​分布式大数据SQL查询引擎Presto教程​

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老师介绍

  • 猿课教育

    猿课教育

    技术全才, 10余年软件研发及企业培训经验,曾为多家大型企业提供企业内训。 丰富的企业应用软件开发经验、深厚的软件架构设计理论基础及实践能力。 为中石化,中国联通,中国移动等知名企业提供企业培训服务。
简  介 Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎,适用于交互式分析查询,数据量支持GB到PB字节。

学习资料和技术交流请与老师QQ沟通 1586281525

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。

领先的互联网公司包括Airbnb和Dropbox都在使用Presto。
软件版本
presto-cli-0.214-executable
CentOS7

1、presto的起因
hadoop ---hdfs----MR(java)-----hivehive底层原理用MR,速度比较慢,公司hadoop集群主要集中于晚上到凌晨,平日工作时间负载不是很高。但在工作时间内,公司业务人员有实时查询的需求,现在主要借助于hive提供业务人员的查询。hive是基于MR类的SQL查询工具,他会输入的查询SQL解析为MapReduce,能极大的降低使用大数据门槛,让一般的业务人员可以直接准对大数据进行查询,但是有一个利弊,它的查询基于MR,会让人等待比较着急,等待的时间可能是几个小时或者一天。 spark基于内存提高改良的hive,sql,现在factbook在hive上面开发一套利器,准对hive可以通过sql语句快速查询,presto。

2、Facebook为何开发Presto 
Facebook的2011的数据仓库存储在少量大型hadoopfs集群,Hive是FaceBook在几年前专门为Hadoop打造的一款数据仓库工具,在以前,facebook的科学家和分析师一直靠hive进行数据分析.但hive使用MR作为底层计算框架,是专为批处理设计的,但是随着数据的不断增多,使用hive进行一个简单的数据查询可能要花费分钟或者几个小时,显然不能满足查询需求,FaceBooke也调研了其他比hive更快的工具,但是他们需要在功能有限的条件下做简单操作,以至于无法操作Facebook庞大的数据要求。
2012年开始研究自己的框架--presto,每日可以超过1pb查询,而且速度比较快,faceBook声称Presto的性能比hive要好上10倍或者100倍,presto和hive都是facebook开发的 

Presto是什么

Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎,适用于交互式查询,数据量支持GB到PB字节。

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

 

Presto可以做什么

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

Presto以分析师的需求作为目标,他们期望相应速度小于1秒到几分钟,Presto要么在使用速度的快的昂贵的商业方案,提高内存,要么是消耗大量的硬件进行快速查询。(128G 64G)

架构图

此课程教给如果在企业环境中使用presto

 

* 课程提供者:猿课教育