Presto和Hive都是大数据处理领域的重要工具，但它们在多个方面存在显著差异。以下是对两者在功能、使用场景、架构、优缺点以及SQL语法和函数支持方面的详细对比：
功能对比
- Presto：Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，适用于交互式分析查询，数据量支持GB到PB字节。它通过分布式查询，可以快速完成海量数据的查询，支持多种数据源的秒级查询。
- Hive：Hive是Hadoop生态系统中的一个数据仓库工具，它将SQL查询能力带给了Hadoop，使得用户能够使用熟悉的SQL语法来查询和管理存储在Hadoop文件系统中的数据。
使用场景对比
- Presto：适用于需要快速交互式查询的场景，如ETL、实时数据计算、Ad-hoc查询和实时数据流分析等。
- Hive：适合处理大规模数据集的批处理任务，适合海量级别的数据的计算。
架构对比
- Presto：完全基于内存的分布式大数据查询引擎，不存储任何数据信息，所有查询和计算都在内存中执行。
- Hive：基于MapReduce作为底层计算框架，将查询翻译成多阶段的MapReduce任务，然后一个接一个执行。
优缺点对比
- Presto：支持PB级数据查询，查询计算更快，但内存需求较大，多表join查询时可能会影响性能。
- Hive：适合处理大规模数据集，但查询速度较慢，因为基于MapReduce。
SQL语法和函数支持对比
- Presto：不支持某些Hive支持的函数，如
to_date、unix_timestamp等，但提供了date_diff函数。
- Hive：支持更广泛的SQL语法和函数，包括
to_date、unix_timestamp等。
Presto和Hive各有优势和适用场景，选择哪个工具取决于具体的数据处理需求。