Presto 的设计和功能能够让你获得更好的见解，而不仅仅只是访问。你可以更快地获得这些见解，并获得过去由于成本过高、时间太长而无法获得的信息。...即使 Presto 可以理解并有效执行 SQL，但 Presto 也不是数据库，因为它不包括自己的数据存储系统。...因此，Presto 显然不仅仅是另一个 SQL-on-Hadoop 解决方案。...他们可以简单地利用 Presto 以及现有的 SQL 技能，易于理解的分析，仪表板和报表工具。这些工具都建立在使用 SQL 的基础之上。...您可以同时查询 Presto 中的所有数据源，并且在同一查询中使用相同的 SQL。 将联合查询与 Presto 结合使用可以使您获得原本无法了解的信息。
前言： 《Presto 分布式SQL查询引擎及原理分析》详细介绍了Presto 的数据模型、技术架构，解释了Presto 对于查询分析有着较高性能。任何SQL引擎，执行过程都是比较复杂的。...本篇文章来详细分析 Presto SQL的执行过程以及Presto Connector对索引条件下推良好扩展性技术原理。...Presto执行计划分析 Presto 生成查询执行计划流程 SQL 编译为最终的物理执行计划大概分为：词法分析、语义分析、执行计划生成、优化执行计划、执行计划分段等几个步骤。 ?...Presto 在判断 isFinish() 为 false时，会一直遍历获得 Page； Block：一列数据，根据不同类型的数据，通常采取不同的编码方式。...条件下推的场景 讲了那么多，下推无非就是要把 SQL 的查询逻辑转换为底层可识别的逻辑运算。Presto 只是一个分布式SQL执行引擎，其本身并不管理数据。
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。 为何是SQL查询引擎？...根据Facebook和京东的测试报告，至少提升10倍以上； 4.支持ANSI SQL：这点不像Hive、SparkSQL都是以HQL为基础（方言），Presto是标准的SQL。...5.作为MPP：Presto Connector 有非常好的扩展性，可进行扩展开发，可支持其他异构非SQL查询引擎转为SQL，支持索引下推。...再者，得益于Presto流水线式的作业计算能力，在很多 SQL 执行时通过分析SQL的执行计划，能把立即展现的数据立即返回。这也是给用户一种很快的“假象”。...但这种“假象”也是无可厚非的，我们即便是从一个结果中提取大量数据，也是遍历游标，等到我们遍历到那个位置，后续的结果数据已经源源不断的计算完成，并不影响我们获得结果。
综上，Presto是由Facebook2012年开发，基于内存、支持并行计算的分布式SQL交互式查询引擎，不是数据库，支持多种数据源，针对GB~PB数据查询可以达到秒级返回结果，主要用于秒级查询OLAP...支持SQLPresto支持部分标准SQL对数据进行查询，并提供SQL shell进行SQL查询。...扩展性Presto有很好的扩展向，可以自定义开发特定数据源的Connector，使用SQL分析指定Connector中的数据。...Presto架构图如下：图片上图中各个角色功能如下：Presto Coordinator:主要负责解析SQL语句，生成执行计划，分发执行任务给Worker节点执行。...Presto Worker:主要负责实际执行查询任务，Worker节点启动之后，向Discovery Server服务注册，Coordinator从Discovery Server获得可以正常工作的Worker
Presto是什么？ Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，适用于交互式分析查询，数据量支持GB到PB字节。...Presto可以做什么？ 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。...其中，Coordinator负责接收查询请求、解析SQL语句、生成执行计划、任务调度给Worker节点执行、worker管理；Worker节点是工作节点，负责实际执行查询任务Task。...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。...； 扩展性：可以根据实际的需要，开发特定的数据源的Connector，从而可以SQL查询此数据元的数据。
