七、【计算】Presto架构原理与优化介绍（上） | 青训营笔记

👉引言💎

学习的最大理由是想摆脱平庸，早一天就多一份人生的精彩；迟一天就多一天平庸的困扰。 热爱写作，愿意让自己成为更好的人............

学习内容

本节课程主要分为四个方面：

1. 介绍大数据与 OLAP 的演进之路，并简单介绍 Presto 的设计理念
2. 介绍 Presto 的基础概念与原理，加深对Presto基础概念的理解
3. 对 Presto 的特色和重要机制进行讲解和剖析
4. 基于实际工作中遇到的case，介绍 Presto 常用的优化工具，以及 Presto 在字节内部的相关优化

名词解析

1 大数据与OLAP概念概述

大数据

OLAP

2 Presto 基础概念-服务

• Coordinator（负责调度）：

• 解析SQL语句
• ⽣成执⾏计划
• 分发执⾏任务给Worker节点执⾏

• Worker
  在一个presto集群中，存在一个coordinator节点和多个worker节点，coordinator节点是管理节点，而worker节点就是工作节点，在每个worker节点上都会存在一个worker服务进程，该服务进程主要进行数据的处理以及task的执行，worker服务进程每隔一定的时间都会向coordinator上的服务发送心跳，接受调度。当客户端提交一个查询的时候，coordinator则会从当前存活的worker列表中选择出适合的worker节点去运行task，而worker在执行每个task的时候又会进一步对当前task读入的每个split进行一系列的操作和处理
• Discovery Service（将coordinator和woker结合到一起的服务）:

• Worker节点启动后向Discovery Server服务注册
• Coordinator从Discovery Server获得Worker节点

• 所有的worker都把自己注册到Discovery Server上，Discovery Server是一个发现服务的service，Discovery Server发现服务之后，coordinator便知道在集群中有多少个worker能够工作，分配工作到worker时便有了根据

3 Presto基础概念-数据源

• Connector
  Presto通过Connector来支持多数据源，一个Connector代表一种数据源，如Hive Connector代表了对Hive数据源的支持。可以认为Connector是由Presto提供的适配多数据源的统一接口
• Catalog
  针对不同的数据源，Connector和Catalog是一一对应的关系，Catalog包含了schema和data source的映射关系。
  Presto基础概念-Query部分
• Query
  基于SQL parser后获得的执行计划
• Stage
  根据是否需要shuffle将Query拆分成不同的subplan，每一个subplan便是一个stage
• Fragment
  基本等价于Stage，属于在不同阶段的称呼，在本门课程可以认为两者等价
• Task
  单个 Worker 节点上的最小资源管理单元: 在一个节点上, 一个 Stage 只有一个 Task, 一个 Query 可能有多个Task
• Pipeline
  Stage 按照 LocalExchange 切分为若干 Operator 集合, 每个 Operator 集合定义一个 Pipeline
• Driver
  Pipeline 的可执行实体 , Pipeline 和 Driver 的关系可类比 程序和进程 ，是最小的执行单元，通过 火山迭代模型执行每一个Operator
• Split
  输入数据描述(数据实体是 Page), 数量上和 Driver 一一对应，不仅代表实际数据源split，也代表了不同stage间传输的数据
• Operator
  最小的物理算子
  Presto基础概念-数据传输部分
• Exchange
  表示不同 Stage 间的数据传输，大多数意义下等价于 Shuffle
• LocalExchange
  Stage内的 rehash 操作，常用于提高并行处理数据的能力（Task在presto中只是最小的容器，而不是最小的执行单元）

一、概述

0 大数据与OLAP

• 什么是大数据

在信息化时代背景下，由于信息交互，信息存储，信息处理能力大幅增加而产生的数据

• 什么是OLAP
  OLAP (OnLine Analytical Processing) 对业务数据执行多维分析，并提供复杂计算，趋势分析和复杂数据建模的能力。是许多商务智能（BI）应用程序背后的技术。现如今OLAP已经发展为基于数据库通过SQL对外提供分析能力
• OLAP 对比 MapReduce
  MapReduce代表了抽象的物理执行模型,使用门槛较高
  与Mapreduce Job 相比, OLAP 引擎常通过 SQL 的形式,为数据分析、数据开发人员提供统一的逻辑描述语言,实际的物理执行由具体的引擎进行转换和优化
• OLAP核心概念：

• 维度
• 度量

常见的OLAP引擎：

• 预计算引擎：Kylin，Druid
• 批式处理引擎：Hive，Spark
• 流式处理引擎：Flink
• 交互式处理引擎： Presto，Clickhouse，Doris

1 Presto设计理念

Presto最初是由facebook研发的构建于Hadoop/HDFS系统之上的PB级交互式分析引擎，其具有如下的特点：

• 多租户任务的管理与调度
• 多数据源联邦查询
• 支持内存化计算
• pipeline式数据处理

2 设计思想

基于Presto进行的二次开发：

Prestodb

Trino

Openlookeng

🌹写在最后💖： 路漫漫其修远兮，吾将上下而求索！伙伴们，再见！🌹🌹🌹