简介
Presto是一个facebook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的架构由关系型数据库的架构演化而来。presto之所以能在各个内存计算型数据库中脱颖而出，在于以下几点：
- 清晰的架构，是一个能够独立运行的系统，不依赖于任何其他外部系统。例如调度，presto自身提供了对集群的监控，可以根据监控信息完成调度。
- 简单的数据结构，列式存储，逻辑行，大部分数据都可以轻易的转化成presto所需要的这种数据结构。
- 丰富的插件接口，完美对接外部存储系统，或者添加自定义的函数。
本文从外到内，依次来介绍presto。
架构
Presto采用典型的master-slave模型：
- coordinator(master)负责meta管理,worker管理，query的解析和调度
- worker则负责计算和读写。
- discovery server， 通常内嵌于coordinator节点中，也可以单独部署，用于节点心跳。在下文中，默认discovery和coordinator共享一台机器。
在worker的配置中，可以选择配置：
- discovery的ip:port。
-
一个http地址，内容是service inventory，包含discovery地址。
{ "environment": "production", "services": [ { "id": "ffffffff-ffff-ffff-ffff-ffffffffffff", "type": "discovery", "location": "/ffffffff-ffff-ffff-ffff-ffffffffffff", "pool": "general", "state": "RUNNING", "properties": { "http": "http://192.168.1.1:8080" } } ] } - 一个本地文件地址，内容同2。
2和3的原理是基于service inventory, worker 会动态监听这个文件，如果有变化，load出最新的配置，指向最新的discovery节点。
在设计上，discovery和coordinator都是单节点。如果有多个coordinator同时存活，worker 会随机的向其中一个汇报进程和task状态，导致脑裂。调度query时有可能会发生死锁。
discovery和coordinator可用性设计。由于service inventory的使用，监控程序可以在发现discovery挂掉后，修改service inventory中的内容，指向备机的discovery。无缝的完成切换。coordiantor的配置必须要在进程启动时指定，同一个集群中无法存活多个coordinator。因此最好的办法是和discovery配置到一台机器。 secondary机器部署备用的discovery和coordinator。在平时，secondary机器是一个只包含一台机器的集群，在primary宕机时，worker的心跳瞬间切换到secondary。
数据模型
presto采取三层表结构：
- catalog 对应某一类数据源，例如hive的数据，或mysql的数据
- schema 对应mysql中的数据库
- table 对应mysql中的表
presto的存储单元包括：
- Page： 多行数据的集合，包含多个列的数据，内部仅提供逻辑行，实际以列式存储。
- 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，了解这些编码方式，有助于自己的存储系统对接presto。
不同类型的block：
-
array类型block，应用于固定宽度的类型，例如int，long，double。block由两部分组成
- boolean valueIsNull[]表示每一行是否有值。
- T values[] 每一行的具体值。
-
可变宽度的block，应用于string类数据，由三部分信息组成
- Slice ： 所有行的数据拼接起来的字符串。
- int offsets[] :每一行数据的起始便宜位置。每一行的长度等于下一行的起始便宜减去当前行的起始便宜。
- boolean valueIsNull[] 表示某一行是否有值。如果有某一行无值，那么这一行的便宜量等于上一行的偏移量。
- 固定宽度的string类型的block，所有行的数据拼接成一长串Slice，每一行的长度固定。
-
字典block：对于某些列，distinct值较少，适合使用字典保存。主要有两部分组成：
- 字典，可以是任意一种类型的block(甚至可以嵌套一个字典block)，block中的每一行按照顺序排序编号。
- int ids[] 表示每一行数据对应的value在字典中的编号。在查找时，首先找到某一行的id，然后到字典中获取真实的值。
插件
了解了presto的数据模型，就可以给presto编写插件，来对接自己的存储系统。presto提供了一套connector接口，从自定义存储中读取元数据，以及列存储数据。先看connector的基本概念：
- ConnectorMetadata: 管理表的元数据，表的元数据，partition等信息。在处理请求时，需要获取元信息，以便确认读取的数据的位置。Presto会传入filter条件，以便减少读取的数据的范围。元信息可以从磁盘上读取，也可以缓存在内存中。
- ConnectorSplit: 一个IO Task处理的数据的集合，是调度的单元。一个split可以对应一个partition，或多个partition。
- SplitManager : 根据表的meta，构造split。
- SlsPageSource : 根据split的信息以及要读取的列信息，从磁盘上读取0个或多个page，供计算引擎计算。
插件能够帮助开发者添加这些功能：
- 对接自己的存储系统。
- 添加自定义数据类型。
- 添加自定义处理函数。
- 自定义权限控制。
- 自定义资源控制。
- 添加query事件处理逻辑。
Presto提供了一个简单的connector : local file connector ,可用于参考如何实现自己的connector。不过local file connector中使用的遍历数据的单元是cursor,即一行数据，而不是一个page。 hive 的connector中实现了三种类型，parquet connector, orc connector, rc file connector。
上文从宏观上介绍了presto的一些原理，接下来几篇文章让我们深入presto 内部，了解一些内部的设计，这对性能调优会有比较大的用处，也有助于添加自定义的operator。