Presto简介 1 Presto概念 Presto 是由 Facebook 开源的大数据分布式 SQL 查询引擎，适用于交互式分析查询，可支持众多的数据源，包括 HDFS，RDBMS，KAFKA 等...Presto 的设计和编写完全是为了解决像 Facebook 这样规模的商业数据仓库的交互式分析和处理速度的问题。 注意： 虽然 Presto 可以解析 SQL，但它不是一个标准的数据库。...service，是将coordinator和woker结合到一起的服务： 1、Worker节点启动后向Discovery Server服务注册 2、Coordinator从Discovery Server获得...是通过connector plugin获取数据和元信息的，它不是⼀个数据存储引擎，不需要有数据，presto为其他数据存储系统提供了SQL能⼒，客户端协议是HTTP+JSON 1.3 Presto与大数据...Presto简要介绍及Presto上运行SQL 小结 本篇内容为大家介绍的是关于Presto到底是个什么东西，希望大家看完之后能够有所收获！
Presto Presto是专为大数据实时查询计算而设计开发的产品，拥有如下特点： – 多数据源：通过自定义Connector能支持Mysql，Hive，Kafka等多种数据源 – 支持SQL：完全支持...一份表的全称组合是 Catalog.Schema.Table 查询执行模型 Presto在执行SQL语句时，将其解析成相应的查询，并分配给Worker执行这些Task – Statement 即输入的SQL...语句；Presto支持符合ANSI标准的SQL语句，由字句，表达式和断言组成 – Query 即查询执行，当Presto接受SQL并执行时，会解析SQL并转变成一个查询执行和相关的查询计划。...同时两个方法的区别还在于这里的cancelQuery还包含了特殊状态处理和exchangeClient的关闭和清理 query.getNextResults 获得查询执行结果，只等待maxWaitTime...词法和语法分析 通过sqlParser.createStatement(query)分析语法并创建Statement 规则 Presto使用ANTLR4编写SQL语法。 词法分析 ?
Presto简介 1 Presto概念 Presto 是由 Facebook 开源的大数据分布式 SQL 查询引擎，适用于交互式分析查询，可支持众多的数据源，包括 HDFS，RDBMS，KAFKA 等...Presto 的设计和编写完全是为了解决像 Facebook 这样规模的商业数据仓库的交互式分析和处理速度的问题。 注意： 虽然 Presto 可以解析 SQL，但它不是一个标准的数据库。...service，是将coordinator和woker结合到一起的服务： 1、Worker节点启动后向Discovery Server服务注册 2、Coordinator从Discovery Server获得...是通过connector plugin获取数据和元信息的，它不是⼀个数据存储引擎，不需要有数据，presto为其他数据存储系统提供了SQL能⼒，客户端协议是HTTP+JSON 1.3 Presto与大数据...需要做一点补充的是，我在油管爬了官方的Presto的介绍视频 并上传了双语机翻字幕 感兴趣的，可以到B站看一看~ Presto简要介绍及Presto上运行SQL 小结 本篇内容为大家介绍的是关于
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）...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。 ?...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...Statement Presto执行兼容ANSI标准的SQL。这些SQL statements包含子句，表达式，条件。...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。...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。...SQL优化 只选择使用必要的字段： 由于采用列式存储，选择需要的字段可加快字段的读取、减少数据量。...使用WITH语句： 查询语句非常复杂或者有多层嵌套的子查询，请试着用WITH语句将子查询分离出来 与Impala对比 Impala是Cloudera在受到Google的Dremel启发下开发的实时交互SQL...Impala性能稍领先于presto,但是presto在数据源支持上非常丰富，presto对SQL的支持上也更多一些。
