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    Prestoミートアップ

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    コミュニティプロジェクト

    クラウドツール

    Amazon Athena

    Amazon Athenaは、Prestoをベースとしたインタラクティブなクエリサービスであり、標準SQLを使用してAmazon S3内のデータを簡単に分析できます。Athenaはサーバーレスなので、管理するインフラストラクチャがなく、実行したクエリに対してのみ料金が発生します。

    Amazon Athenaは、完全な標準SQLサポートを備えたPrestoを使用しており、さまざまな標準データ形式と連携します。AthenaはAWS Glue Data Catalogとすぐに統合できるため、さまざまなサービスにわたる統一されたメタデータリポジトリを作成し、データソースをクロールしてスキーマを検出し、カタログに新しいテーブルとパーティションの定義を追加および変更し、スキーマのバージョン管理を維持できます。

    Amazon EMR

    Amazon EMRは、動的にスケーラブルなAmazon EC2インスタンス全体で大量のデータを簡単、迅速、かつ費用効果的に処理できるマネージドHadoopフレームワークを提供します。EMRを使用すると、数分で大規模なPrestoクラスタを起動できます。ノードのプロビジョニング、クラスタのセットアップ、チューニングについて心配する必要はありません。

    EMRでのPrestoの使用は、お客様に次のメリットを提供します。

    弾力性
    Amazon EMRを使用すると、任意の規模でデータを処理するために、1つ、数百、または数千のコンピューティングインスタンスをプロビジョニングできます。インスタンスの数を手動で、またはAuto Scalingを使用して簡単に増減でき、使用した分だけ料金を支払うだけです。

    シンプルで予測可能な価格設定
    使用した秒数ごとに秒単位の料金が課され、最低1分間の請求が発生します。

    Presto管理ツール

    Presto Admin

    Presto-Adminは、使いやすいコマンドを使用してクラスタ上のPrestoクエリエンジンをインストールおよび管理するためのツールです。

    Presto benchto

    *Benchto* プロジェクトの目的は、クラスタ環境で *マクロベンチマーク* を簡単に定義、実行、および分析できる方法を提供することです。分散システムの動作を理解することは難しく、クラスタの状態とテスト対象システムの内部に対する優れた可視性が必要です。このプロジェクトは、Prestoを含むHadoop SQLエンジンの繰り返し可能なベンチマークテストのために開発されました。

    Prestoクエリ予測ツール

    presto-query-predictorは、Prestoエコシステムに機械学習技術を導入するPythonモジュールです。モデルのトレーニング/評価のための機械学習パイプラインと、PrestoクエリのCPUとメモリの使用量を予測するためのクエリ予測Webサービスが含まれています。

    PrestoクライアントとGUI

    Airpal

    Airpalは、FacebookのPrestoDBを活用したWebベースのクエリ実行ツールであり、ユーザーがクエリを作成し、結果を取得することを簡素化します。Airpalは、Webインターフェースでテーブルの検索、メタデータの確認、サンプル行の閲覧、クエリの作成と編集、クエリの送信を行う機能を提供します。

    Redash

    Redashは、社内のデータを、当社の文化と使用方法に最適な方法で解放するための取り組みです。Prestoだけでなく、他のバックエンドもサポートしており、構文の強調表示と補完機能を備えたクエリエディターを提供し、クエリ結果から可視化とダッシュボードを作成できます。

    Quix

    Quixは、複数ユーザーが利用できる使いやすいノートブックマネージャーです。Prestoを利用することで、複数のデータソースへの統一されたアクセスを提供し、企業のBIインサイトとノウハウの共有スペースとして効果的に機能します。

    Shib

    Shibは、PrestoとHiveをクエリするために設計された、Node.jsで記述されたWebクライアントです。Shibを実行するには、node.jsをインストールし、config.jsを変更し、Shibプロジェクトページの手順に従ってください。Shibは、クエリエンジンのプロキシサーバーとしても使用できます。

    Superset

    Supersetを使用すると、SQLクエリの記述、新しいテーブルの作成、可視化(スライス)の作成、その可視化の1つまたは複数のダッシュボードへの追加、CSVのダウンロードなど、さまざまな方法でデータを利用できます。SQL LabはSupersetの一部であり、ユーザーがデータのクエリと可視化の両方を行うことができる豊富なSQLエディターを提供します。Prestoでテーブルを探索してプレビューし、データにアクセスするためのSQLクエリを簡単に作成できます。そこから、CSVファイルをエクスポートするか、Supersetの「Explore」ビューでデータをすぐに可視化できます。

    ライブラリ

    presto-go-client

    Presto用Goクライアント。

    Presto JDBC Driver

    Presto用JDBCドライバ。

    Prestogres

    Prestogresは、クライアントがPostgreSQLプロトコル、ひいてはPostgreSQL ODBCドライバを使用してPrestoでクエリを実行できるようにするゲートウェイサーバーです。

    presto-client-node

    Presto用Node.jsクライアント。

    lento

    Presto用のストリーミングNode.jsクライアント。

    PhpPrestoClient

    Presto用PHPクライアント。

    presto-python-client

    Presto用Pythonクライアント。

    PyHive

    PyHiveは、PrestoとHive用のPython DB-APIおよびSQLAlchemyインターフェースのコレクションです。

    PrestoClient Python

    Presto用Pythonクライアント。

    RPresto

    R用のPresto用DBIベースのアダプター。

    presto-client-ruby

    Presto用Rubyクライアント。

    The Presto Foundation

    The Presto Foundationは、Prestoオープンソースプロジェクトの開発を監督する組織です。Prestoは独立したオープンソースプロジェクトであり、単一の企業によって制御されていません。Presto Foundationのメンバーは、ツール、インフラストラクチャ、コミュニティカンファレンスなど、共同開発プロセスに不可欠な財政的支援を提供します。詳細情報とメンバーシップ.