1 Prosto简介

Presto是一个开源的、分布式SQL查询引擎、数据量支持GB到PB，主要用来处理秒级查询。

虽然Presto可以解析SQL，但它不是一个标准的数据库，不是MySQL的替代品，也不能用来处理在线事务。

1.1 Prosto架构

**Presto CLI **：Presto客户端，将执行的SQL发送给Presto Coordinator

Presto Coordinator：Presto协调器，接受客户端发来的SQL解析成任务发送给PrestoWorker去执行

Presto Worker：执行Coordinator发来的任务，处理数据。

Catalog：数据源。

• Connector：连接器，对接不同的数据源，需要不同的连接器。

  只要拿到Hive的元数据信息，就能查询数据。因为Hive的元数据存储了有哪些表，表在HDFS上的路径。

  • 获取Hive的元数据的方式有两种：1是直连Hive，2通过Hive的metastore（Presto）

  Kafka的话，只要拿到bootstrap server地址和topic，那就能够查询数据了

• Schema：类似于mysql的数据库database

• Table：表

Hive Metastore：Hive的metastore服务，启动了metastore服务，只要在Hive Connector中配置了metastore的地址，那么就能查询到元数据信息。能拿到元数据那就能查询到数据。

1.2 Presto查询数据流程

步骤1：Presto客户端执行查询SQL语句，发送给Presto Coordinator

步骤2：Presto Coordinator将SQL解析成任务，将任务发送给多个Presto Worker执行

步骤3：Presto Worker执行发来的任务，通过元数据信息，找到HDFS数据的位置，执行查询，并将结果返回给Presto Coordinator。

步骤4：Presto Coordinator将结果返回给Client客户端。

1.3 Presto优缺点

优点：

（1）Presto基于内存计算，减少了磁盘IO，计算更快

（2）Presto能够连接多个数据源，跨数据源连表查。

缺点：

​ Presto能够处理PB级别的海量数据分析，但Presto并不是把PB级别的数据放在内存中计算的。而是根据场景，边读数据边计算，再清理内存；再读数据再计算，这种消耗的内存不高。但是连表查询，就可能产生大量的临时数据，因此速度会变慢。

1.4 Presto和Impala性能比较

测试结论：Impala性能稍领先于Presto，但是Presto在数据源支持上非常丰富，包括Hive、图数据库、传统关系型数据库、Redis等。

2 Presto安装部署

2.1 Presto Server安装

服务端： Coordinator和worker

官网地址：https://prestodb.github.io/

下载地址：https://repo1.maven.org/maven2/com/facebook/presto/presto-server/0.196/presto-server-0.196.tar.gz

步骤1：将安装包上传到/opt/software/目录下，并解压到/opt/module/

[atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf presto-server-0.196.tar.gz -C /opt/module/
# 修改名称
[atguigu@hadoop102 module]$ mv presto-server-0.196/ presto

步骤2：进入到/opt/module/presto/目录下，创建数据存储文件夹data

[atguigu@hadoop102 presto]$ mkdir data

步骤3：进入到/opt/module/presto/目录下，创建配置文件文件夹etc

[atguigu@hadoop102 presto]$ mkdir etc

步骤4：在/opt/module/presto/etc目录下添加jvm.config配置文件

[atguigu@hadoop102 etc]$ vim jvm.config

添加内容：

可以在官网https://prestodb.io/docs/current/installation/deployment.html找到

presto是基于内存计算的，所以在计算过程中，需要对内存回收，使用的是G1垃圾回收器

-server
-Xmx16G
-XX:+UseG1GC
-XX:G1HeapRegionSize=32M
-XX:+UseGCOverheadLimit
-XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
-XX:+ExitOnOutOfMemoryError

步骤5：Presto支持多个数据源，在Presto中叫catalog，这里我们配置一个hive数据源

catalog数据源，需要在etc/catalog下创建hive数据源：hive.properties/kafka.properties

[atguigu@hadoop102 etc]$ mkdir catalog
[atguigu@hadoop102 catalog]$ vim hive.properties 

