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几年前，Presto通过提供高性能的数据分析改变了游戏规则，而无需将数据从原生的、低成本的长期存储中移出。其最终结果是，可以简单地运行查询，而不是必须为昂贵的EMR或Redshift集群支付全部费用。而是只按使用的内容收费。
此外，人们需要很多时间来尝试选择(然后管理)EMR或Redshift集群的正确节点和节点数。采用Presto，人们不再知道也不关心这种差别，而这一切都在用户需要的时候起到作用。
最后，Presto支持RDBMS级别的ANSI-92 SQL兼容性，这意味着所有可视化工具都可以直接使用它，具有的SQL背景可以在ad-hoc查询中全面使用。
适用性：成本极低。没有任何管理。可以作为低成本、中等性能的企业数据仓库(EDW)。它不需要将数据复制到第二个系统。大型连接和复杂分析效果很好。
警告：需要最低延迟。为了获得不错的性能，可能会使用序列化格式Parquet、压缩、重新分区等重新格式化存储的数据。可能需要多轮查询调整和/或重新格式化才能获得正确的结果。目前不支持UDF或事务。
热门产品：AWS Athena(用于查询S3数据的托管服务)，EMR(托管服务-可以自动安装Presto)，自我管理的Presto(基于EC2–用户永远不想在AWS中执行此操作)。
提示和技巧：只需使用Athena。利用AWS Glue构建ETL管道，以获取原始数据，并将其重新格式化为S3或Athena可以更有效地使用的内容。使用S3生命周期策略将原有的数据移动到低成本的归档存储(如Glacier)。
把它们放在一起
通过了解将在公共云中运行的五个顶级大数据架构，用户现在可以获得有关最佳应用位置的可操作信息，以及潜伏的位置。
一旦用户开始在AWS公共云中构建大数据架构，将很快了解到更多的架构，并且在很多情况下，企业可能会最终同时使用上述所有内容，可能使用Kinesis将客户数据流媒体传输到DynamoDB和S3。用户可能偶尔会在该源数据上启动EMR(进行某些机器学习)或Redshift(分析KPI)集群，或者可以选择以可以通过AWS Athena就地访问的方式格式化数据，让它像企业数据仓库(EDW)一样发挥作用。
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2022-09-20
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