目录
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1.Prosto简介
==Apache Hadoop-MapReduce==
==Apache Hive==
2.Presto的优缺点
3.个人自用启动服务
个人自用启动服务
3.Presto的架构
4.presto和hive的区别
5.presto优化
6.Presto-内存调优
1.Prosto简介
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==Apache Hadoop-MapReduce==
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优点：统一、通用、简单的编程模型，分而治之思想处理海量数据。
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缺点：java学习成本高、MR执行慢、内部过程繁琐
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==Apache Hive==
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优点：SQL on Hadoop。sql语言上手方便。学习成本低。
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缺点：底层默认还是MapReduce引擎、慢、延迟高
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各种SQL类计算引擎开始出现，主要追求的就是一个问题：==计算如何更快，延迟如何降低==。
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==Presto/trino==
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Spark On Hive、Spark SQL
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Flink
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交互查询引擎：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，数据量支持GB到PB字节，主要用来处理秒级查询的场景。Presto 本身并不存储数据，，但是可以接入多种数据源，并且支持跨数据源的级联查询，而且基于内存运算，速度很快，实时性高。
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简介: 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特点: Presto以分析师的需求作为目标，他们期望响应速度小于1秒到几分钟;
注意：虽然 Presto 可以解析 SQL，但它不是一个标准的数据库。不是 MySQL、Oracle 的代替品，也不能用来处理在线事务（OLTP）
2.Presto的优缺点
# 优点
1）Presto与Hive对比，都能够处理PB级别的海量数据分析，但Presto是基于内存运算，减少没必要的硬盘IO，所以更快。2）能够连接多个数据源，跨数据源连表查，如从Hive查询大量网站访问记录，然后从Mysql中匹配出设备信息。
3）部署也比Hive简单，因为Hive是基于HDFS的，需要先部署HDFS。
# 缺点
1）虽然能够处理PB级别的海量数据分析，但不是代表Presto把PB级别都放在内存中计算的。而是根据场景，如count，avg等聚合运算，是边读数据边计算，再清内存，再读数据再计算，这种耗的内存并不高。但是连表查，就可能产生大量的临时数据，因此速度会变慢，反而Hive此时会更擅长。2）为了达到实时查询，可能会想到用它直连MySql来操作查询，这效率并不会提升，瓶颈依然在MySql，此时还引入网络瓶颈，所以会比原本直接操作数据库要慢。
3.个人自用启动服务
个人自用启动服务
datax-web启动
cd /export/server/datax-web-2.1.2
./bin/start-all.sh
海豚调度ds启动
cd /export/server/dolphinscheduler/
./bin/start-all.sh
postgres 虚拟机使用pg数据库服务
#psql -h 服务器 -p 端口地址 -d 数据库 -U 用户名
psql -h 127.0.0.1 -p 5432 -d postgres -U postgres或者
psql -h hadoop01 -d postgres -U postgres
#密码：itcast123退出 \q
Prosto集群启动
/export/server/presto/bin/launcher start
3.Presto的架构
整个presto是一个 M-S架构 (主从架构):
coordinator: 主节点
作用: 负责接收客户端发送的SQL, 对SQL进行编译, 形成执行计划, 根据执行计划, 分发给各个从节点进行执行操作
discovery service: 附属节点
作用: 一般内嵌在主节点中, 主要负责维护从节点列表, 当从节点启动后, 都需要到 discovery 节点进行注册操作
worker节点: 从节点
作用: 负责接收coordinator传递过来任务, 对任务进行具体处理工作(读取数据, 处理数据, 将处理后结果数据返回给coordinator)
connector连接器
1、Presto通过Connector连接器来连接访问不同数据源，例如Hive或mysql。连接器功能类似于数据库的驱动程序。允许Presto使用标准API与资源进行交互。
2、Presto包含几个内置连接器：JMX连接器，可访问内置系统表的System连接器，Hive连接器和旨在提供TPC-H基准数据的TPCH连接器。许多第三方开发人员都贡献了连接器，因此Presto可以访问各种数据源中的数据，比如：ES、Kafka、MongoDB、Redis、Postgre、Druid、Cassandra等。
catalog连接目录hive或者mysql等数据源
1、Presto Catalog是数据源schema的上一级，并通过连接器访问数据源。
2、例如，可以配置Hive Catalog以通过Hive Connector连接器提供对Hive信息的访问。
3、在Presto中使用表时，标准表名始终是被支持的。
例如，hive.test_data.test的标准表名将引用hive catalog中test_data schema中的test table。
Catalog需要在Presto的配置文件中进行配置。
schema库
Schema是组织表的一种方式。Catalog和Schema共同定义了一组可以查询的表。
当使用Presto访问Hive或关系数据库（例如MySQL）时，Schema会转换为目标数据库中的对应Schema(database)。
= schema通俗理解就是我们所讲的database.
