Presto：Facebook的分布式查询引擎详解与搭建

"Presto是一种由Facebook开发的开源分布式SQL查询引擎，专为低延迟、高并发的交互式分析设计。它支持OLAP（在线分析处理）操作，并能跨多个数据源级联，处理PB级别的大数据。Presto基于Java 8构建，采用内存计算优化查询速度，适用于大规模数据分析场景。 在Presto架构中，主要有两个核心组件：coordinator和worker。coordinator是系统的核心，负责解析SQL查询，规划查询执行计划，并管理worker节点。每个Presto集群至少包含一个coordinator和一个以上的worker。coordinator通过REST API与worker以及客户端进行通信，协调查询执行，生成查询的逻辑执行模型，并将其分解为worker上的任务。 worker节点则是实际执行任务和处理数据的地方。它们从数据源获取数据，处理中间结果，并与其他worker节点交换数据。worker同样使用REST API与coordinator和其他worker通信。当worker启动时，它会向coordinator的discovery server注册，以便coordinator能够分配任务。 在Presto中，数据源是通过Catalog、Schema和Table来定义的。Catalog代表一个数据源，如HDFS、Hive、Cassandra等；Schema类似于数据库；Table则类似于数据库中的表，用于组织和访问数据。 在部署Presto时，通常建议将coordinator和worker角色分离到不同的机器上，以优化性能。例如，在测试环境中，可以将一台机器配置为同时运行coordinator和worker，但在生产环境中，应避免这种设置，以确保更好的集群性能。 要搭建Presto集群，首先需要准备至少两台机器。例如，可以在4.19和4.20这两台机器上搭建Presto测试集群，4.20作为coordinator兼worker，而4.19仅作为worker。在正式环境中，推荐每台机器只扮演一种角色，以提高效率。 搭建Presto集群的步骤包括下载Presto服务器软件包，通常是通过wget命令从Maven仓库获取最新版本，然后在每台机器上解压缩并配置。配置文件包括/etc/presto/config.properties和/etc/presto/catalog目录下的相关配置，用于指定数据源和集群设置。最后，启动coordinator和worker服务，通过jvm参数调整内存分配和其他性能设置，以适应具体需求。 总结来说，Presto是一个高效、可扩展的查询引擎，适合处理大规模数据的交互式分析。其独特的分布式架构和内存计算能力使其在大数据领域中表现出色，广泛应用于数据仓库查询和分析工作。了解和掌握Presto的架构、安装与配置，对于提升大数据分析效率和性能至关重要。"