hadoop用来做数据仓库的主流技术HIVE比重比较大，支持SQL是原因之一。除此之外，还有一个原因是HADOOP生态圈能够用来作为仓库技术的实际并不多，但是HIVE的缺陷也很明显，那就是慢，因此才有impala之类的查询引擎出现。presto和impala有些类似，也是作为一个中间层的查询引擎，数据存储可以支持HIVE,HDFS,其他一些关系型数据库，这一点比impala要好，impala 仅仅附加在hive之上，kudu的出现算是对impala另外一个提升，毕竟修改数据在数据仓库中也是正常的。 问题在于impala这个玩意不是ANSI SQL，在SQL聚合等方面功能相对较弱，而presto支持ANSI SQL弥补了这个缺点。presto在DML方面很弱，因此各有各的好处，实际上就没有一个完美的方案。

接下来先安装presto再做一些测试，安装比较简单，下载好presto的压缩包，解压到一个目录，新建一个etc目录，添加以下4个配置文件，配置分为2种，  coodinator和worker，下面是coordinator的配置：

[root@datanode03 etc]# cat config.properties 
coordinator=true
node-scheduler.include-coordinator=false
http-server.http.port=8888
query.max-memory=5GB
query.max-memory-per-node=1GB
discovery-server.enabled=true
discovery.uri=http://10.215.4.166:8888
[root@datanode03 etc]# cat jvm.config 
-server
-Xmx2G
-XX:+UseConcMarkSweepGC
-XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent
-XX:+CMSClassUnloadingEnabled
-XX:+AggressiveOpts
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
-XX:OnOutOfMemoryError=kill -9 %p
-XX:ReservedCodeCacheSize=150M
[root@datanode03 etc]# cat log.properties 
com.facebook.presto=INFO



[root@datanode03 etc]# cat log.properties 
com.facebook.presto=INFO
[root@datanode03 etc]# cat node.properties 
node.environment=prod
node.id=ffffffff-ffff-ffff-ffff-ffffffffff01
node.data-dir=/data/presto-server-0.192/data

worker的配置实际上类似，只有2个文件不同： 

[root@datanode04 etc]# cat config.properties 
coordinator=false
http-server.http.port=8888
query.max-memory=5GB
query.max-memory-per-node=1GB
discovery.uri=http://10.215.4.166:8888



[root@datanode04 etc]# cat node.properties 
node.environment=prod
node.id=ffffffff-ffff-ffff-ffff-ffffffffff02
node.data-dir=/data/presto-server-0.192/data

文件配置好之后就是启动,  presto对jdk的版本有要求，根据错误提示进步修正即可。 



bin/launcher start

启动完成之后会有一个web ui，就是开始配置文件的那个地址和端口.



presto 与 trino 对比 presto和impala对比_presto 与 trino 对比


默认presto不带cli， 还需要单独下载，真是有点奇葩。另外就是配置  connector， presto支持HIVE, 其他数据库等等，还支持kafka。

配置hive connector, 在presto目录下的etc下，新建 catalog，然后添加connector的配置:

[root@datanode03 catalog]# cat hive.properties 
connector.name=hive-hadoop2
hive.metastore.uri=thrift://10.215.4.164:9083
hive.config.resources=/etc/hadoop/conf/core-site.xml, /etc/hadoop/conf/hdfs-site.xml
hive.allow-drop-table=true

下载cli之后，修改为可执行，就可以查看具体使用方法：

./presto  --server localhost:8888 --catalog hive --schema default
[root@datanode03 presto-server-0.192]# ./presto  --server localhost:8888 --catalog hive --schema default
presto:default> show tables;
     Table     
---------------
 a_statistic   
 customers     
 jlwang        
 parquet_table 
 sample_07     
 sample_08     
 t_topic_5008  
 test          
 test1         
 test2         
 test3         
 test4         
 topic_5003    
 topic_5008    
 web_logs      
(15 rows)

Query 20180201_092039_00053_jv5np, FINISHED, 2 nodes
Splits: 18 total, 18 done (100.00%)
0:00 [15 rows, 376B] [81 rows/s, 1.99KB/s



安装配置就结束了，可以开始使用。 通过sqoop抽取数据到HIVE，然后使用presto查询。 

import -connect jdbc:mysql://10.10.188.178:3306/servicedata -username admin -password internal -table  topic_5003 -hive-table topic_5003  -hive-database default  -hive-import  -hive-overwrite --as-parquetfile

测试查询： 

presto:default> select count(*) from topic_5003;
  _col0   
----------
 28877609 
(1 row)

Query 20180201_092557_00057_jv5np, FINISHED, 1 node
Splits: 36 total, 36 done (100.00%)
0:01 [28.9M rows, 406MB] [37.5M rows/s, 527MB/s]

2800万的表 count只花了1秒，hive就不测试了，大家可以想象多少时间。

presto有很多东西也是不支持的，比如不支持HIVE关联hbase的表，会报错，因为inputformat和outputformat不允许为空，

也不支持sqoop默认抽取的格式，上面我使用的是parquet是presto支持的。

presto:default> select * from test;
Query 20180201_092939_00058_jv5np failed: outputFormat should not be accessed from a null StorageFormat

因为presto是内存计算，如果内存不够会出现oom: 

presto:default> select id from topic_5003 group by id;

Query 20180201_093132_00066_jv5np, FAILED, 1 node
Splits: 67 total, 43 done (64.18%)
0:25 [27.2M rows, 387MB] [1.08M rows/s, 15.4MB/s]

Query 20180201_093132_00066_jv5np failed: Query exceeded local memory limit of 1GB
presto:default> select count(*) from (select equ_serialno,count(*) from topic_5003 group by equ_serialno);
 _col0 
-------
  1341 
(1 row)

Query 20180201_093429_00069_jv5np, FINISHED, 1 node
Splits: 68 total, 68 done (100.00%)
0:03 [28.9M rows, 406MB] [8.57M rows/s, 121MB/s]

2800W的数据做group by速度竟然如此之快，这是超过我想象的，要知道我就一个worker，而且配置的内存很少。

presto作为实时查询引擎来说，还是非常不错的，支持ANSI SQL，性能又快，impala本身其实也不错，但是不支持ANSI SQL是一个很大的弊端。

另外presto有很多web ui来支持查询，有airpal, shib等，从我个人测试来，全部是垃圾，我说的不是某一个，我指的是全部。网上竟然那么多人会推荐使用airpal，甚至美团也写了相关文章说airpal。 有人也通过 hue来访问presto，没有问题，但是hue默认是不支持presto的，还需要通过postgres来跳转一次，这太不方便了。

总之开源web UI大家不要抱有太大期望，以前我写过一个UI，通过zeeplin的REST接口来访问HIVE，然后做展示。 presto本身没有提供相应的REST API，我翻阅了少部分airpal代码，看他是怎么来连接presto的，发现presto有几个接口，如果要自己写UI，那么调用airpal的接口，返回数据进行展示，这样的话UI端全部自己制定，包括权限啊等等。