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。

相关问题

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。

presto scheduling stage

Presto 的查询执行过程中，会将查询划分为多个 Stage，并按照依赖关系进行调度。Presto 的调度器会根据 Stage 之间的依赖关系，将 Stage 分配给可用的 Worker 节点执行，并在 Stage 执行完成后自动将结果合并。

Presto 的调度器采用了一种基于优先级的调度策略。具体来说，Presto 会为每个 Stage 分配一个优先级，然后按照优先级高低依次进行调度。优先级高的 Stage 会首先被调度执行，而优先级低的 Stage 则会等待前面的 Stage 执行完成后再执行。

Presto 还支持一些调度器相关的配置选项，可以通过修改 `etc/config.properties` 文件来进行配置。例如，`query-manager.scheduler.include-coordinator` 属性控制是否将 Coordinator 节点也加入到可用节点的调度列表中；`query-manager.scheduler.yield-after-full` 属性控制在所有可用节点都处于满负荷状态时，是否允许查询执行流程“让步”（yield）一段时间，以等待某个节点的负载下降等情况。