spark和presto区别

Spark和Presto都是用于大数据处理和分析的开源工具，但它们在设计理念和功能上有一些区别。

1. 数据处理模型：
- Spark是基于批处理和流处理模型的通用计算引擎。它使用弹性分布式数据集（RDD）作为基本数据结构，可以在内存中高效地进行数据处理和计算。
- Presto是一种用于交互式查询和分析的分布式SQL查询引擎。它使用分布式查询执行引擎来实现高性能的查询处理，可以实时地对大规模数据进行查询和分析。

2. 数据源和集成：
- Spark提供了丰富的数据源连接器和集成，可以与各种数据存储系统（如HDFS、Hive、关系型数据库等）无缝集成。
- Presto也支持多种数据源，但它更专注于与各种数据源进行SQL查询交互，包括Hive、关系型数据库、NoSQL数据库等。

3. 执行引擎：
- Spark使用基于内存的计算模型和优化器来执行任务。它将计算任务划分为一系列阶段，并使用任务调度器进行调度和执行。
- Presto使用一种基于内存的分布式查询执行引擎，可以将查询计划划分为多个任务，并通过协调器和工作节点进行并行执行。

4. 扩展性和性能：
- Spark提供了基于内存的计算模式和分布式计算框架，可以在大规模集群上进行扩展。它在处理大数据量和复杂计算时表现出色。
- Presto也具有良好的可扩展性，并且可以通过添加更多的工作节点来提高查询性能。它在交互式查询和复杂分析方面表现出色。

总体而言，Spark适用于更广泛的数据处理和计算场景，而Presto则更适合于交互式查询和分析。选择使用哪个工具取决于具体的需求和使用情景。