介绍Presto
Presto是一款快速、可扩展的分布式SQL查询引擎，由Facebook开发并开源。它被设计用于处理大规模数据集，使用户可以通过简单的SQL语句查询数据。
Presto的分布式架构允许它横向扩展以处理大量数据，并在短时间内返回查询结果。它支持各种数据源，包括Hive、MySQL、PostgreSQL等，并提供了一种统一的SQL语言使用户能够轻松地跨这些数据源进行查询。
Presto的体系结构
Presto的体系结构由多个组件组成，每个组件都有特定的功能。以下是Presto的主要组件：
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Coordinator：是Presto集群的中心节点，负责接收和解析用户的查询请求。一旦接收到请求，Coordinator将其转发给Workers进行处理，并最终将结果返回给用户。
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Worker：是Presto集群的计算节点，负责实际处理查询请求。Worker从Coordinator接收任务，对数据进行处理并返回结果。
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Discovery：是一种服务发现机制，用于让Coordinator和Worker在集群中相互发现和通信。Discovery可以使用ZooKeeper、Consul等工具实现。
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Connector：是Presto与不同数据源进行连接的接口。每个数据源（如Hive、MySQL）都需要一个相应的Connector用来处理与其相关的查询。
以上这些组件通过网络进行通信，并通过分布式的方式协同工作以实现快速和可扩展的查询。
Presto查询的执行过程
当用户发送一个查询请求时，Presto的执行过程大致如下：
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用户发送查询请求到Coordinator。
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Coordinator解析查询，生成执行计划。
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Coordinator将执行计划发送给Workers。
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Workers使用Connector从数据源中读取数据，并进行处理。
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Workers返回处理结果给Coordinator。
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Coordinator将结果聚合，并返回给用户。
整个过程是高度并行化的，充分利用了集群中的计算资源来加速查询。
Presto的优点
Presto作为一款分布式SQL查询引擎，具有以下一些优点：
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快速：Presto的分布式架构和优化的查询执行引擎使其能够快速处理大规模数据集。
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可扩展：Presto可以通过添加更多的Worker节点来扩展横向规模，以处理更大的数据量。
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兼容性：Presto支持各种数据源，包括Hive、MySQL、PostgreSQL等，并提供了一种统一的SQL语言。
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灵活性：Presto允许用户自定义函数以满足特定的查询需求，并提供了灵活的查询优化选项。
结论
Presto是一款快速、可扩展的分布式SQL查询引擎，它通过高度并行化的方式处理大规模数据集，并通过优化的查询执行引擎提供快速的查询性能。Presto的分布式架构和灵活性使其成为处理大数据量的首选工具，并在数据分析和实时查询等领域有广泛的应用前景。
本文来自极简博客，作者：热血战士喵，转载请注明原文链接：Presto分布式SQL查询引擎深入剖析
