包含prestojava的词条

今天给各位分享prestojava的知识，其中也会对进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、Classloader、插件化开发(结合Presto)
• 2、JAVA开源大数据查询分析引擎有哪些方案
• 3、做了这么多年Java开发，如何快速转行大数据
• 4、presto如何数据库中有哪些库
• 5、大数据平台最核心的软件是

Classloader、插件化开发(结合Presto)

注意：

双亲委派模式是在Java 1.2后引入的，其工作原理的是：

双亲委派模式优势

一般来说，例如程序 hello.jar 执行到：

会按照双亲委派模型进行加载类 Demo 。如果 Demo 在 hello.jar 内， AppClassLoader 就将其加载完成；但是如果例如 SPI 这种，既不在应用 hello.jar 内又不在系统类路径内，那么就要抛弃双亲委派模型，获取 线程上下文类加载器 加载（ 线程上下文类加载器 默认是 AppClassLoader ，此时的 线程上下文类加载器 肯定是自定义的类加载器）。

自定义一个 破坏双亲委派模型的类加载器 的方法：

深入理解Java类加载器

这里介绍2种加载方式：

例如要加载类：

将其编译为class文件，存放在路径 /Users/root/Projects/idea/my/com 。

这时要加载它:

对于SPI这种，就需要用到ServiceLoader加载。可以参考地址：

需要注意：

知识点

插件化的一个重要目标就是利用类加载器实现类隔离（比如不同厂商版本的依赖包），其原理在于在类中（例如 Demo ）隐式类加载器就是 Demo 的类加载器（一般为插件类加载器），对于插件中出现的插件外的类（例如SPI接口类）则不加载。

这里分析Presto的connector插件架构。

Presto的自定义类加载器 PluginClassLoader 继承 URLClassLoader 类并重写了 loadClass ，其类加载逻辑为：

注意：

Java 自定义 ClassLoader 实现隔离运行不同版本jar包的方式

从上面我们得知，如果采取ServiceLoader的SPI方案，应该在 resources/META-INF/services 中存放实现类的全限定名。有意思的是Presto的插件基本都没有这个声明文件，但是编译打包后插件模块的 target/classes 中却能找到。如果观察插件的 pom.xml 文件，就会发现 packagingpresto-plugin/packaging 。其实在根 pom.xml 中使用了presto自己的打包插件 presto-maven-plugin ，将该maven插件打开看就能发现 ServiceDescriptorGenerator 中会在打包时自动生成了声明文件。

SOFA-Ark 是蚂蚁金服开源的一款基于Java实现的轻量级类隔离加载容器。

具体可以参考博客： sofa-ark类隔离技术分析调研

站在插件的角度看待，我觉得：

你应该知道的Java Classloader - 知乎

JAVA开源大数据查询分析引擎有哪些方案

大数据查询分析是云计算中核心问题之一，自从Google在2006年之前的几篇论文奠定云计算领域基础，尤其是GFS、Map-Reduce、 Bigtable被称为云计算底层技术三大基石。GFS、Map-Reduce技术直接支持了Apache Hadoop项目的诞生。Bigtable和Amazon Dynamo直接催生了NoSQL这个崭新的数据库领域，撼动了RDBMS在商用数据库和数据仓库方面几十年的统治性地位。FaceBook的Hive项 目是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架，提供了一系列用于存储、查询和分析大规模数据的工具。当我们还浸淫在GFS、Map-Reduce、 Bigtable等Google技术中，并进行理解、掌握、模仿时，Google在2009年之后，连续推出多项新技术，包括：Dremel、 Pregel、Percolator、Spanner和F1。其中，Dremel促使了实时计算系统的兴起，Pregel开辟了图数据计算这个新方 向，Percolator使分布式增量索引更新成为文本检索领域的新标准，Spanner和F1向我们展现了跨数据中心数据库的可能。在Google的第 二波技术浪潮中，基于Hive和Dremel，新兴的大数据公司Cloudera开源了大数据查询分析引擎Impala，Hortonworks开源了 Stinger，Fackbook开源了Presto。类似Pregel，UC Berkeley AMPLAB实验室开发了Spark图计算框架，并以Spark为核心开源了大数据查询分析引擎Shark。由于

