presto类型 presto

Presto是一款Facebook开源的MPP架构的OLAP查询引擎，可针对不同数据源执行大容量数据集的一款分布式SQL执行引擎。因为工作中接触到Presto，研究它对理解SQL Parser、常见算子的实现（如SQL中table scan,join,aggregation）、资源管理与调度、查询优化（如向量化执行、动态代码生成）、大数据下各个组件为何适用不同场景等等都有帮助。我希望通过这个系列可以了解一条SQL在大数据场景下该如何高效执行。233酱准备不定时持续更新这个系列，本文主要从Presto的使用举例，Presto的应用场景、Presto的基本概念三个部分来初步介绍Presto。

presto 优点：

• 完全基于内存的并行计算，Massively parallel processing（mpp）(大规模并行处理)模型
• 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
• presto数据处理能力到达PB级别，支持查询数据源有hive、kafka、cassandra、redis、mongodb、sql server等

presto 缺点：

• No fault tolerance；当一个Query分发到多个Worker去执行时，当有一个Worker因为各种原因查询失败，那么Master会感知到，整个Query也就查询失败了，而Presto并没有重试机制，所以需要用户方实现重试机制。
• Memory Limitations for aggregations, huge joins；比如多表join需要很大的内存，由于Presto是纯内存计算，所以当内存不够时，Presto并不会将结果dump到磁盘上，所以查询也就失败了，但最新版本的Presto已支持写磁盘操作，这个待后续测试和调研。
• MPP(Massively Parallel Processing )架构；这个并不能说其是一个缺点，因为MPP架构就是解决大量数据分析而产生的，但是其缺点也很明显，假如我们访问的是Hive数据源，如果其中一台Worke由于load问题，数据处理很慢，那么整个查询都会受到影响，因为上游需要等待上游结果。

　　presto不太支持存储过程，支持部分标准sql

　　presto的查询速度比hive快5-10倍

　　上面讲述了presto是什么，查询速度，现在来看看presto适合干什么

　　适合：PB级海量数据复杂分析，交互式SQL查询，⽀持跨数据源查询

　　不适合：多个大表的join操作，因为presto是基于内存的，多张大表在内存里可能放不下

　　和hive的对比：

　　　　hive是一个数据仓库，是一个交互式比较弱一点的查询引擎，交互式没有presto那么强，而且只能访问hdfs的数据

presto是常驻任务，接受请求立即执行，全内存并行计算；hive需要用yarn做资源调度，接受查询需要先申请资源，启动进程，并且中间结果会经过磁盘。

　　　　presto是一个交互式查询引擎，可以在很短的时间内返回查询结果，秒级，分钟级，能访问很多数据源

　　　　hive在查询100Gb级别的数据时，消耗时间已经是分钟级了

　　　　但是presto是取代不了hive的，因为p全部的数据都是在内存中，限制了在内存中的数据集大小，比如多个大表的join，这些大表是不能完全放进内存的，实际应用中，对于在presto的查询是有一定规定条件的，比比如说一个查询在presto查询超过30分钟，那就kill掉吧，说明不适合在presto上使用，主要原因是，查询过大的话，会占用整个集群的资源，这会导致你后续的查询是没有资源进行查询的，这跟presto的设计理念是冲突的，就像是你进行一个查询，但是要等个5分钟才有资源继续查询，这是很不合理的，交互式就变得弱了很多

Presto架构：

                               

 

 

 

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。
• Discovery Server: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。

一个查询分解为多个stage， 每个stage拆分多个task，每个task处理一个or多个split ，一个task被分解为一个或多个Driver。

1、基本概念

• Connector是适配器，用于Presto和数据源（如Hive、RDBMS）的连接。你可以认为类似JDBC那样，但却是Presto的SPI的实现，使用标准的API来与不同的数据源交互。每个catalog都有一个特定的Connector。如果你使用catelog配置文件，你会发现每个文件都必须包含connector.name属性，用于指定catelog管理器（创建特定的Connector使用）。一个或多个catelog用同样的connector是访问同样的数据库。例如，你有两个Hive集群。你可以在一个Presto集群上配置两个catelog，两个catelog都是用Hive Connector，从而达到可以查询两个Hive集群。

