有赞大数据实践：Presto的高性能查询与应用

"Presto在有赞的实践之路" Presto是一种由Facebook开发的开源大数据分布式SQL查询引擎，设计目标是提供低延迟的交互式查询能力，与Hive相比，Presto更适合用于需要快速响应结果的场景。Presto的高性能主要归功于其全内存计算、查询计划优化、动态代码生成以及数据调度本地化等技术。其架构分为Client、Coordinator和Worker节点，Client发起查询请求，Coordinator负责解析SQL、生成和优化执行计划，并调度Worker执行任务。 在Presto的执行流程中，首先，Client发送SQL请求给Coordinator，SQL通过ANTLR解析器转化为抽象语法树（AST）。接着，AST结合元数据进行语义解析，生成逻辑执行计划。计划经过优化后被切分成多个Stage，分配给Worker节点执行。每个Worker生成物理执行计划，执行完毕后，Coordinator负责串联Stage并返回结果给Client。 在有赞的业务场景中，Presto扮演了重要角色。它被用于数据平台的临时查询，提供快速的数据分析入口，同时具备数据脱敏和审计功能。此外，Presto也作为BI报表引擎，服务于商家的分析需求。元数据系统利用Presto进行数据质量检查，而数据产品如CRM分析和人群画像等则依赖Presto进行复杂计算。 在有赞的实践中，Presto经历了从与Hadoop混合部署到独立优化的演进过程。初期，由于与Hadoop共享资源，Presto的性能受到Hadoop离线任务的影响，表现出不稳定性。为了改善这一状况，有赞可能采取了如隔离资源、调整集群配置、优化任务调度等策略，以提升Presto的查询性能和整体稳定性。 Presto在有赞的实践中体现了其在大数据交互式查询中的优势，通过不断优化和调整，满足了公司内部对高效数据分析的需求，成为了数据服务的关键组件。