一、Presto概述

Presto是由Facebook开发的一种数据查询工具，能够高效地处理超过250PB的数据，并支持快速的交互式分析。

该项目始于2012年，如今已经在超过1000名Facebook员工中广泛使用，每天处理的数据量达到1PB以上。据Facebook称，Presto的性能比Hive高出10倍以上。2013年，Facebook正式对外开源了Presto项目。

二、Presto查询执行流程

Presto采用主从架构，包括一个协调器节点、一个发现服务器节点以及多个工作节点。发现服务器通常集成在协调器节点中。协调器负责解析SQL语句，生成执行计划，并将任务分配给工作节点执行。工作节点则负责实际执行查询任务。工作节点启动后会向发现服务器注册，协调器通过发现服务器找到可用的工作节点。如果启用了Hive连接器，则需要配置一个Hive元存储服务来为Presto提供Hive元数据，工作节点会与HDFS交互以读取数据。

1. 客户端向协调器发送请求。
2. SQL语句通过ANTLR进行语法分析，生成抽象语法树（AST）。
3. 抽象语法树通过元数据进行语义解析。
4. 解析后的数据生成逻辑执行计划，并通过规则进行优化。
5. 逻辑执行计划被拆分为不同的阶段，并调度工作节点生成任务。
6. 任务生成相应的物理执行计划。
7. 协调器根据调度结果将各个阶段串联起来。
8. 工作节点执行物理执行计划。
9. 客户端不断从协调器获取查询结果，协调器从最终汇总结果的工作节点拉取查询结果。

三、Presto为何具有高性能？

• Pipeline和全内存计算：Presto采用了管道式处理和全内存计算的方式，提高了数据处理速度。
• SQL查询计划优化：通过规则优化SQL查询计划，进一步提升性能。
• 动态代码生成技术：利用动态代码生成技术，实现高效的代码执行。
• 数据调度本地化：通过优化数据结构、缓存和非精确查询等技术，提高数据调度的效率，降低内存开销。

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