Presto

Presto 是一个开源的分布式 SQL 查询引擎，专门用于在大数据平台上进行高速交互式查询。它最早由 Facebook 开发，旨在处理大规模数据集，并允许在各种存储系统上执行 SQL 查询，而无需将数据移动到单一的存储系统中。Presto 非常适合需要对大量数据进行快速查询分析的场景，如数据湖、数据仓库和多种数据源的集成查询。

一、Presto 的关键特点

1. 高性能

   • Presto 是为低延迟查询设计的。与传统的 Hadoop MapReduce 查询相比，它能更高效地在内存中处理数据，并实现近乎实时的查询性能。
   • Presto 可以跨多个节点并行处理查询任务，并且其查询延迟较低，非常适合用来进行交互式查询。

2. 支持多种数据源

   • Presto 的最大优势之一就是可以从多个不同的数据源中提取数据进行查询，包括 HDFS、Cassandra、Kafka、MySQL、PostgreSQL、MongoDB、S3、Hive 等。
   • 它无需将数据转移到一个统一的存储系统中，而是可以直接在多个分散的数据源上执行 SQL 查询。这使得 Presto 成为处理异构数据源时的理想工具。

3. SQL 支持

   • Presto 提供了完整的 ANSI SQL 支持，包括复杂查询、子查询、连接、多表查询等高级特性。
   • 对于那些习惯于使用 SQL 进行数据查询和分析的用户，Presto 的语法非常直观和易于上手。

4. 扩展性

   • Presto 可以在集群上扩展，支持从几个节点到上千个节点的集群，处理从 GB 到 PB 级的数据量。
   • 它允许你动态添加和移除工作节点，因此非常适合处理数据量增长迅速的场景。

二、Presto 的架构

Presto 是一种主从架构，包含以下主要组件：

1. Coordinator（协调器）：接收用户的查询请求，解析查询语句，并负责将查询分解为多个任务。Coordinator 还负责将任务分配到不同的工作节点上，并汇总结果。
2. Worker（工作节点）：负责实际执行查询任务，并返回结果到 Coordinator。Worker 节点的数量可以根据数据量和查询复杂度灵活调整。
3. Connector（连接器）：连接器是 Presto 访问不同数据源的桥梁。它通过连接器插件访问 HDFS、Kafka、MySQL、S3 等数据源，并将查询转换为可执行的任务。

三、Presto 的工作流程

1. 查询提交：用户通过 SQL 客户端提交查询，Coordinator 接收到查询请求。
2. 查询解析：Coordinator 将 SQL 查询解析成查询计划，并根据计划将任务划分为不同的阶段。
3. 任务分配：Coordinator 将任务分配给 Worker 节点，并监督查询的执行。
4. 结果返回：Worker 节点并行处理查询任务，将结果汇总后通过 Coordinator 返回给用户。

这种并行化的执行模式，使得 Presto 可以在大规模数据集上快速执行复杂的 SQL 查询。

四、Presto 的应用场景

1. 大数据分析

   • Presto 主要用于快速查询大规模数据集，因此在大数据分析平台中应用广泛。它可以对存储在 HDFS、S3 等数据湖中的海量数据进行高速查询。

2. 多源数据查询

   • 当企业的数据分散在多个存储系统中（如 HDFS、MySQL、MongoDB、S3），Presto 可以作为一个统一的查询引擎，直接在这些数据源上执行 SQL 查询，避免了数据转移的麻烦。

3. 数据湖查询

   • 由于 Presto 支持 S3 等对象存储，越来越多的企业选择将数据放入数据湖中进行存储，Presto 可以直接查询数据湖中的数据，实现更灵活的分析。

4. 交互式查询

   • Presto 专为交互式查询设计，能够快速响应用户的查询请求，非常适合需要频繁分析和探索数据的场景，如 BI（商业智能）工具集成、实时数据分析等。

五、Presto 与其他查询引擎的对比

• Presto vs. Hive: Hive 是基于 Hadoop 的 SQL 查询引擎，通常用于批量处理。相比 Hive，Presto 更加侧重于低延迟的交互式查询，速度更快，适合实时分析。

• Presto vs. Spark SQL: Spark SQL 是 Spark 的一个 SQL 模块，也支持分布式查询。与 Spark SQL 相比，Presto 专为低延迟查询设计，查询延迟更低，适用于高频交互场景。

• Presto vs. Druid: Druid 是专为实时分析设计的 OLAP 引擎，擅长对流数据进行快速查询。Presto 更加通用，支持多种存储源，且在数据集成查询上具有优势。

六、Presto 的局限性

1. 数据更新支持有限：Presto 主要用于读取数据，并不适合频繁的写操作。它通常用于只读查询或写入频率较低的场景。
2. 内存需求较高：由于 Presto 在内存中进行大部分处理操作，它对集群节点的内存要求较高。在处理非常大的数据集时，需要注意内存的配置。
3. 实时流处理支持较弱：尽管 Presto 可以用于流数据的分析，但在流数据处理上并没有 Kafka Streams 或 Flink 那样强大的能力。

七、总结

Presto 是一个非常强大且灵活的分布式 SQL 查询引擎，尤其适合大规模数据集上的交互式查询。它的多源数据支持、优秀的扩展性和低延迟特性使得它在大数据生态中占据重要地位，广泛应用于数据湖查询、多数据源集成和大数据分析平台中。

如果你正在构建一个大数据平台，或者需要对不同数据源进行统一的 SQL 查询，Presto 可能是一个非常理想的选择。