Presto 使用 Catalog、Schema和Table 这3层结构来管理数据

• catalog：就是数据源。每个数据源连接都有一个名字，一个Catalog可以包含多个Schema，大家可以通过show catalogs 命令看到Presto已连接的所有数据源。
• schema：相当于一个数据库实例，一个Schema包含多张数据表。通过以下方式可列出catalog_name下的所有 Schema：show schemas from 'catalog_name'
• Table：数据表，与RDBMS上的数据库表意义相同。通过以下方式可查看'catalog_name.schema_name'下的所有表：show tables from 'catalog_name.schema_name'

在Presto中定位一张表，一般是catalog为根，例如：一张表的全称为 hive.test_data.test，标识hive(catalog)下的 test_data(schema)库中 test 表。可以简理解为：数据源的类别.数据库.数据表。

• 语句（Statement）：Presto执行ANSI兼容的SQL语句。当Presto提起语句时，指的就是ANSI标准的SQL语句，包含着列名、表达式和谓词。之所以要把语句和查询分开说，是因为Presto里，语句知识简单的文本SQL语句。而当语句执行时，Presto则会创建查询和分布式查询计划并在Worker上运行。
• 查询（Query）：当Presto解析一个语句时，它将其转换为一个查询，并创建一个分布式查询计划（多个互信连接的stage，运行在Worker上）。如果想获取Presto的查询情况，则获取每个组件（正在执行这语句的结点）的快照。查询和语句的区别是，语句是存SQL文本，而查询是配置和实例化的组件。一个查询包含：stage、task、split、connector、其他组件和数据源。
• Stage：当Presto执行查询时，会将执行拆分为有层次结构的stage。例如，从hive中的10亿行数据中聚合数据，此时会创建一个用于聚合的根stage，用于聚合其他stage的数据。层次结构的stage类似一棵树。每个查询都由一个根stage，用于聚合其他stage的数据。stage是Coordinator的分布式查询计划（distributed query plan）的模型，stage不是在worker上运行。
• Task：由于stage不是在worker上运行。stage又会被分为多个task，在不同的work上执行。Task是Presto结构里是“work horse”。一个分布式查询计划会被拆分为多个stage，并再转为task，然后task就运行或处理split。Task有输入和输出，一个stage可以分为多个并行执行的task，一个task可以分为多个并行执行的driver。
• Split：Task运行在split上。split是一个大数据集合中的一块。分布式查询计划最底层的stage是通过split从connector上获取数据，分布式查询计划中间层或顶层则是从它们下层的stage获取数据。

Presto调度查询，coordinator跟踪每个机器运行什么任务，那些split正在被处理。

• Driver：Task包含一个或多个并行的driver。Driver在数据上处理，并生成输出，然后由Task聚合，最后传送给stage的其他task。一个driver是Operator的序列。driver是Presto最最低层的并行机制。一个driver有一个输出和一个输入。
• Operator：Operator消费，传送和生产数据。如一个Operator从connector中扫表获取数据，然后生产数据给其他Operator消费。一个过滤Operator消费数据，并应用谓词，最后生产出子集数据。
• Exchange：Exchange在Presto结点的不同stage之间传送数据。Task生产和消费数据是通过Exchange客户端。

Presto的使用举例

比如说，你想对存储在不同数据源中的数据，如HDFS、Mysql、HBase等通过一个SQL做查询分析，那么只需要把每一个数据源当成是Presto的Connector，对应实现Presto SPI暴露出的Connector API就可以了。

hbase 和 es 的Join查询举例

Presto官方版和Presto社区版已经支持了很多Connector，社区版略胜一筹。至于两者有何区别，吃瓜群众可以前往文末参考资料[4]。简而言之，都主要由Facebook那帮大佬核心维护。社区版更新更为频繁，但高版本需要JDK11才能支持；官方版JDK8就行，官方版的Star数是社区版的10倍左右，选哪个就一目了然了吧。

Presto的应用场景

Presto是为了处理TB/PB级别的数据查询和分析，它是OLAP(Online Analytical Processing)领域的一个计算引擎。参考资料[1]提到了Presto在Facebook中的使用场景有：