添加内容：

• connector.name=hive-hadoop2 --连接器的名称，不能改！
• hive.metastore.uri=thrift://hadoop102:9083 --hive的metastore的服务地址，端口号，需要先启动hive的metastore服务

connector.name=hive-hadoop2
hive.metastore.uri=thrift://hadoop102:9083

步骤6：在hadoop102上分发presto到hadoop103、hadoop104

[atguigu@hadoop102 module]$ xsync presto

步骤7：分别进入到hadoop102、hadoop103、hadoop104三台主机的/opt/module/presto/etc的路径。配置node属性，node id每个节点都不一样。

• node.environment配置的是生产环境
• 保证每个节点的node.id不一样即可
• node.data-dir运行时产生的数据，日志

[atguigu@hadoop102 etc]$vim node.properties
node.environment=production
node.id=ffffffff-ffff-ffff-ffff-ffffffffffff
node.data-dir=/opt/module/presto/data

[atguigu@hadoop103 etc]$vim node.properties
node.environment=production
node.id=ffffffff-ffff-ffff-ffff-fffffffffffe
node.data-dir=/opt/module/presto/data

[atguigu@hadoop104 etc]$vim node.properties
node.environment=production
node.id=ffffffff-ffff-ffff-ffff-fffffffffffd
node.data-dir=/opt/module/presto/data

步骤8：Presto是由一个Coordinator节点和多个worker节点组成

hadoop102配置成coordinator，hadoop103、hadoop104配置成worker

# 在/opt/module/presto/etc下
[atguigu@hadoop102 etc]$ vim config.properties

添加内容：

• coordinator，是否是协调器
• discovery-server.enabled内置服务

coordinator=true
node-scheduler.include-coordinator=false
http-server.http.port=8881
query.max-memory=50GB
discovery-server.enabled=true
discovery.uri=http://hadoop102:8881

hadoop103、hadoop104配置成worker节点

[atguigu@hadoop103 etc]$ vim config.properties
[atguigu@hadoop104 etc]$ vim config.properties

添加内容：

coordinator=false
http-server.http.port=8881
query.max-memory=50GB
discovery.uri=http://hadoop102:8881

步骤9：在hadoop102上启动hive的metastore服务；用atguigu角色

[atguigu@hadoop102 hive]$
nohup bin/hive --service metastore >/dev/null 2>&1 &

步骤10：分别在hadoop102、hadoop103、hadoop104上启动Presto Server

# 启动方式1：前台启动Presto、控制台显示日志
[atguigu@hadoop102 presto]$ bin/launcher run
[atguigu@hadoop103 presto]$ bin/launcher run
[atguigu@hadoop104 presto]$ bin/launcher run
# 启动方式2：后台启动Presto
[atguigu@hadoop102 presto]$ bin/launcher start
[atguigu@hadoop103 presto]$ bin/launcher start
[atguigu@hadoop104 presto]$ bin/launcher start

步骤11：日志查看路径/opt/module/presto/data/var/log

2.2 Presto命令行Client安装

步骤1：下载Presto的客户端

https://repo1.maven.org/maven2/com/facebook/presto/presto-cli/0.196/presto-cli-0.196-executable.jar

步骤2：将presto-cli-0.196-executable.jar上传到hadoop102的/opt/module/presto文件夹下

[atguigu@hadoop102 presto]$ mv presto-cli-0.196-executable.jar /opt/module/presto
[atguigu@hadoop102 presto]$ mv presto-cli-0.196-executable.jar  prestocli

步骤3：给jar包增加可执行权限★

[atguigu@hadoop102 presto]$ chmod +x prestocli

步骤4：启动PrestoClient客户端

打开客户端，–server就是coordinator

–catalog是对接hive数据源

–schema是数据库，default库

[atguigu@hadoop102 presto]$ ./prestocli --server hadoop102:8881 --catalog hive --schema default

步骤5：Presto命令行操作

Presto的命令行操作，相当于Hive命令行操作。每个表必须要加上schema。
例如：
select * from schema.table limit 100

