GravitonでPrestoを走らせる｜Kai Sasaki
先日のRe:InventでArmベースのプロセッサGraviton 2を搭載したインスタンスタイプがAWSから発表されました。AWSは去年にもArmベースのGravitonプロセッサを使ったA1インスタンスを発表していますが、これはその次世代機になります。 Graviton 2はArmv8-AアーキテクチャをサポートしたNeoverseというマイクロアーキテクチャを元に作られたカスタムチップで、低価格でありながら高い性能を発揮することができるコアです。 Graviton 2はまだpreviewという扱いですぐに利用がすることができませんでしたので、この記事ではGravitonを搭載したA1インスタンスで分散SQLエンジンであるPrestoを動かしてみたいと思います。 ArmをサポートしたPrestoを作るPrestoはJavaで動くアプリケーションなので、基本的にJVMがArmアーキテクチ
Presto Experiment with Graviton Processor
This December, AWS announced new instance types powered by Arm-based AWS Graviton2 Processor. M6g, C6g, and R6g are designed to deliver up to 40% improved price/performance compared with the current generation instance types. We can achieve cost-effectiveness by using these instance type series. Presto is just a Java application, so that we should be able to run the workload with this type of cost
Starburst raises $22M to modernize data analytics with Presto | TechCrunch
Starburst raises $22M to modernize data analytics with Presto Starburst, the company that’s looking to monetize the open-source Presto distributed query engine, today announced that it has raised a $22 million funding round led by Index Ventures, with the firm’s partner Mike Volpi joining the board. The general idea behind Presto is to allow anybody to use the standard SQL query language to run in
Reading The Source Code of Presto
Presto best practices for Cluster admins, data engineers and analysts
Treasure Data Update 2015 - Presto - Qiita
Treasure Dataではfluentd, 各種SDK, Data Connectorなどで収集されたデータに対して、Hive, Prestoによる分散SQLクエリが実行できます。特にPrestoはこの1年で大きく進化しましたので、ここでその内容について紹介していきたいと思います。 Prestoクエリの利用量は増え続けていて、2015年12月現在、Treasure Dataの利用統計では、 １日あたり5万クエリ (月換算で150万クエリ) １日あたり10兆 (10 trillion) レコード を処理しています。2015年の始まりの時点では、1日あたりおよそ5000クエリ、1兆レコードという数字でしたので、この１年でほぼ10倍になった計算になります。昨年末のPrestoサービスの開始にあたり、CTOの太田と相談して10倍スケールできるように準備をしていたのですが、想定していたより早くこ
Hardware requirements for Presto
Most people are running Trino (formerly PrestoSQL) on the Hadoop nodes they already have. At Facebook we typically run Presto on a few nodes within the Hadoop cluster to spread out the network load. Generally, I'd go with the industry standard ratios for a new cluster: 2 cores and 2-4 gig of memory for each disk, with 10 gigabit networking if you can afford it. After you have a few machines (4+),
Presto meetup #1 - Go ahead!
Presto meetup 1月20日に第一回をやりました！キャンセルも少なめで，イベント参加100人強，懇親会が80人くらいでした．予想の倍以上集まった感じで，Prestoも注目されてるんだなと実感したイベントでした． 今回は基本から始まり，それぞれ今使っている人達に，運用の話，BIツールとの連携の話，どういう組み合わせで使っているかなど発表してもらいました．「PrestoのDynamoDBコネクタを作る！」みたいな話もあったりして，リリースが待ち遠しい所です． 懇親会でもたくさんの人と話をしましたが，やはり安定した運用のしやすさとか，コネクタによる複数ソースへのアクセスなど，色々と使っている理由含め情報交換出来たのが良かったです．発表してくれそうな人を二人くらい見つけたので，日程は決まってませんが，また第二回でもやろうと思っています． このイベントの後，発表に関しての議論が他で行われた
A year of using Presto in production | GREE Engineering
I'm Yuyang Lan @ Data Infrastructure team. Here is the 14th entry of GREE Advent Calendar 2014. Please enjoy it! Presto (distributed SQL query engine for Big Data open sourced by Facebook) has already been used in GREE's production environment for more than 1 year, and is now an indispensable part to our Big Data toolbox. In this article, I will present you how we use presto and hope that would be
『Prestoとは何か，Prestoで何ができるか』 - トレジャーデータ（Treasure Data）ブログ
トレジャーデータはクラウドでデータマネージメントサービスを提供しています。 Hadoop Conference Japan 2014 以前に告知したHadoop Conference Japan 2014で，弊社Software Architectの古橋が発表しました。 テーマは，Facebookが公開した新しい分散処理基盤，Presto。実はFacebookが彼らの超大規模なデータセットに対してインタラクティブに結果を返せるようにと開発されたものです。開発が始まってまだ2年も経っておりませんが，今ではトレジャーデータを初めとして多くのハッカー達がコミッターとして参加する活発的なプロジェクトに成長しています。 PrestoはHiveやImpalaと同じ「SQL Query Engine」であり，特に数百GBを超える大規模データに対してもインタラクティブなレスポンスを（コンマ0秒以下，遅くて
Hive (SQL-style) Query Language | Treasure Data
{"serverDuration": 35, "requestCorrelationId": "b45a8231fbaabbfb"}
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Presto @ Treasure Data - Presto Meetup Boston 2015
Prestoで実現するインタラクティブクエリ - dbtech showcase 2014 Tokyo
Presto @ Facebook: Past, Present and Future
Presto - Hadoop Conference Japan 2014