大数据时代对数据的处理分析提出了很多需求，企业用户希望能从业务数据生成报表、进行运营分析、进行实时推荐计算。因此，在大数据处理分析领域出现了很多工具，列式数据库Clickhouse、Hbase提供了存储和分析能力，Hadoop家族中的MapReduce、HDFS提供了离线计算能力，Hive以数据仓库的形态提供了简单易学的分析能力，实时计算引擎Flink更是提供了流批处理计算能力，可谓是各有千秋啊！不过工具千千万，唯有适合自己的才是最好的，今天我们要介绍的便是Presto

Presto是Facebook公司开源的分布式SQL查询引擎，支持PB级别的数据计算，之所以在众多分析引擎中选择它，主要是因为它是一个能够独立运行、不依赖其他外部系统；此外简单的数据结构使得大部分数据的接入很容易；最后丰富的插件接口可以对接很多数据源系统。基于内存计算的模式、基于流水线设计边运行边出结果的运行模式也使得Presto很快就能获取处理数据。综上原因，诸如阿里、美团等互联网巨头在数据分析中也使用Presto做底层引擎。

Presto的架构如下所示，它包含Client、DiscoveryService、Coordinator、Worker、Connector五大部分。Client包含presto自带的客户端、通过API调用的JDBC客户端；DiscoveryService是一个注册中心，所有的Worker节点都向其进行注册，Coordinator从其获取worker节点，有点类似微服务架构中的“生产者-注册中心-消费者”之间的关系；Worker负责从Connector获取数据，执行数据分析任务；Connector负责获取数据源信息，可以接收来自文件系统如HDFS的数据，也可以接收数据库如Mysql、Clickhouse的数据，甚至是消息队列如Kafka中的数据。

那么在Presto中如何执行一个SQL查询任务呢？简单来说，大概是这样的：用户在客户端发出一个SQL查询请求，Coordinator接受来自客户端的请求，并对该SQL语句进行解析，生成查询计划，按查询计划依次生成SQLQueryExecution—》SQLStageExecution—〉HTTPRemotePlan，把最后的Plan任务分配给到Worker节点；Worker节点根据任务内容从Connector中获取数据，执行计算，计算完毕后把结果给到Coordinator，Coordinator获取结果把结果写入缓存，客户端不断轮询Coordinator中的查询结果，一次任务执行完毕，把数据给用户展示出来。

介绍完Presto如何执行一个SQL任务后，我们再来看看它的数据结构和存储模型。在Presto中的数据结构是三层模型，Catalog-》Schema-〉Table，Catalog对应一个数据源，Schema对应数据源中的数据库，Table对应数据库中的表。在Presto的存储模型中包含Page-》Block，Page是多行数据的集合（每一行又包含多个列的数据），也是Presto计算处理的最小数据单元，Block是具体的一列数据。清晰了Presto的数据结构和存储模型，在接入Presto时就比较清晰了。

Presto处理速度快，除了Worker节点基于内存进行运算处理之外，在Worker节点内部、Worker节点之间都是采用流水线模型进行计算。这给用户造成的感觉就是很快，刚输入就有结果了，先看前面的结果再看后面的结果。

同样是数据处理分析引擎，处理速度的差别却是各不相同，这主要和使用工具的架构及运行原理有关系。早期Facebook是使用Hive做数据分析处理，后来因为实在太慢了，所以才自己开发写了Presto，据说同样的一个SQL查询任务，在Hive中需要差不多一分钟，但Presto人中却不到1秒，那今天我们也感受一波Facebook公司的数据分析处理历史吧。

关于Hive，它是基于Hadoop的数据仓库工具，使用Hive也可以进行数据查询分析处理，我们一起来看看Hive中又是如何运转的呢？在Hive中，所有的HQL语句转化成数据查询任务，所有的数据在进行处理前会划分成大小相同的数据，经过Map模型初次处理数据，得到中间结果，再经过Reduce模型二次处理中间结果数据，最后得到分析数据，存储在HDFS。在该模型中，所有的数据分析处理需要经过多次转换成中间结果，比较慢；其次在MR模型中所生成的中间数据都是存储在磁盘中的，每次数据进入磁盘，再从磁盘读取出来，非常的耗费IO，时间延迟太长了。

介绍完Presto后，我们再回归现实，了解下互联网现况。互联网、移动互联网、物联网、5G、人工智能、云计算等技术的不断发展，越来越多数据的产生，企业精细化运营的要求，在催生了大量的数据处理分析工具之时，也催生了诸如数据仓库、数据集市、数据湖、数据中台等业态，不断的在给大数据领域输送力量，对于数据分析人才的诉求也一直有增无减，后浪们，我们一起加油吧！