--查询的结果，如果太多并不会全部显示在控制台，和more和less显示的结果类似，按enter换行、按space翻页、按q退出。

①如何给jar包加可执行的权限

Presto Cli是一个自启动jar包文件

什么叫自启动jar包呢？

在java中可执行jar包有两种方式：

方式1：java -classpath asd.jar com.atguigu.Test arg0
方式2：java -jar asd.jar arg0 arg1		这种方式不用全类名
方式2这种jar包，包里面有一个文件，记录了main方法的全类名，这样的jar包就是可执行jar包

如何将jar包变成一个脚本一样可执行的文件？

https://skife.org/java/unix/2011/06/20/really_executable_jars.html

步骤1：在/opt/module/applog/下创建一个test.jar文件

添加内容：

$0是脚本本身

$@是所有的参数

#!/bin/sh

exec java -jar $0 "$@"

步骤2：将可执行jar包追加到这个文件中

[atguigu@hadoop102 applog]$ cat ./gmall2020-mock-log-2020-05-10.jar >> ./test.jar 

步骤3：添加可执行权限

[atguigu@hadoop102 applog]$ chmod +x test.jar 

步骤4：执行这个文件，和执行java -jar 一样

[atguigu@hadoop102 applog]$ ./test.jar 

②Presto的lzo说明

Presto对lzo支持不太好，Presto是支持parquet的但是并不支持lzo压缩。

这是因为presto没有集成lzo的依赖。

1 使用presto查询ads层的表

可以查询出结果，这是因为ads层的表，没有列式存储、没有lzo压缩。

2 使用presto查询dwd、dws、dwt层的表

dwd层的表，是parquet列式存储、lzo压缩，presto并不支持lzo压缩文件 表的查询

配置presto支持lzo压缩：

步骤1：上传hadoop-lzo-0.4.20.jar到**/opt/module/presto/plugin/hive-hadoop2**

[atguigu@hadoop102 hive-hadoop2]$ cp /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/common/hadoop-lzo-0.4.20.jar ./

步骤2：分发hadoop-lzo-0.4.20.jar到其他的节点

[atguigu@hadoop102 hive-hadoop2]$ xsync hadoop-lzo-0.4.20.jar 

步骤3：重启presto的server

# 关闭presto server
[atguigu@hadoop102 hive-hadoop2]$ xcall /opt/module/presto/bin/launcher stop
# 启动presto server
[atguigu@hadoop102 hive-hadoop2]$ xcall /opt/module/presto/bin/launcher start

步骤4：启动prestoCli客户端

[atguigu@hadoop102 presto]$ ./prestocli --server hadoop102:8881 --catalog hive --schema default
presto:default> 

步骤5：再次执行查询dwd、dwt和dws层的数据

使用presto查询ods层的表

ods层的表，是直接从HDFS路径导入的，当时导入到HDFS路径的时候，仅仅采用了LZO压缩。

让Presto直接去读取lzo压缩的文件，没有列式存储，是不行的！需要修改lzo文件的源码！

https://tech.meituan.com/2014/06/16/presto.html

③error断开的管道说明

因为Presto并不是一次性把数据查询出来的，是一边查看以便查询的。所以当没有查看完所有的数据，就按q退出，那么会报一个断开的管道error。不要紧！

2.3 Presto可视化Client安装

步骤1：将yanagishima-18.0.zip上传到hadoop102的/opt/software目录

步骤2：解压yanagishima-18.0.zip包，解压到/opt/module/下

unzip默认是没有安装的需要先安装一下unzip命令

其中unzip zip包 -d 目标路径，其中-d就和tar -C 一样是指明解压的目标路径

[atguigu@hadoop102 presto]$ yum install unzip

unzip yanagishima-18.0.zip -d /opt/module

步骤3：修改/opt/module/yanagishima-18.0/conf/下的yanagishima.properties

[atguigu@hadoop102 conf]$ cd /opt/module/yanagishima-18.0/conf/
[atguigu@hadoop102 conf]$ vim yanagishima.properties 

在最后一行添加内容：

• jetty.port=7080，jetty就是一个类似tomcat的web容器，端口号7080
• presto.datasources声明presto数据源
• presto.coordinator.server.atguigu-presto的协调器的地址
• catalog.atguigu-presto的数据库
• sql.query.engines的sql引擎

jetty.port=7080
presto.datasources=atguigu-presto
presto.coordinator.server.atguigu-presto=http://hadoop102:8881
catalog.atguigu-presto=hive
schema.atguigu-presto=default
sql.query.engines=presto