Uber 工程总监 Girish Baliga 在演讲中分享了该公司如何构建和发展其数据基础设施，以实现 Uber 帮助人们去任何地方并获得任何东西的使命。...在 Pinot 之上，该团队构建了一个自定义 Presto 查询界面，允许用户编写 Presto SQL 并在 Pinot 上实时运行查询，就像传统的生产后端系统一样。...但是一旦获得了适当的数据，内部客户如何查询数据以获得有价值的业务见解？...数据基础设施团队支持三种查询语言来满足客户需求 - 从高级、通用 SQL 方法到为高级用户提供更可定制的低级支持： Presto SQL Uber 的数据平台支持 Presto SQL 作为其默认查询语言...自定义SQL 对于 Presto SQL 无法满足的更专业的要求，例如需要自定义用户定义函数 (UDF)，或调整计算资源以支持非常大的查询，Uber 提供了 Flink SQL 和 Spark SQL。
1.SQL 语句提交： 用户或应用通过 Presto 的 JDBC 接口或者 CLI 来提交 SQL 查询，提交的 SQL 最终传递给 Coordinator 进行下一步处理； 2.词/语法分析： 首先会对接收到的查询语句进行词法分析和语法分析...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。...这意味着你可以通过添加更多节点来获得更大的处理能力。 利用这种架构，Presto查询引擎能够并行的在集群的各个机器上，处理大规模数据的SQL查询。Presto在每个节点上都是单进程的服务。...Coordinator Coordinator的作用是： 从用户获得SQL语句 解析SQL语句 规划查询的执行计划 管理worker节点状态 Coordinator是Presto集群的大脑，并且是负责和客户端沟通...在滴滴内部，Presto 主要用于 Ad-Hoc 查询及 Hive SQL 查询加速，为了方便用户能尽快将 SQL 迁移到 Presto 引擎上，且提高 Presto 引擎查询性能，我们对 Presto
桔妹导读：Presto在滴滴内部发展三年，已经成为滴滴内部Ad-Hoc和Hive SQL加速的首选引擎。...引擎改进 在滴滴内部，Presto主要用于Ad-Hoc查询及Hive SQL查询加速，为了方便用户能尽快将SQL迁移到Presto引擎上，且提高Presto引擎查询性能，我们对Presto做了大量二次开发...同时，因为使用Gateway，即使SQL查询出错，SQL也会转发到Spark及Hive上，所以我们没有使用Presto的Spill to Disk功能。...，主要是因为Presto是ANSI SQL，与HiveQL差距较大，且查询结果也会出现结果不一致问题，迁移成本比较高，为了方便Hive用户能顺利迁移业务，我们对Presto做了Hive SQL兼容。...要想获得极限性能，必须与HDFS DataNode 混部，且DataNode使用高级硬件，有自建HDFS的需求，增加了运维的负担 所以我们在0.215版本实现了Presto on Druid Connector
Presto 是一个分布式 SQL 查询引擎，它由 Facebook 开发，可以在大规模数据集上进行快速查询和分析。...Presto 只在 SQL67 和 SQL72 发生 Timeout，其他查询测试都跑通了。...其次是 Doris 和 Presto 表现相对较好，但 Presto 在 SQL68 和 SQL73 出现 Timeout，Doris 也在 3 个 SQL 查询出现 Timeout，Clickhouse...在实际应用中，需要根据具体业务需求进行选择，并对引擎进行合理的配置和优化，以获得最佳的性能表现。...在实际应用中，需要根据具体业务需求进行选择，并进行合理的配置和优化，以获得最佳的性能表现。
除此之外，SuperSQL已经能够利用强化学习模型获得历史SQL的执行结果，来决定当前用户SQL的最佳执行引擎。...同时缩短SQL执行的时间（如小SQL使用Presto），和增强SQL执行的可靠性（如海量大SQL使用Spark）。...3.Presto扩展：社区Presto版本，其SQL语法与部分算子/UDF的计算结果，均与THive不相兼容。...当前集合中的规则会不断迭代更新，后续越来越多的SQL走Presto计算提效。...04提效效果 目前天穹Presto现网集群日均执行SQL数10W+查询。
