如何提高 Drill和Presto 系统的性能与并发？

为了提高Drill和Presto系统的性能与并发，我们可以分别针对这两个系统采取不同的策略。由于知识库中没有直接提及Drill的优化方法，我将主要基于Presto的性能提升方案进行详细说明，并提供一般性建议适用于Drill或类似大数据查询引擎。

Presto性能与并发提升

1. 内存配置

• 重要：确保Presto有足够的内存资源，特别是当查询并发较高且使用堆外内存进行查询加速时，内存配置必须大于10 GB。

2. 使用内置加速Catalog

• 直接利用Presto已内置的JindoTable native加速功能，通过指定catalog: hive-acc来启用查询加速。

  示例命令：

  presto -server emr-header-1:9090 -catalog hive-acc -schema default
  

3. 复杂数据类型限制

• 注意，当前使用Presto查询加速功能时不支持读取复杂的数据类型，如Map、Struct或Array，在设计查询或表结构时需规避此限制。

Drill性能一般性建议

虽然没有特定于Drill的优化细节，但以下是一些通用的性能提升策略：

• 资源分配：合理分配Drill集群中的CPU和内存资源，确保每个节点根据其处理能力得到适当的任务负载。
• 查询优化：对SQL查询进行优化，避免全表扫描，尽量使用索引和分区减少数据扫描量。
• 并行执行：利用Drill的并行处理能力，通过调整并行度参数来增加查询的并发执行能力。
• 数据缓存：考虑使用数据缓存技术，如Redis或分布式缓存，减少频繁访问远程存储的需求。
• 监控与调优：持续监控Drill的运行状态，根据实际负载情况调整配置参数，比如调整连接池大小、队列深度等。

总结

对于Presto，重点在于确保足够的内存配置、利用内置的查询加速功能，并注意不支持复杂数据类型的限制。而对于Drill，尽管缺乏具体优化指南，遵循通用的大数据查询引擎优化原则，如资源管理、查询优化和并行化，同样能有效提升性能与并发处理能力。