Prestissimo：使 Presto 性能提升三倍

Posted 2022-01-15 过往记忆

本文资料来自2021年12月09日举办的 PrestoCon 2021，议题为《Updates from the New PrestoDB C++ Execution Engine》，分享者为来自 Ahana 的 Deepak Majeti 以及来自 Intel 的 Dave Cohen, Intel。

本次分享的 PPT 请关注 过往记忆大数据 公众号，并回复 10108 获取。

这篇分享将给大家概述代号为 Prestissimo 项目的相关最新进展。Prestissimo 是新的 PrestoDB C++ 执行引擎，其使用 Velox 库使其能够以良好的性能运行 TPC-H 基准测试。这项工作是 Prestissimo 和 Velox 的几个 PrestoDB 基金会成员公司之间的合作，包括 Ahana、字节跳动、Facebook 和英特尔等。在本次演讲中，我们将从高层概述 Velox 数据平台库（Velox Data Platform library）、Prestissimo c++ Worker、基于 java 的 PrestoDB Coordinator 如何与 Prestissimo 交互，以及如何使该框架在 TPC-H 基准测试中执行查询。本次演讲将特别关注 PrestoDB/Prestissimo 处理这些查询，其中数据集位于 ORC 或 Parquet 格式的 S3 兼容对象存储中。

本次分享主要包括以下几个部分：

•Prestissimo 和 Velox 回顾；•   Velox支持的函数；•Parquet 和 S3 支持•TPC-H 查询•开源协作•未来路线

Prestissimo 和 Velox 回顾

Velox 是用于向量化执行的开源最先进的项目：

•在交互式、批处理、流处理、人工智能等方面具有一致的语义；•最大化利用硬件资源；•使用 C++ 编写以便实现最高效率

为高性能进行相关的优化：

•使用字典编码（Dictionary encoding）来实现零拷贝执行•自定义字符串、数组和 Map 编码，允许完全向量化的条件表达式计算，而不需要额外的数据复制•自适应地使用基于数组的聚合和 normalized keys•用于低延迟的层次化语义感知缓存（Hierarchical semantic-aware cache ）•Aria 风格的过滤下推到 TableScan

从上图可以看出，Prestissimo 其实是 Presto on Velox 的代号。Prestissimo 使用 Presto 的 Coordinator 进行 SQL 解析、优化以及管理分布式的执行。SQL 的执行是发送到 Velox 中执行的，其是使用 C++ 实现的。

Velox 支持的函数

上图是 Presto 支持的函数种类。

 而 Velox 支持的标量（Scalar）和聚合函数如上所示（绿色代表支持），可以看见大部分常见的 Presto 函数 Velox 都支持。

上面是 Velox 中实现标量函数的方法。可见，一个简单的函数是包装在 VELOX_UDF_BEGIN 和 VELOX_UDF_END 宏之间。

关于这部分大家可以参见 Velox 的官方文档：https://facebookincubator.github.io/velox/develop/scalar-functions.html

Parquet 和 S3 支持

Velox 中对 Parquet 的支持是由 Intel 工程师贡献的；当前的实现是包装了 DuckDB 的 Parquet Reader（https://github.com/duckdb/duckdb）

•在 Velox 中，DuckDB 被用作嵌入式的类库，在测试中用作验证的内存中参考数据库。•支持部分过滤下推

DuckDB 的内存格式和 Velox 很类似，对大多数类型都是零拷贝。

当然，目前 Velox 的 Parquet Reader 是可插拔的。

Velox 中对 S3 的支持是由 Ahana 工程师贡献的；扩展了 Velox 的 FileSystem API。也是可插拔的；依赖 AWS C++ SDK；使用 Minio 覆盖CI。

下面我们来看下 Prestissimo 中是如何加载 S3 中的 Parquet 文件的：

•Prestissimo 实现了 Presto Worker REST API；•Control Plane 接受来自 coordinator 的查询片段（query fragment） Post 请求•查询片段（query fragment）接着被编译成 plan；•plan 被映射到 Velox library；•在执行中 Velox library 涉及的组件如下：•Tasks, Drivers•TableScan 使用 Connector 抽象；•HiveConnector 接口使用 S3 文件句柄和 Parquet reader 实例设置 reader

TPCH 查询

当 Velox 初次开源时，只支持一个 TPCH 查询；来自 Meta、Ahana 和字节跳动的工程师添加了许多功能，使得 Velox 支持22条 TPCH 查询中的19条：

•支持 Date 类型；•支持 left outer join；•部分支持相关子查询；•剩下的3个查询需要对相关子查询提供更多的支持

开源协作

•来自开源社区的贡献极大地改进了 Prestissimo 和 Velox

•当前 Velox 社区是非常活跃的，提交的 PR 会被迅速的 reviewed 并解决的；•文档是最新的，对初学者非常有帮助；•社区每月出版一份 news-letter（如下图）•Velox Slack 通道支持异步通信和协作

未来路线

•在 Presto 集群中启用 Prestissimo；•继续为功能和性能添加更多的特性；•通过运行各种工作负载来强化 Velox 库•添加针对云存储和对象存储的 I/O 优化•支持所有的 TPC-DS 。

相关资源：

•https://github.com/facebookincubator/velox•https://facebookincubator.github.io/velox/•https://velox-oss.slack.com/