Uber大规模数据处理：Presto在千万亿字节级的交互式查询

Presto在优步（Uber）的应用案例展示了其在处理大规模交互式查询中的卓越性能。作为数据平台的核心组件，Presto在Uber的使命——提供如同自来水般可靠且普及的交通服务中发挥了关键作用。Uber的全球扩张使其数据需求急剧增长，涉及400多个城市和69个国家，数据量达到了千万亿字节（PB）级别。 在2015年，Uber的数据生态系统主要包括以下几个方面： 1. **数据平台架构**：基于Kafka进行实时数据流处理，采用无模式（schema-less）的设计，确保了数据的灵活性和高效存储。 2. **SQL on Hadoop**：为了应对PB级数据，Uber引入了SQL查询能力到Hadoop上，通过Hadoop Distributed File System (HDFS)执行批处理任务，同时也支持交互式查询。 3. **Presto**：Presto作为关键的查询引擎，它设计用于处理大规模数据集，提供了快速的查询性能，使得数据即使在海量存储中也能得到实时响应。Presto的优势在于其并行处理能力和对列式存储格式如Parquet的支持，这些特性极大地提高了查询效率。 4. **数据存储格式**：Parquet是一种高效的列式存储格式，适用于大数据处理，有助于减少数据读取时间。 5. **基础设施**：优步构建了一个包含数百个节点的Hadoop集群，每天能处理大约10TB的数据摄入，并将数据存储在HDFS中，形成PB级的数据仓库。 然而，Presto的应用也面临了一些挑战： - **商业数据库局限性**：非实时的数据必须等到被加载到商业数据库后才能进行查询，这导致了数据延迟。 - **扩展性限制**：单一的商业数据库集群受限于约32个节点，无法满足大规模数据处理的需求。 - **数据分布**：商业数据库中的数据量远小于HDFS中的数据，这影响了数据访问效率。 - **查询性能问题**：传统的Hive在处理PB级数据时，查询速度明显较慢，这促使Uber转向更高效的数据查询工具。 为了克服这些痛点，Uber开发了Presto Janus，这是一个与Hive兼容的接口，允许用户在Hadoop上运行Presto查询，从而解决了数据延迟和查询性能瓶颈。此外，Presto的引入还促进了其他应用的发展，如Kafka的消息处理和机器学习任务的负载。 总结来说，Presto在Uber的成功案例揭示了如何通过优化数据平台、采用列式存储、扩展查询性能以及开发定制解决方案来应对大数据时代的挑战。这对于其他企业来说，是理解和借鉴大规模交互式查询处理的重要参考。