随着 Starburst 今天宣布[https://www.prnewswire.com/news-releases/starburst-announces-new-product-release-which-extends-flexibility-when-building-data-lakehouse-architecture-301425279.html] 支持 MinIO，重新审视成为分析工作负载标准的架构趋势变得有意义。Starburst 提供了一个完美的例子，我们将在下面看到。该架构遵循存储和计算解耦的模型。现代的高速网络
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随着另一个 Strata 成为过去，是时候反思我们在这一周看到了什么和听到了什么。Strata 显然是数据科学领域的展会，但数据科学是一个广泛的主题。作为高性能对象存储提供商，我们的观点也随之而来，我们比以往更加关注数据堆栈
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Presto 在企业中的增长是其速度、SQL 兼容性、可扩展性和企业功能集的体现。虽然 Presto 最初是为了加速 Hadoop 而设计的，但该项目的成功已导致更广泛的应用 - 在 S3、Cassandra、MySQL 等上。Presto 允许跨数据存储和位置查询数据 - 一个巨大的优势
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在这篇文章中，我们将进一步了解对象存储，特别是 Minio，然后了解如何将 Minio 与 Apache Spark 和 Presto 等工具连接起来，以进行分析工作负载。
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在本系列文章的第一部分中，我们将探讨对象存储与其他存储方法的不同之处，以及为什么将像 Minio 这样的对象存储用于数据湖是有意义的。
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在这篇文章中，我们将了解为什么以及如何 Presto 正在成为从 MinIO 等平台查询大型数据集时的首选工具。然后我们将了解在私有基础设施上设置和部署 Presto 的步骤。
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