Presto 来自Facebook的开源分布式查询引擎

Presto是一个分布式SQL查询引擎， 它被设计为用来专门进行高速、实时的数据分析。它支持标准的ANSI SQL，包括复杂查询、聚合（aggregation）、连接（join）和窗口函数（window functions)。下图中展现了简化的Presto系统架构。客户端（client）将SQL查询发送到Presto的协调员（coordinator）。协调员会进行语法检查、分析和规划查询计划。计划员（scheduler）将执行的管道组合在一起， 将任务分配给那些里数据最近的节点，然后监控执行过程。 客户端从输出段中将数据取出，这些数据是从更底层的处理段中依次取出的。

 

Presto的运行模型和Hive或MapReduce有着本质的区别。Hive将查询翻译成多阶段的MapReduce任务， 一个接着一个地运行。每一个任务从磁盘上读取输入数据并且将中间结果输出到磁盘上。然而Presto引擎没有使用MapReduce。它使用了一个定制的查询和执行引擎和响应的操作符来支持SQL的语法。除了改进的调度算法之外，所有的数据处理都是在内存中进行的。不同的处理端通过网络组成处理的流水线。这样会避免不必要的磁盘读写和额外的延迟。这种流水线式的执行模型会在同一时间运行多个数据处理段，一旦数据可用的时候就会将数据从一个处理段传入到下一个处理段。这样的方式会大大的减少各种查询的端到端响应时间。

Presto查询引擎是一个Master-Slave的架构，由一个Coordinator节点，一个Discovery Server节点，多个Worker节点组成，Discovery Server通常内嵌于Coordinator节点中。Coordinator负责解析SQL语句，生成执行计划，分发执行任务给Worker节点执行。Worker节点负责实际执行查询任务。Worker节点启动后向Discovery Server服务注册，Coordinator从Discovery Server获得可以正常工作的Worker节点。如果配置了Hive Connector，需要配置一个Hive MetaStore服务为Presto提供Hive元信息，Worker节点与HDFS交互读取数据。

Presto特点：

• 完全基于内存的并行计算
• 流水线
• 本地化计算
• 动态编译执行计划
• 小心使用内存和数据结构
• 类BlinkDB的近似查询
• GC控制

扩展性是在设计Presto时的另一个要点。在项目的早期阶段， Facebook就意识到出了HDFS之外，大量数据会被存储在很多其他类型的系统中。 其中一些是像HBase一类的为人熟知的系统，另一类则是象Facebook New Feed一样的定制的后台。Presto设计了一个简单的数据存储的抽象层， 来满足在不同数据存储系统之上都可以使用SQL进行查询。存储插件（连接器,connector）只需要提供实现以下操作的接口，包括对元数据（metadata）的提取，获得数据存储的位置，获取数据本身的操作等。除了我们主要使用的Hive/HDFS后台系统之外， Facebook也开发了一些连接其他系统的Presto 连接器，包括HBase，Scribe和定制开发的系统。作为Hive和Pig（Hive和Pig都是通过MapReduce的管道流来完成HDFS数据的查询）的替代者，Presto不仅可以访问HDFS，也可以操作不同的数据源，包括：RDBMS和其他的数据源（例如：Cassandra）。目前已经被支持的RDBMS有：MySQL、SQLServer、PostgreSQL等

WebUI

1、AirPal（推荐）

AirPal是AirBnb开源的查询Presto的WebUI。 项目特性：

• 可选的用户访问控制
• SQL语法高亮
• 查询结果导出到CSV文件，或者存到Hive表中
• 可查看SQL查询的历史记录
• 可保存查询
• 根据表名搜索对应的表
• 可查看表结构，并预览前1000行数据

项目地址 https://github.com/airbnb/airpal

2、Shib

Shib是Treasure Data员工TAGOMORI开源的查询Hive、Presto、BigQuery的WebUI。

项目地址 https://github.com/tagomoris/shib

3、Hue

Hue本身是不支持查询Presto的，但是可以通过以下的方法使其支持查询Presto：https://medium.com/@ilkkaturunen/integrating-presto-with-hue-61702b244839

4、yanagishima

这是一个奇怪的英文名字，因为是一个日本人起的，来自东京的软件工程师wyukawa。项目特性：

• 安装简单（无需安装RDBMS）
• 易用，与MySQL Workbench类似
• 使用本地存储记录独立的查询历史
• 可以为查询添加标签
• 可以查看历史查询列表
• 可以Kill正在运行的查询
• 可以格式化查询语句
• 可查看表信息（列、分区）
• 查询结果保存为TSV文件

项目地址 https://github.com/wyukawa/yanagishima