Presto 0.166：内存计算的分布式SQL引擎，PB级数据分析利器

Presto 0.166 是Facebook开源的一款高性能、内存密集型的分布式SQL查询引擎，专为大规模并行处理(Massively Parallel Processing, MPP)设计。它的核心特点是基于内存计算，每个节点通过扩展式Connector组件连接各种数据源，可处理从GB到PB级的数据量。Presto采用的关键技术包括向量计算、动态编译执行计划以及优化的ORC和ParquetReader。 Presto的优势在于其快速的查询性能，相比Hive，查询速度可以快5-10倍，特别适用于实时交互式查询，支持复杂的PB级海量数据分析，且能够跨多个数据源进行无缝查询。然而，由于其内存依赖性，它并不适合处理大量的JOIN操作，特别是当涉及到多个大表时，因为所有数据都必须在内存中，这可能会超出内存限制。 Presto与Hive在应用场景上有所区别：Hive更像一个数据仓库，适合离线批处理，交互性相对较弱，主要依赖于Hadoop MapReduce (MR)执行查询。而Presto则强调交互式查询，能够在秒级或分钟级内返回结果，同时能访问多种数据源，但不适合长时间运行的查询，因为这可能导致内存消耗过大，影响其他查询的执行。 Presto的架构主要包括协调器(Coordinator)、分片器(Split Manager)和执行器(Worker)。协调器负责接收查询请求，处理元数据获取和查询计划生成，而分片器负责将查询任务拆分并发给执行器执行。执行器则负责实际的数据读取和计算。Presto在内部实现了类似Hive的查询逻辑，但在执行效率上有显著提升。 总结来说，Presto是一个高度优化的查询引擎，适用于需要快速交互式分析大规模数据的场景，但在处理大规模JOIN操作或者长时间查询时，应考虑其内存限制和资源管理策略，以确保高效和合理使用。与Hive相比，两者各有优势，适用于不同的数据处理需求。