报表和大盘查询

做过报表和大盘的小伙伴应该对这个场景下复杂的SQL有所了解。这个场景下的使用用户是Facebook内部或外部人员，通常要求：高QPS，低时延(<1s)。

Adhoc分析

Ad hoc是拉丁文「for this purpose」的意思，Adhoc query的查询特点是海量、实时、灵活。数据量如PB级别以上，时延秒-分钟级别，灵活性举例子如下：

var adhoclQuery = "SELECT * FROM table WHERE id = " + myId;

var sqlQuery = "SELECT * FROM table WHERE id = 1";

adhoclQuery的结果取决于参数“myId”的值，它的结果不能被预计算。sqlQuery的结果每次执行可认为都一样，它的结果可以被预计算。

典型应用场景如：用户趋势分析，产品市场洞察等。主要用户是内部数据分析人员。

批处理

批处理通常是指更大数据量的一个分析，可容忍高时延(小时-天级别)。Presto是为了低时延而设计的，它属于内存型的MPP架构。并不适合类似Spark那样的长时间离线跑批。参考资料[1]的视频中分析了两者架构的区别，Presto跑批的限制。这里我截几张PPT帮助大家理解：
两者的架构区别：

Presto跑批的限制原因：

Presto跑批的条件：

所以他们提供了Presto on Spark方案，这样做的好处是可以统一用户使用的SQL方言差异，UDF差异。

当然，业界除了Facebook还有公司把Presto跑在Spark上来跑批吗？我没有搜到相关信息。

Presto的基本概念

前面主要谈了Presto的使用场景，下面简要从 Presto的架构和基本术语上介绍Presto。

Presto架构

Presto的架构图如下：

Presto集群包含1个Coordinator节点和1-多个Worker节点。

Coordinator节点 负责接受客户端请求、解析SQL语句、生成并优化分布式逻辑执行计划、将计划中的任务调度到Worker节点上，并跟踪Worker节点和任务的执行状态。

Worker节点 负责任务的执行，接受Coordinator节点的调度。

从中我们可以粗略看出一条SQL在Presto中的执行过程为：

1).Client发送一个SQL语句到Coordinator节点
2).Coordinator节点把请求放到队列中，解析和分析其中的SQL语句；生成并且优化分布式逻辑执行计划。
3).Coordinator节点会把这个Plan分解为任务，由多个Worker分布式执行。

要想了解具体的SQL执行过程，我们得先介绍下Presto的基本概念，也为下篇介绍「Presto为什么是OLAP领域的实时计算引擎」的文章作准备>_<

基本术语

我们很容易知道 statements queries stages、 splits stages 是如何映射为tasks的，包含 drivers task 是如何处理数据的。以下将从一般到具体介绍Presto的基本术语。

Server Types

Presto包含两种类型的服务端节点：coordinators 和 workers。

Coordinator

Presto中的Coordinator节点负责解析SQL语句，生成并优化物理执行计划，管理Presto worker节点。它是Presto运行的“大脑”。它也是客户端提交SQL语句的节点。每个运行的Presto集群包含1个Coordinator节点和1-多个Worker节点。一个服务示例可同时担任这两种节点角色。

Coordinator节点一直跟踪每个Worker节点的状态和协调查询计划的执行。Coordinator生成一个物理执行计划模型，它包含一系列的stages，而stages会转化为一系列的任务跑在workers节点上。

Coordinator通过REST API和workers 、 clients通信。

Worker

Worker节点负责执行tasks，处理数据。它从connectors中捞取数据，并且Worker节点之间可交换中间数据。coordinator节点负责合并workers的结果，并且返回结果给Client。

当一个Worker节点开始工作后，它会把自己注册到coordinator的注册服务上，从而使Coordinator节点可将task调度到自己执行。

Workers和其他Workers、coordinators之间都是通过REST API通信。

Data Sources

诸如connector, catalog, schema, and table这些术语，都是和Presto的模型中：一种特定的数据源有关。

Connector

connector是Presto中的一个数据源，可以是Hive、Mysql、Elasticsearch、HBase等。你可以把connector认为是一种数据库驱动，只要实现Presto  SPI 中暴露的相关接口，就可以接入一种Connector。

Presto自带一些connectors：如JMX，System connector 用来性能测试用的，等等。

每一个catalog和一个特定的connector关联。每一个catalog配置文件中有一个connector.name属性，它是被catalog manager用来为一个给定的catalog创建一个connector。一个catalog可以使用相同的connector获取类似数据库的两个实例。

Catalog

Presto catalog包含schemas和通过Connector持有的数据源引用。比如：你可以配置一个ES catalog，就可以通过ES Connector提供从ES中获取数据。

#elasticsearch.properties

connector.name=elasticsearch
elasticsearch.host=es host
elasticsearch.port=9200
elasticsearch.default-schema-name=es

当你在Presto上执行SQL时，你就在运行1-多个catalogs.在Presto上定位一张表，是通过一个catalog的全限定名确定的，如hive.test_data.test代表在hivecatalog，test_data schema 下的一张test table.