做了这么多年Java开发，如何快速转行大数据

java转大数据是非常有优势的，如果想转入大数据开发领域，选择数仓开发是个捷径。千锋教育拥有线上免费Java线上公开课。如果特别想做更底层的开发，也可以选择从数仓开发切入，先接触，再曲线救国。那么数仓开发需要学啥？ 1、会一门基础语言：java/python/scala：如果是java相关开发转大数据，那实在是太容易了，这一项就可以略过了。2、分布式存储及调度理论：hdfs、yarn的理论要理解且熟记，这些对于学习spark 或者hive 以及sql的优化是最最基础的知识。

3、sql 框架要会一个：spark sql/hive sql ：如果对hive和spark都不懂的话，那就选择学spark，现在离线数仓越来越多的公司切spark了。Spark 相关主要学习spark core 和spark sql；要求sql要写的熟练，调优参数及原理，能懂一些源码就更好了。4、数仓建模、分层理论：这个是数仓的方法论，是一定要掌握的，理论都在《维度建模权威指南-kimball》这本书里，好书是好书，看起来比较枯燥，在看的时候多思考，结合自己正在做的业务，想象一下如果要为现在的业务划分主题该怎么划、业务矩阵该怎么设计等等，大胆想象就ok。5、其它需要了解：大数据相关的架构理论、olap、数据湖等等，知道越多越好，不需要太深入，主要作用是帮助理解大数据的那一套东西；网上的其它公司数仓的架构是啥样子，要知道架构里每个组件的作用是啥。还有一些其它的框架组件：kafka、presto、druid、flink 等了解，写个demo跑跑，知道流程就可。如果想了解更多相关知识，建议到千锋教育了解一下。千锋教育目前在18个城市拥有22个校区，年培养优质人才20000余人，与国内20000余家企业建立人才输送合作关系，院校合作超600所。

presto如何数据库中有哪些库

可以浏览很多数据库呀！Presto

是

Facebook

推出的一个基于Java开发的大数据分布式

SQL

查询引擎，可对从数

G

到数

P

的大数据进行交互式的查询，查询的速度达到商业数据仓库的级别，据称该引擎的性能是

Hive

的

10

倍以上。Presto

可以查询包括

Hive、Cassandra

甚至是一些商业的数据存储产品，单个

Presto

查询可合并来自多个数据源的数据进行统一分析。Presto

的目标是在可期望的响应时间内返回查询结果，Facebook

在内部多个数据存储中使用

Presto

交互式查询，包括

300PB

的数据仓库，超过

1000

个

Facebook

员工每天在使用

Presto

运行超过

3

万个查询，每天扫描超过

1PB

的数据。

大数据平台最核心的软件是

大数据平台最核心的软件是：

一、Phoenix

这是一个Java中间层，可以让开发者在Apache HBase上执行SQL查询。Phoenix完全使用Java编写，代码位于GitHub上，并且提供了一个客户端可嵌入的JDBC驱动。

Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase scan，并编排执行以生成标准的JDBC结果集。直接使用HBase API、协同处理器与自定义过滤器，对于简单查询来说，其性能量级是毫秒，对于百万级别的行数来说，其性能量级是秒。

二、Stinger

原叫Tez，下一代Hive,Hortonworks主导开发，运行在YARN上的DAG计算框架。某些测试下，Stinger能提升10倍左右的性能，同时会让Hive支持更多的SQL，其主要优点包括：让用户在Hadoop获得更多的查询匹配。其中包括类似OVER的字句分析功能，支持WHERE查询，让Hive的样式系统更符合SQL模型。

三、Presto

Facebook开源的数据查询引擎Presto，可对250PB以上的数据进行快速地交互式分析。该项目始于2012年秋季开始开发，目前该项目已经在超过1000名Facebook雇员中使用，运行超过30000个查询，每日数据在1PB级别。Facebook称Presto的性能比诸如Hive和Map*Reduce要好上10倍有多。

四、Shark

Shark即Hive on Spark，本质上是通过Hive的HQL解析，把HQL翻译成Spark上的RDD操作，然后通过Hive的metadata获取数据库里的表信息，实际HDFS上的数据和文件，会由Shark获取并放到Spark上运算。

五、Pig

简介：Pig是一种编程语言，它简化了Hadoop常见的工作任务。Pig可加载数据、表达转换数据以及存储最终结果。Pig内置的操作使得半结构化数据变得有意义（如日志文件）。同时Pig可扩展使用Java中添加的自定义数据类型并支持数据转换。

prestojava的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于、prestojava的信息别忘了在本站进行查找喔。