Presto VS Hive：哪個更適合數據分析？

一、性能比較

Presto和Hive都是業界較受歡迎的數據分析引擎，但二者在性能方面存在不同程度的差異。Presto是一款分散式SQL查詢引擎，能夠高效地處理大量數據；而Hive則是基於MapReduce的數據倉庫，查詢速度較慢。下面，我們來具體對比二者的性能表現。

1、查詢速度

Presto的查詢速度比Hive快得多。這是因為Presto利用內存進行計算，並使用多線程處理查詢任務，因此能夠快速地處理大量數據。而Hive則需要將數據寫入磁碟，再使用MapReduce進行計算，速度比Presto慢得多。

2、並發查詢

在並發查詢方面，Presto也要比Hive表現更好。Presto可以同時處理多個查詢任務，並在任務間自動分配資源；而Hive在處理多個查詢任務時，需要手動調配資源，不太方便。

3、數據處理能力

從數據處理能力方面來看，Presto可以處理各種類型的數據，包括結構化數據和非結構化數據等。而Hive則主要適用於處理結構化數據，對於非結構化數據的處理能力有限。

二、語法比較

除了性能之外，Presto和Hive在語法方面也存在一定差異。

1、數據類型

Presto支持更多的數據類型，包括UUID、Time with time zone等。而Hive只支持較為常見的數據類型。

2、查詢語句

Presto的查詢語句比Hive更為靈活。例如，Presto可以使用標準SQL的JOIN關鍵字進行連接操作，而Hive則需要使用HQL的JOIN語句。此外，Presto還支持子查詢等複雜查詢。

三、應用場景比較

最後，我們來比較Presto和Hive在不同應用場景下的表現。

1、數據倉庫

如果需要構建大規模的數據倉庫，那麼Hive可能更適合。因為Hive針對批量處理和數據存儲進行了優化，能夠處理大量的結構化數據。

SELECT *
FROM table_a
JOIN table_b
ON table_a.id = table_b.id;

2、實時查詢

如果需要進行實時查詢，那麼Presto則更為合適。Presto的實時查詢能力比Hive強，對於非結構化數據的處理能力也更為優秀。

SELECT *
FROM table_a
INNER JOIN (
    SELECT id, COUNT(*) as cnt
    FROM table_b
    GROUP BY id
    HAVING cnt > 100
) sub
ON table_a.id = sub.id;

3、互動式分析

如果需要進行互動式分析，那麼Presto也更為合適。Presto能夠快速地響應用戶的查詢需求，並能夠支持多種類型的數據分析操作。

SELECT state, AVG(age) as avg_age
FROM users
GROUP BY state;

綜上所述，Presto和Hive都是優秀的數據分析引擎，但在不同的應用場景下有不同的表現。