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Presto怎么安裝使用-創(chuàng)新互聯(lián)

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一、什么是Presto?

  • 背景知識(shí):Hive的缺點(diǎn)和Presto的背景

Hive使用MapReduce作為底層計(jì)算框架,是專為批處理設(shè)計(jì)的。但隨著數(shù)據(jù)越來越多,使用Hive進(jìn)行一個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)查詢可能要花費(fèi)幾分到幾小時(shí),顯然不能滿足交互式查詢的需求。Presto是一個(gè)分布式SQL查詢引擎,它被設(shè)計(jì)為用來專門進(jìn)行高速、實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)分析。它支持標(biāo)準(zhǔn)的ANSI SQL,包括復(fù)雜查詢、聚合(aggregation)、連接(join)和窗口函數(shù)(window functions)。這其中有兩點(diǎn)就值得探究,首先是架構(gòu),其次自然是怎么做到低延遲來支持及時(shí)交互。

  • PRESTO是什么?

Presto是一個(gè)開源的分布式SQL查詢引擎,適用于交互式分析查詢,數(shù)據(jù)量支持GB到PB字節(jié)。Presto的設(shè)計(jì)和編寫完全是為了解決像Facebook這樣規(guī)模的商業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的交互式分析和處理速度的問題。

  • 它可以做什么?

Presto支持在線數(shù)據(jù)查詢,包括Hive, Cassandra, 關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)以及專有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。 一條Presto查詢可以將多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行合并,可以跨越整個(gè)組織進(jìn)行分析。Presto以分析師的需求作為目標(biāo),他們期望響應(yīng)時(shí)間小于1秒到幾分鐘。 Presto終結(jié)了數(shù)據(jù)分析的兩難選擇,要么使用速度快的昂貴的商業(yè)方案,要么使用消耗大量硬件的慢速的“免費(fèi)”方案。

  • 誰在使用它?

Facebook使用Presto進(jìn)行交互式查詢,用于多個(gè)內(nèi)部數(shù)據(jù)存儲(chǔ),包括300PB的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 每天有1000多名Facebook員工使用Presto,執(zhí)行查詢次數(shù)超過30000次,掃描數(shù)據(jù)總量超過1PB。領(lǐng)先的互聯(lián)網(wǎng)公司包括Airbnb和Dropbox都在使用Presto。

二、Presto的體系架構(gòu)

Presto是一個(gè)運(yùn)行在多臺(tái)服務(wù)器上的分布式系統(tǒng)。 完整安裝包括一個(gè)coordinator和多個(gè)worker。 由客戶端提交查詢,從Presto命令行CLI提交到coordinator。 coordinator進(jìn)行解析,分析并執(zhí)行查詢計(jì)劃,然后分發(fā)處理隊(duì)列到worker。

Presto怎么安裝使用

Presto查詢引擎是一個(gè)Master-Slave的架構(gòu),由一個(gè)Coordinator節(jié)點(diǎn),一個(gè)Discovery Server節(jié)點(diǎn),多個(gè)Worker節(jié)點(diǎn)組成,Discovery Server通常內(nèi)嵌于Coordinator節(jié)點(diǎn)中。Coordinator負(fù)責(zé)解析SQL語句,生成執(zhí)行計(jì)劃,分發(fā)執(zhí)行任務(wù)給Worker節(jié)點(diǎn)執(zhí)行。Worker節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)實(shí)際執(zhí)行查詢?nèi)蝿?wù)。Worker節(jié)點(diǎn)啟動(dòng)后向Discovery Server服務(wù)注冊(cè),Coordinator從Discovery Server獲得可以正常工作的Worker節(jié)點(diǎn)。如果配置了Hive Connector,需要配置一個(gè)Hive MetaStore服務(wù)為Presto提供Hive元信息,Worker節(jié)點(diǎn)與HDFS交互讀取數(shù)據(jù)。

三、安裝Presto Server

  • 安裝介質(zhì)

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