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海量数据查询加速:Presto、Trino、Apache Arrow

1. 引言

在大数据分析场景下,查询速度往往是影响业务决策效率的关键因素。随着数据量的增长,传统的行存储数据库难以满足低延迟的查询需求,因此,基于列式存储、向量化计算等技术的查询引擎应运而生。本篇文章将深入探讨 Presto、Trino、Apache Arrow 三种主流的查询优化工具,剖析其核心机制,并通过案例分析展示它们在实际业务中的应用。

2. Presto:分布式 SQL 查询引擎

2.1 Presto 介绍

Presto 是由 Facebook 开发的高性能分布式 SQL 查询引擎,专为交互式查询优化。它支持查询 HDFS、S3、Hive、Kafka、Druid、Cassandra 等多种数据源,并且采用 MPP(Massively Parallel Processing)架构,在无需加载数据到本地存储的情况下提供低延迟查询。

2.2 Presto 优化机制

  • 列式存储支持:支持 Parquet、ORC 等列式存储格式,减少 I/O 读取量。

  • 向量化计算:利用 CPU SIMD 指令批量处理数据,提高计算效率。

  • 动态过滤(Dynamic Filtering):自动推测 Join 条件,减少无关数据扫描。

  • Predicate Pushdown(谓词下推):在 SQL 查询时,将过滤条件下推至存储层,减少数据传输。

2.3 Presto 业务案例分析

案例:广告日志分析

某广告公司需要在 100TB 级别的点击日志数据上进行实时分析,以优化广告投放策略。数据存储在 Hive 中,查询任务通常涉及多表 Join。

优化方案:

  1. 使用 ORC 列式存储 代替原来的 JSON 格式,减少数据扫描。

  2. 开启 Dynamic Filtering,让 Join 时的过滤条件提


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