一、Presto 介绍 Presto 是由 Facebook 开发的开源大数据分布式高性能 SQL 查询引擎。...但是那时候用户经常会抱怨 Presto 执行性能不稳定，对于同样的 SQL，时快时慢。...后来发觉这个时候正好是 NameNode 在做 Edit Log Rolling 的时候，由于这个时候 NameNode 会去拿读写锁的写锁，从而阻塞了读请求获得读锁，因此有时候延迟1秒后返回。...5.2 Presto session property managers 新版本的 Presto 实现了 Session property manager 对于不同的 WorkLoad，不同的业务 SQL...5.3 Presto多租户隔离 目前 Presto 官方并没有实现和 Apache Ranger 结合的多租户隔离机制，我们目前有一个 Sql Parser服务，去解析 Presto，Hive，Spark
1 天穹Presto整体架构 天穹Presto作为天穹SuperSQL的主要执行引擎之一，主要承担着加速用户SQL执行速度的角色。...SuperSQL通过智能路由（RBO/CBO/HBO）的方式，智能筛选出合适的SQL并分发给Presto执行，以加速SQL计算。...另外，如果Presto执行失败，SuperSQL也能自动Failover到Hive或Spark重新执行，以确保用户SQL能顺利执行完成，而整个过程对用户透明、无感知。...获得秒级的查询体验。...目前我们通过天穹SuperSQL来实现Count Distinct单列/多列到Grouping Sets的改写，无需改动Presto的代码，经过改写优化后，在某些用户场景下，能获得2～3倍的查询性能提升
1 天穹 Presto 整体架构 天穹 Presto 作为天穹 SuperSQL 的主要执行引擎之一，主要承担着加速用户 SQL 执行速度的角色。...SuperSQL 通过智能路由（RBO/CBO/HBO）的方式，智能筛选出合适的 SQL 并分发给 Presto 执行，以加速 SQL 计算。...另外，如果 Presto 执行失败，SuperSQL 也能自动 Failover 到 Hive 或 Spark 重新执行，以确保用户 SQL 能顺利执行完成，而整个过程对用户透明、无感知。...获得秒级的查询体验。...目前我们通过天穹 SuperSQL 来实现 Count Distinct 单列/多列到 Grouping Sets 的改写，无需改动 Presto 的代码，经过改写优化后，在某些用户场景下，能获得2 ～
选自trino.io 作者：Martin Traverso等 机器之心编译 编辑：杜伟 这是高性能分布式 SQL 查询引擎 PrestoSQL（Trino）与 Meta 的故事。...当时，我们没料到 Presto（用于大数据分析的分布式 SQL 查询引擎）会被全球数千家公司和绝大多数行业采用。 我们非常感激 Meta 这个启动平台，激励了其他人采用 Presto。...因此，我们说服并获得了前 Meta 基础设施副总裁 Jay Parikh（2021 年加入 Lacework 担任 Co-CEO），将 Presto 作为开源项目发布。这是我们一开始就想要做的事情。...这意味着每个人的代码都需要审查，并且仅仅因为你为 Meta 工作，你仍必须获得提交权。...由于 Presto 在 Meta 时就获得了不错的人气，因此我们最开始不需要特别努力地开发社区。但离开之后，我们不得不以经典的「草根」方式构建新的社区。
在接下来的文章中，我们将讨论我们如何将这两个重要的服务连接在一起，以通过Uber大规模Presto集群直接在 Kafka 上的实现轻量级、交互式 SQL 查询。...但是，实时 OLAP 需要一个重要的载入过程来创建一个从 Kafka 流中提取的表并调整该表以获得最佳性能。...，从而获得跨数据平台的洞察力 然而，这种 Presto 方法也有其局限性。...限制最大 Presto 消耗吞吐量对于 Kafka 集群的稳定性至关重要。 架构 Uber 的数据生态系统为用户提供了一种编写 SQL 查询并将其提交到 Presto 集群执行的方式。...每个 Presto 集群都有一个 coordinator 节点，负责解析 SQL 语句、规划查询、调度任务供 worker 节点执行。
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