分布式查询引擎Presto

Posted 2021-12-17 cdai

分布式查询引擎Presto

本文内容主要来自《Presto: The Definitive Guide - SQL at Any Scale, on Any Storage, in Any Environment》一书。

1.Presto的历史

2008年，Facebook开源了Hive，之后成了Apache的顶级项目。Hive在Facebook被广泛使用来分析它巨大Hadoop集群中HDFS里的数据。然而，Hive的性能不足以支撑交互式数据分析的场景。2012年，Facebook的Hive数据仓库已经达到250PB的规模，每天都有数以百计的用户执行上千的分析查询。Hive达到了性能上限，同时它也无法满足查询更多其他数据源的需求。

2012年，Facebook的四名工程师着手开发Presto，用来解决Facebook内部大数据分析的性能、伸缩性和扩展性等问题。尽管在Facebook内部孵化，一开始Presto就作为开源软件来打造。2013年初，Presto的初始版本发布到Facebook的生产环境。2013年秋天，Presto正式开源了。在此之后，许多公司立刻跟进，Teradata成立了20名工程师的小组，专门向Presto贡献代码。Amazon也将Presto加入到EMR服务（Elastic MapReduce），而后发布的Athena服务更是以Presto作为基础框架。2018年末，Presto的创始人们离开了Facebook，成立了自己的公司，Presto继续加速发展。

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2.Presto要解决的问题

通过前面对Presto历史的介绍，可以看出Presto最想解决的有两个问题：

1. Hive查询处理的性能限制了交互式数据分析
2. Hive无法查询HDFS（和Amazon S3）以外的其他数据源

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3.Presto不是什么

在介绍Presto的主要功能特性之前，我们要先明确Presto是什么。从另一角度来看，就是明确Presto不是什么，这样才能避免错误的预期：

1. Presto不是通用的数据库：它并不是用来取代任何关系型，如SQL Server、Oracle、mysql，也不是用来取代任何非关系型数据库
2. Presto不是用来处理OLTP请求：也就是说Presto是用来处理OLAP分析型请求的。OLTP和OLAP的具体区别在《Design Data-Intensive Application》的第三章里有讲解，也可以自行搜索资料了解。

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4.Presto主要特性

• 存储和计算分离：Presto本身不负责存储，它只负责计算方面的高性能和伸缩性。
• 数据本地性：Presto不要求数据迁移到指定位置，传统数据仓库和ETL的方式不是必需的。
• SQL-on-anything：Presto只需做好SQL查询处理，SQL生态圈有大量支持SQL的管理工具、分析报表、可视化、机器学习。
• 支持各种数据源：Presto支持Federated查询，即一条SQL查询中引用来自不同数据源的数据。

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5.改名Trino

Presto改名Trino，这篇文章介绍了事情的缘由和始末。不管怎样，Presto/Trino的社区都还很活跃，内部的架构设计更值得学习。之后有机会会深入学习和介绍一下它们的架构。如果现在想快速试用一下Presto的话，可以参考这里直接使用它的Docker镜像，里面自动附带了Presto CLI、集群和TPC测试数据。