步骤4：在/opt/module/yanagishima-18.0路径下启动yanagishima

[atguigu@hadoop102 yanagishima-18.0]$
nohup bin/yanagishima-start.sh >y.log 2>&1 &

步骤5：启动web页面

http://hadoop102:7080

打开web页面需要联网。

步骤6：查看表结构

步骤7：查询表

查询说明

直接查询会报错，因为并不知道是哪个presto数据源，并不知道是那个库中的表。

并且查询语句后面不能加分号；！！！！

3 Presto优化之数据存储

给Presto查询的表，建议使用ORC列式存储和Snappy压缩。

3.1 合理设置分区

Presto可以读取Hive的分区数据，分区的目的就是分区的数据 单独存在一个路径里，根据分区读取数据更快。

合理的设置分区能够减少Presto读取数据量，提高查询性能。

3.2 使用列式存储(ORC)

Presto对ORC文件做了特定优化，因此在Hive中创建Presto使用的表时，建议使用ORC列式存储。Presto对ORC支持要比Parquet好。

做分析的查询一般不是查几行，而是查询某几列，所以对数据进行列式存储，这样查询的时候效率会更高！

3.3 使用压缩(Snappy)

数据压缩可以减少节点间的数据传输对IO带宽压力。对即席查询来说需要快速解压，建议使用snappy压缩。

4 Presto优化之查询SQL

4.1 只选择使用的字段，避免使用*

[GOOD]: SELECT time, user, host FROM tbl

[BAD]:  SELECT * FROM tbl

4.2 过滤条件加上分区字段

对于有分区的表，where语句中优先使用分区字段进行过滤。acct_day是分区字段，visit_time是具体访问时间。

使用分区字段不用全表扫描~

[GOOD]: SELECT time, user, host FROM tbl where acct_day=20171101

[BAD]:  SELECT * FROM tbl where visit_time=20171101

4.3 Group By语句优化

合理安排group by后面的字段顺序，对性能有一定提升。按照字段的基数（distinct）降序排列

[GOOD]: SELECT GROUP BY uid, gender

[BAD]:  SELECT GROUP BY gender, uid

4.4 Order By时使用limit

Order by需要扫描数据到单个worker节点进行排序，导致单个worker需要大量内存。如果是查询Top N或者Bottom N，使用limit可减少排序计算和内存压力。

[GOOD]: SELECT * FROM tbl ORDER BY time LIMIT 100

[BAD]:  SELECT * FROM tbl ORDER BY time

4.5 使用Join语句时将大表放在左边

大表join小表：

Presto中join的默认算法是broadcast join，即将join左边的表分割到多个worker，然后将join右边的表数据整个复制一份发送到每个worker进行计算。如果右边的表数据量太大，则可能会报内存溢出错误。

大表join大表：

那就不用broadcast join了，使用的是hash join。就不用考虑表和表的顺序了！

[GOOD] SELECT ... FROM large_table l join small_table s on l.id = s.id
[BAD] SELECT ... FROM small_table s join large_table l on l.id = s.id

5 注意事项

5.1 字段名引用

避免和关键字冲突：MySQL对字段加反引号`、Presto对字段加双引号分割

当然，如果字段名称不是关键字，可以不加这个双引号。

5.2 时间函数

对于Timestamp，需要进行比较的时候，需要添加Timestamp关键字，而MySQL中对Timestamp可以直接进行比较。

/*MySQL的写法*/
SELECT t FROM a WHERE t > '2017-01-01 00:00:00'; 

/*Presto中的写法*/
SELECT t FROM a WHERE t > timestamp '2017-01-01 00:00:00';

5.3 不支持insert overwrite语法

Presto中不支持insert overwrite语法，只能先delete，然后insert into。

Presto是用来做即席查询的，不支持insert也无所谓。

5.4 Parquet格式

Presto目前支持Parquet格式，支持查询，但不支持insert。

Presto是用来做即席查询的，不是用来导入数据的。