Presto大数据交互式查询实验手册

"大数据交互式查询实验华为技术有限公司大数据交互式查询实验手册" 在本次"课程实验四：大数据交互式查询实验1"中，主要涉及的知识点围绕Presto这一大数据交互式查询工具展开，旨在通过实验让学生掌握大数据查询的技能。实验内容涵盖了Presto的基础理论、实验环境介绍、实验任务以及附录中的资源释放步骤。 1. 理论知识储备 - Presto简介：Presto是由Facebook开发并开源的一种高性能的SQL查询引擎，专门用于解决大数据实时adhoc查询计算的需求。它支持多种数据源，如HDFS、Hive、HBase、Cassandra等，能进行跨数据源的复杂数据分析，适用于大规模结构化和半结构化数据的处理。 - Presto架构：Presto基于Master-Slave模型，由Coordinator和Worker组成。Coordinator接收客户端查询，解析并规划执行计划，再将任务分发给Worker执行。这种设计使得Presto能够高效地处理大规模查询。 2. 实验环境介绍 - 实验介绍：本实验详细介绍了实验的目的、组网情况和使用的设备，确保学生对实验的背景和硬件配置有清晰理解。 - 实验组网介绍：这部分可能涉及网络拓扑结构，如何设置和连接实验设备，以便进行Presto集群的部署和操作。 - 实验设备介绍：可能会列出实验所需的硬件和软件配置，包括服务器、操作系统、Hadoop、Hive等组件。 3. 大数据交互式查询 - 实验介绍：进一步阐述实验的具体内容，包括实验的目标、流程和数据格式说明，帮助学生明确实验步骤和预期结果。 - 实验任务：实验任务包括Presto集群的搭建、SSH远程连接、数据准备、使用Hive和Presto进行查询，以及后续的思考题，旨在提升学生的实际操作能力。 - 实验流程：详细指导学生如何执行每个任务，包括集群配置、数据导入、查询语句编写等步骤。 - 实验数据格式说明：这部分可能涉及数据的组织方式、存储格式，以及如何适配Presto进行查询。 4. 思考题与附录 - 思考题：通过提出问题，鼓励学生深入思考Presto的工作原理和优化策略，促进理论知识与实践相结合。 - 附录：提供资源释放的指南，包括MapReduce服务MRS、对象存储服务OBS和VPC相关资源的释放步骤，确保实验结束后资源的有效管理。 这个实验旨在让学生熟悉Presto的使用，理解大数据查询的流程，掌握在实际环境中部署和操作Presto集群的方法，同时增强对大数据处理和分析的理解。通过实验，学生不仅能学习到Presto的理论知识，还能锻炼实际操作能力和问题解决能力。