请详细 讲解 presto insert into select的过程

当执行Presto中的`INSERT INTO ... SELECT`语句时，会经过以下几个过程：

1. 解析语法：Presto会解析`INSERT INTO ... SELECT`语句，并根据语句中的表名、列名、分区等信息生成对应的执行计划。

2. 执行计划生成：Presto会根据语句中的表名、列名、分区等信息生成对应的执行计划。执行计划包括多个Stage，每个Stage代表一个任务，其中包括一个或多个Task。每个Task负责处理数据的一部分。

3. 数据读取：执行计划中的第一个Stage负责读取源数据。Presto会根据语句中的SELECT子句查询源表的数据，并将查询结果划分为多个分区。

4. 数据分区：Presto会将源数据按照分区规则进行划分，并将每个分区的数据发送给下一个Stage。

5. 数据处理：下一个Stage会根据执行计划中的计算逻辑对数据进行处理，并将处理结果发送给下一个Stage。

6. 数据写入：执行计划中的最后一个Stage负责将处理结果写入目标表中。Presto会根据目标表的分区规则将处理结果写入对应的分区。

整个过程中，Presto会通过多个Stage协同工作，每个Stage负责不同的任务，以实现高效的数据处理和写入。

相关问题

请详细讲解 presto 生成stage的过程

在Presto中，生成Stage的过程通常包括以下几个步骤：

1. 解析SQL语句：Presto首先会解析SQL语句，将其转换成一个查询计划。查询计划是一个有向无环图（DAG），其中每个节点表示一个操作，每个边表示操作之间的依赖关系。

2. 划分Stage：Presto会根据查询计划将其划分成多个Stage。每个Stage包含一个或多个操作，这些操作可以并行执行，且执行顺序无关。

3. 计算Stage的成本：Presto会根据每个Stage的操作数量、数据大小、数据分布情况等因素，计算每个Stage的成本。成本包括执行时间、数据传输时间、节点负载等。

4. 确定Stage的执行顺序：Presto会根据Stage的成本，确定Stage的执行顺序。Presto通常会先执行成本较低的Stage，以便尽早返回结果。

5. 分配Stage的任务：Presto会将每个Stage分配给Presto集群中的节点进行执行。每个节点会接收一个或多个Stage的任务，这些任务可以并行执行。

6. 动态调整Stage的执行顺序：在任务执行期间，Presto会根据数据流向和节点负载等因素，动态调整Stage的执行顺序。例如，如果某个Stage的数据处理时间比其他Stage长，Presto可能会将该Stage的任务分配给更多的节点，以加快数据处理速度。

总之，Presto生成Stage的过程是一个动态的过程，根据查询计划和节点负载等因素确定Stage的数量、执行顺序和任务分配方式。通过动态调整Stage的执行顺序，Presto可以最大限度地利用集群资源，提高查询的执行效率。

presto insert into 分区表 过程与原理

在Presto中，向分区表中插入数据的过程与原理如下：

1. Presto会先解析INSERT INTO语句，确定需要插入数据的表和分区列。

2. Presto会将数据分成多个数据块，每个数据块的大小由配置参数控制，默认大小为64MB。

3. Presto会将数据块发送到对应的Worker节点上进行处理。每个Worker节点会将数据块分发到对应的分区上进行插入。

4. 对于每个分区，Presto会先检查是否存在对应的分区目录，如果不存在则创建。然后将数据块中的数据写入到对应的分区目录下的数据文件中。

5. 在写入数据文件之后，Presto会更新分区元数据，将新插入的分区信息写入到系统元数据中。

6. 插入完成后，Presto会将结果返回给客户端应用程序。

总体来说，Presto的数据插入过程与其他关系型数据库类似，但由于Presto是一个分布式的查询引擎，数据插入过程需要涉及到多个Worker节点的协作，因此需要具有高度的并行性和可扩展性。