京东PrestoDB应用实践：性能优化与业务场景

"OSTC2015-京东吕信-prestoDB在京东的应用实践 - V3.0" 本文主要介绍了PrestoDB在京东的应用实践，由京东商城集团运维部数据库工程师吕信进行分享。PrestoDB是一个分布式SQL查询引擎，设计用于交互式数据分析，能够处理从GB到PB级别的大数据。它起源于Facebook，旨在解决Hive查询的高延迟问题，并于2013年开源。PrestoDB因其强大的特性和灵活性，在京东集团得到了广泛的应用和优化。 PrestoDB的主要特性包括： 1. 分布式SQL查询引擎：支持快速、低延迟的查询处理。 2. 交互式数据分析：适合实时或近实时的数据查询需求。 3. 处理大量数据：可以处理从GB到PB级别的大规模数据集。 4. 基于管道的数据处理：高效的并行数据处理机制。 5. ANSI SQL语法：提供标准的SQL接口，易于理解和使用。 6. 跨多数据源查询：能够查询来自不同数据源（如HDFS、Cassandra、MySQL等）的数据。 PrestoDB的整体架构包括MySQL、PostgreSQL、HDFS、Cassandra、Kafka等多个数据源，通过协调器（Coordinator）和工作节点（Worker）协同工作。协调器负责构建查询计划，将任务分配给本地数据的工作节点，工作节点直接从存储插件读取数据并在内存中执行任务，最后结果返回给客户端。 在京东，PrestoDB进行了深度的定制和优化，包括对查询性能的提升，以及适应京东特有的业务场景。例如，通过与Hive的性能测试对比，PrestoDB在多种查询类型（如COUNT(*)、LIMIT、WHERE、GROUP BY、ORDER BY、SUBQUERY和JOIN）上表现出了更好的效率。 京东Presto的研发工作持续进行，以满足日益增长的业务需求。在京东的使用场景中，PrestoDB可能应用于实时数据分析、报表生成、业务监控等方面，帮助京东快速响应市场变化，提升运营效率。 PrestoDB在京东的应用实践展示了其在大数据查询领域的强大能力，通过优化和定制，成功地解决了京东在海量数据处理上的挑战，提升了数据查询的效率和用户体验。