= 想一下在hive中，下面这两个sql是否相等。
show databases; -- presto不支持
show schemas;
4.presto和hive的区别
1.一般用presto查询数据，因为快，一般用hive开发数据
2.presto调取表格的方式是
from
a.b.c
hive是from b.c 只需要库.表
3.current_date等日期相关的功能，presto可以用，但这类函数的写法hive往往不通用，hive用的是‘${yesterday}’等。
一些日期的不同，例如我们在presto可以使用
format_datetime(date_add(‘day’,-1,current_date),‘yyyyMMdd’)自动获取昨天的日期，hive是不能用的，hive中可以改为：
date_format(date_add(current_date,-1),‘yyyyMMdd’)
类似的，date_diff 不同版本的presto 和hive也是不同的，具体如下
presto:date_dff(‘day’,date1,date2)
hive : datediff(date1,date2)
4.hive 最后是需要分号的; presto无
5.presto 可以用double，不能用float，presto hive都可以用varchar，但presto不能用string
例如一个字段长度20，presto 用cast(a as varchar(3))能识别出来，但 hive不可以。为了兼容，可以都写为cast(a as varchar(30))
6.新版本的hive 为了安全性，必须要对数据进行分区，要选定etl_dt，presto暂无要求
7.hive 在使用order时候需要配合limit使用，presto无要求
8.presto可以使用group by 1,2,3等简写，hive 是不能识别出来123简写的。
特别要注意的是，在写一些复杂的查询语句时，“as"以前的部分都要group的，不要偷懒只group句子中的一部分
5.presto优化
--1）合理设置分区
与Hive类似，Presto会根据元信息读取分区数据，合理的分区能减少Presto数据读取量，提升查询性能。
--2）使用列式存储
Presto对ORC文件读取做了特定优化，因此在Hive中创建Presto使用的表时，建议采用ORC格式存储。相对于Parquet，Presto对ORC支持更好。
Parquet和ORC一样都支持列式存储，但是Presto对ORC支持更好，而Impala对Parquet支持更好。在数仓设计时，要根据后续可能的查询引擎合理设置数据存储格式。
--3）使用压缩
数据压缩可以减少节点间数据传输对IO带宽压力，对于需要快速解压的，建议采用Snappy压缩。
--4）预先排序
对于已经排序的数据，在查询的数据过滤阶段，ORC格式支持跳过读取不必要的数据。比如对于经常需要过滤的字段可以预先排序。
SQL优化
列裁剪
分区裁剪
group by优化
按照数据量大小降序排列
order by使用limit
==join时候大表放置在左边==
...
替换非ORC格式的Hive表
6.Presto-内存调优
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内存管理机制--内存分类
Presto管理的内存分为两大类：==user memory==和==system memory==
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user memory用户内存
跟用户数据相关的，比如读取用户输入数据会占据相应的内存，这种内存的占用量跟用户底层数据量大小是强相关的
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system memory系统内存
执行过程中衍生出的副产品，比如tablescan表扫描，write buffers写入缓冲区，跟查询输入的数据本身不强相关的内存。
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内存管理机制--内存池
==内存池中来实现分配user memory和system memory==。
内存池为常规内存池GENERAL_POOL、预留内存池RESERVED_POOL。
1、GENERAL_POOL:在一般情况下，一个查询执行所需要的user/system内存都是从general pool中分配的，reserved pool在一般情况下是空闲不用的。
2、RESERVED_POOL:大部分时间里是不参与计算的，但是当集群中某个Worker节点的general pool消耗殆尽之后，coordinator会选择集群中内存占用最多的查询，把这个查询分配到reserved pool，这样这个大查询自己可以继续执行，而腾出来的内存也使得其它的查询可以继续执行，从而避免整个系统阻塞。
注意:
reserved pool到底多大呢？这个是没有直接的配置可以设置的，他的大小上限就是集群允许的最大的查询的大小(query.total-max-memory-per-node)。
reserved pool也有缺点，一个是在普通模式下这块内存会被浪费掉了，二是大查询可以用Hive来替代。因此也可以禁用掉reserved pool（experimental.reserved-pool-enabled设置为false），那系统内存耗尽的时候没有reserved pool怎么办呢？它有一个OOM Killer的机制，对于超出内存限制的大查询SQL将会被系统Kill掉，从而避免影响整个presto。 -
内存相关参数