Catalogs属性文件是存储在Presto配置目录的，默认是Presto主安装文件下的etc目录下。

Schema

Schemas是一种组织tables的方式。一个catalog和一个catalog定义了一个可被查询的table集合。对于MySQL这种关系型数据库，Presto的schema是和MySQL中的schema相同的概念。对于其他类型的connector，如ES, Presto的schema是用来组织一些表到特定的schema中，从而使底层的数据源能够在Presto层面说得通。

Table

table是一组无序的Row集合，Row是一组有类型的column集合。和关系型数据库中的概念一样，table的映射是由connector中定义的。

Query Execution Model

Presto执行SQL语句，并且转化为执行计划，在由coordinator 和 workers组成的分布式集群上运行。

Statement

Presto执行兼容ANSI标准的SQL。这些SQL statements包含子句，表达式，条件。
Presto把Statement 和 Query区分开是因为：在Presto中，statements是指Client提交上来的SQL语句，如：

SELECT * FROM table WHERE id = 1

query是指Presto执行statement时，生成的一个物理执行计划,并且之后分布式的在一系列workers上执行它。

Query

当Presto解析一个statement时，它会把statement转化为一个query，并且创建一个分布式的执行计划，然后转化为一系列的有关联性的stages运行在Presto workers上。当你在Presto获取一个query的信息时，得到的是每个参与执行的组件的一个当前结果快照。

statement可认为是Client提交上来的SQL语句，query指的是执行一个statement有关的配置和组件实例信息。query围绕着stages, tasks, splits, connectors，其他组件和数据源一起工作，以产生最终结果。

Stage

当Presto执行一个query时，它会把执行分为一个有层次结构关系的stages.比如SQL语句：

会先转化为逻辑执行计划：

然后会转化为实现这个分布式逻辑执行计划的一个层次结构的stage：

这个层次结构的stages可以理解为一个一个树。每个query都有一个root stage负责其他stages的输出结果聚合。stages是coordinator节点用来生成一个分布式查询计划的模型，但是stages它们自己并不跑在Presto workers节点上。

Task

一个stage是由一系列的tasks分布式运行在Presto workers上。

在Presto架构中，task是“work horse”。因为分布式查询计划被分解为一系列stage，然后被转换为task，这些task随后执行或被进一步split。一个task有输入和输出，就像一个stage可以有一系列的tasks并行执行一样，一个task可以由一系列的drivers并行执行。

Split

Split是较大数据集的一个分片。分布式查询计划的最低级别的stage(如上图中的Stage3/Stage4)通过来自connectors得到的splits集合获取输入数据，更高级别的中间Stage(如上图中的Stage2/Stage1)从下一层stage中获取输入数据。

当Presto调度一个query时，coordinator节点会查询连接器的SPI接口获得一个表可用的所有split集合。coordinator跟踪哪些机器正在运行哪些task，以及哪些任务正在处理哪些split。

Driver

Task包含一个或多个并行的driver。driver对数据进行操作，并结合operators产生输出，然后结果由一个task聚合，然后传递到另一个stage的另一个task。driver是一系列operators实例，或者您可以将driver看作内存中的operator的物理集合。它是Presto体系结构中并行的最低级别。一个driver有一个输入和一个输出。

Operator

一个operator消费、转换和生产数据。例如，一个table scan operator从一个connector中获取数据并生产出可由其他operator消费的数据，一个filter operator通过对输入数据应用谓词(过滤条件)并生成一个子集。

Exchange

Exchanges为一个query的不同stage在Presto节点之间传递数据。task使用一个exchange client，生产数据到一个output buffer中，并且消费其他task产生的数据。