Presto 面试题

52 道面试题 | 所属技能:大数据

困难 中等记忆

1、Presto 的架构是如何设计的?

困难 熟练理解

2、Presto 如何优化查询性能?

中等 中等记忆

3、Presto 和 Hive 相比,有哪些优势?

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4、Presto 的分布式执行是如何工作的?

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5、Presto 在处理大数据时使用了哪些内存优化技术?

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6、Presto 如何实现跨数据源的查询?

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7、在 Presto 中,如何处理和优化数据倾斜问题?

中等 中等记忆

8、Presto 的安全机制包括哪些方面?

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9、Presto 的查询优化器是如何工作的?

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10、Presto 如何支持多租户查询执行?

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11、Presto 在大数据环境中的优势表现在哪些方面?

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12、Presto 中的任务失败如何处理和恢复?

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13、Presto 如何处理数据的一致性问题?

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14、Presto 中的连接器有什么作用,如何自定义连接器?

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15、Presto 的执行计划是如何生成和优化的?

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16、在 Presto 中,如何管理和优化内存使用?

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17、如何监控和诊断 Presto 集群的性能问题?

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18、Presto SQL 与传统 SQL 在语法和功能上有哪些区别和特点?

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19、在 Presto 中如何实现高可用性和容错?

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20、Presto 中的索引是如何工作的,对查询性能有何影响?

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21、Presto 中如何利用 UDF (User Defined Functions) 提升查询灵活性?

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22、Presto 如何与大数据生态系统中的其他技术栈集成?

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23、Presto 中的分区策略有哪些,它们如何影响查询性能?

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24、Presto 的动态过滤是什么,它如何提高查询性能?

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25、Presto 中的广播连接和分区连接有什么区别?

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26、Presto 在处理 JSON 数据时有哪些优化技术?

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27、Presto 如何支持大规模并行处理?

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28、Presto 中的窗口函数如何影响查询的性能和结果?

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29、Presto 如何处理大数据集中的数据倾斜问题?

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30、在 Presto 中,如何优化大量小文件的查询?

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31、Presto 如何实现数据的即席查询(Ad-hoc Query)?

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32、Presto 中的资源管理是如何工作的?

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33、Presto 中的压缩和编码技术如何提高数据处理效率?

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34、在 Presto 中如何进行数据的事务处理?

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35、Presto 在数据湖场景中的应用有哪些优势?

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36、Presto 的查询重写(Query Rewriting)功能是什么?它如何工作?

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37、Presto 如何实现数据的跨地域查询?

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38、Presto 中的函数推送下(Function Pushdown)是什么意思?

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39、在 Presto 中,如何使用存储过程?

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40、Presto 如何处理数据的加密和安全性?

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41、Presto 如何处理分布式事务?

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42、如何优化 Presto 中的大型 JOIN 操作?

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43、Presto 的 CBO (成本基优化器) 是如何工作的?

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44、Presto 如何与云服务平台集成,例如 AWS、Azure、Google Cloud?

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45、Presto 查询中的谓词下推是什么意思,它如何提高查询效率?

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46、Presto 如何支持不同的数据隔离级别?

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47、如何在 Presto 中实现数据的版本控制?

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48、Presto 的分析功能有哪些,它如何支持复杂的数据分析任务?

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49、如何在 Presto 中实现实时数据分析?

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50、Presto 和 Spark SQL 在数据处理上有什么不同?

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51、Presto 中的向量化查询执行是如何实现的?

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52、如何在 Presto 中处理大规模图数据的分析?

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