Apache Ambari集成Presto简化大数据环境下的SQL查询引擎部署与管理

大数据技术之Presto Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，用于交互式分析查询，支持的数据量范围从GB到PB级别。Presto的设计初衷是满足像Facebook这样的大型商业数据仓库对交互式分析和处理速度的需求。 Presto适合多种在线数据查询，支持包括Hive、关系数据库（MySQL、Oracle）以及专有数据存储等多种数据源。主要用于响应时间在1秒至数分钟的场景。 Presto架构 Presto的架构是一个分布式系统，包括Coordinator和多个Worker：- Coordinator：负责解析查询语句、执行计划分析，并管理Presto的Worker节点。- Worker：负责执行任务并处理数据。Coordinator还会跟踪每个Worker的活动情况并协调查询的执行。 数据源与Connector 在Presto中，通过Connector访问数据源。Connector是连接Presto和数据源（如Hive、关系数据库）的适配器。Presto内建了多个Connector，包括JMX、System Connector、Hive Connector和TPCH Connector。此外，还有多个第三方Connector可供使用。 Catalog是用于管理数据源metadata的概念。每个Catalog都基于一个特定的Connector。在配置catalog时，必须包含connector.name属性，来指定Catalog使用的Connector。 应用场景与优缺点 Presto适用于交互式分析、数据仓库、报表生成、数据挖掘等应用场景，支持多种数据源集成（如Hive、关系数据库和专有数据存储）。查询语言为SQL，支持select、insert、update、delete等模式。 优点：- 高性能：处理大规模数据时，响应时间短。- 高度扩展性：支持水平扩展，通过增加Worker节点提升数据处理能力。- 灵活性：支持多种数据源与查询模式。 缺点：- 复杂性：架构和实现复杂，需专业运维人员管理。- 限制性：无法用于在线事务处理（OLTP）。

Hive 基于 MapReduce 框架，将查询转换为一系列串行执行的任务，中间结果依赖磁盘读写进行同步。Presto 则采用定制的查询和执行引擎，所有查询处理均在内存中完成，因此性能更优。

Redis是一款开源、高性能的键值对数据库，常用于数据缓存、消息队列以及数据库功能。在Linux系统中，Redis的部署和使用是相当常见的，因为Linux环境能提供更好的稳定性和资源管理。Redis（Remote Dictionary Server）是一个基于键值对的数据存储系统，支持多种数据结构，如字符串、哈希表、列表、集合和有序集合。它的设计目标是高速读写和低延迟，使得它在处理大量实时数据时表现出色。在技术进步的引领下，Redis在Linux环境中正逐步成为重要的数据处理工具。Linux环境下的Redis安装过程相对简单，首先需要从官方网站获取最新版本的源码，然后解压并编译安装。Redis的配置文件为redis.conf，位于源码目录下的src目录中。可以根据需求修改配置文件，例如设置监听端口、密码认证、最大内存限制等。Redis服务可以通过命令行启动和管理，包括测试服务是否正常运行、设置守护进程模式以及安全关闭服务等。

在Linux环境中，Apache Flink是一款广受欢迎的开源大数据处理框架，提供高效的流处理和批处理能力。Flink 1.13.0版本作为稳定发布版，集成多项改进和新特性。本教程将详细介绍如何在Linux系统上配置并部署Flink到YARN集群模式，以有效管理资源和任务调度。为确保顺利部署，确保安装Java 8或更高版本，并配置完整的Hadoop集群，包括YARN作为资源管理器。解压下载的linux_flink-1.13.0.rar文件后，你将获得flink-1.13.0目录，包含所有必要的可执行文件和配置。在配置conf/flink-conf.yaml文件时，设置关键参数如jobmanager.rpc.address、jobmanager.heap.memory、taskmanager.heap.memory、yarn.application.classpath、yarn.container-memory和yarn.taskmanager.memory.process，确保正确启动YARN会话。

企业内网部署大数据处理环境的过程中，Spark与MongoDB的集成显得尤为重要。详细操作步骤可参考此文，适用于Spark 2.1.0和MongoDB 4.0.9。将环境包放置于~/.ivy目录下即可开始配置。

现如今，大数据、数据科学和机器学习不仅是技术圈的热门话题，也是当今社会的重要组成。数据就在每个人身边，并且每天正以惊人的速度增长。据福布斯报道：到2025年，每年将产生大约175个Zettabytes的数据量。如今，各行各业越来越依赖于对大数据的高级处理和分析，如金融、医疗保健、农业、能源、媒体和教育等重要社会发展领域。然而，这些庞大的数据集给数据分析、数据挖掘、机器学习和数据科学带来了巨大的挑战。数据科学家和分析师在面对海量数据时会遇到数据处理流程复杂、报表查询缓慢等问题。通过Python与Apache Kylin的结合，可以有效简化数据分析流程，极大提升分析效率。Apache Kylin支持大规模数据集的快速多维分析，结合Python的灵活性与丰富的库，提供了强大的数据分析、数据挖掘及机器学习应用支撑。

在Cloudera Data Hub (CDH) 6.3.2环境中编译和集成Apache Flink 1.12.4涉及以下关键步骤：1. 环境准备：确保安装了JDK、Maven和Git。2. 获取源代码：从Flink官方GitHub仓库克隆源代码。3. 配置和编译：调整pom.xml文件以适配CDH6.3.2依赖关系，并使用mvn命令编译源代码。4. 生成部署包：创建可部署的二进制包。5. 集成到CDH：发布到CDH集群，配置YARN上的应用管理器和启动脚本。6. 测试验证：提交Flink作业到YARN验证集成。

Apache Ambari为Hadoop集群管理提供 RESTful API 和界面。

基于 Ubuntu 系统，完成了 Hadoop 单机版和伪分布式环境的搭建，历时一整个学期。