1 Presto简介

Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，支持从GB到PB数据量上的交互式分析查询。

Presto的设计和编写完全是为了解决像Facebook这样规模的商业数据仓库的交互式分析和处理速度的问题。

Presto支持在线数据查询，包括Hive, Cassandra, 关系数据库以及专有数据存储。 一条Presto查询可以将多个数据源的数据进行合并，可以跨越整个组织进行分析。

Presto以分析师的需求作为目标，他们期望响应时间小于1秒到几分钟。 Presto终结了数据分析的两难选择，要么使用速度快的昂贵的商业方案，要么使用消耗大量硬件的慢速的“免费”方案。

Facebook使用Presto进行交互式查询，用于多个内部数据存储，包括300PB的数据仓库。 每天有1000多名Facebook员工使用Presto，执行查询次数超过30000次，扫描数据总量超过1PB。

Presto被设计用来主要处理数据仓储与分析：数据缝隙，聚合大量的数据并且生产报告。

这样的工作通常被归类为Online Analytical Processing(OLAP)。

2 Presto架构

Presto查询引擎是一个Master-Slave的架构，由一个Coordinator节点(Discovery Server)，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。

3 Presto数据模型

Presto中访问多个数据源时，增加了一层catalog来映射不同数据源，通过配置不同的connector来连接多种类型的数据源，或者同种类型的多个数据源。

Presto并不存储任何实际数据与元数据，只是提供了计算引擎。模型定义以及实际数据仍存储在各数据源中，Presto只是提供了一个通用的数据源连接。