京东云实践：Presto在大数据分析中的关键应用与架构优化

《Presto在京东云的应用实践》一文深入探讨了京东云如何将Presto这一高性能的分布式SQL查询引擎融入其业务环境中。Presto由Facebook于2012年启动，于2013年开源，京东自那时起不断贡献并开发了自己的Presto-JD版本，最终将其成功应用于京东云。 文章首先介绍了Presto的基本概念，它是一种基于标准SQL语法的查询引擎，支持处理GB到PB级的大数据量，具备良好的可扩展性和跨数据源查询能力，特别适合交互式的数据分析场景。京东在引入Presto时，对其进行了定制化改造，包括优化测试环境，如设置了13个节点，每节点内存20GB，核心处理器32个，采用Spark-1.4.1和Hadoop2.5.0-cdh5.3.0等技术栈。 在京东内部，Presto的使用经历了从初期的测试到广泛应用的过程，例如，通过Tpcdsbenchmark测试用例来验证其性能，这些用例涉及24个表，数据量达100GB，并且将所有数据转换为ORC格式，以提升查询效率。 在京东云的应用阶段，文章重点讨论了数据源的丰富和优化，包括添加了Oracle和SQLServer等新的数据库连接器，以及在关系型数据库中的条件推送优化，如MySQL的分库分表策略，只需要配置简单的规则就能支持多种字段类型和常见的SQL操作。此外，京东云还强化了安全访问机制，对Presto集群实施了身份验证和权限控制，用户需提供用户名和密码，而访问HDFS和HiveMetastore则通过Kerberos验证，确保数据安全。 为了更好地管理和扩展Presto集群，文章提到采用了YARN上的OnYarn框架，利用Slider进行资源申请，并对NodeManager和AppMaster/Coordinator容器的监控与容错处理进行了讨论，如当NodeManager宕机或容器问题时，系统能够自动处理故障，保持服务的稳定运行。 这篇文章详细展示了京东云如何将Presto融入其云计算平台，从技术选型、环境配置、功能优化到安全性管理，都提供了实用的实践经验，对于其他企业在大规模数据处理和分析场景下应用Presto具有很高的参考价值。