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）。