數據分析工具：Presto：Presto與數據湖存儲

數據分析工具：Presto：Presto與數據湖存儲1數據分析工具：Presto：Presto與數據湖存儲1.1Presto簡介1.1.1Presto的歷史與發(fā)展Presto是一款開源的分布式SQL查詢引擎，由Facebook在2012年開發(fā)并開源，旨在處理大規(guī)模的數據查詢需求。它能夠跨多個數據源進行查詢，包括傳統(tǒng)的關系型數據庫、Hadoop文件系統(tǒng)、NoSQL數據庫等，這使得Presto成為數據湖存儲環(huán)境中進行數據分析的理想工具。Presto的設計目標是提供低延遲的查詢性能，同時支持PB級數據量的處理。自開源以來，Presto已經被眾多公司和組織采用，包括Airbnb、Dropbox、Uber等，其社區(qū)也不斷壯大，持續(xù)推動著Presto的發(fā)展和優(yōu)化。1.1.2Presto的特點與優(yōu)勢Presto的主要特點和優(yōu)勢包括：跨數據源查詢：Presto支持多種數據源，如HDFS、S3、Cassandra、MySQL、PostgreSQL等，這使得用戶可以在不同的數據存儲之間無縫切換，進行統(tǒng)一的數據分析。低延遲查詢：Presto能夠在幾秒鐘內返回查詢結果，即使是在大規(guī)模數據集上。這得益于其分布式查詢引擎和優(yōu)化的查詢計劃生成。高并發(fā)處理：Presto能夠同時處理大量的并發(fā)查詢，這在多用戶環(huán)境中尤為重要，確保了系統(tǒng)的響應性和效率。支持標準SQL：Presto支持標準的SQL語法，包括復雜的查詢和窗口函數，使得數據分析師能夠使用熟悉的語言進行數據操作?？蓴U展性：Presto的架構設計允許它在需要時輕松擴展，無論是增加更多的數據節(jié)點還是支持新的數據源。成本效益：與傳統(tǒng)的數據倉庫解決方案相比，Presto能夠在成本更低的硬件上運行，同時提供相似的查詢性能，降低了大規(guī)模數據分析的門檻。1.2Presto與數據湖存儲數據湖存儲是一種存儲大量原始數據的架構，這些數據可以是結構化的、半結構化的或非結構化的。數據湖存儲通常使用低成本的存儲系統(tǒng)，如Hadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS)、AmazonS3或AzureBlobStorage。Presto與數據湖存儲的結合，為數據分析師提供了一個強大的平臺，可以快速、靈活地查詢和分析這些存儲在數據湖中的數據。1.2.1Presto在數據湖存儲中的應用Presto通過其連接器機制，能夠直接查詢存儲在數據湖中的數據，而無需將數據移動到專門的數據倉庫中。這不僅節(jié)省了數據移動的成本，也提高了數據的實時性和可用性。例如，使用Presto查詢存儲在AmazonS3上的Parquet格式數據，可以使用以下SQL語句：--創(chuàng)建一個外部表，指向S3上的數據

CREATEEXTERNALTABLEIFNOTEXISTSsales(

product_idbigint,

sale_datedate,

quantityint,

pricedecimal(10,2)

)

ROWFORMATDELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY','

STOREDASPARQUET

LOCATION's3://my-bucket/sales/';

--查詢數據

SELECTproduct_id,SUM(quantity*price)astotal_sales

FROMsales

WHEREsale_dateBETWEEN'2020-01-01'AND'2020-12-31'

GROUPBYproduct_id;在上述示例中，我們首先創(chuàng)建了一個外部表sales，指向存儲在S3上的Parquet格式數據。然后，我們執(zhí)行了一個簡單的聚合查詢，計算了2020年每個產品的總銷售額。Presto能夠高效地處理這種類型的查詢，即使數據量非常大。1.2.2Presto與數據湖存儲的集成優(yōu)勢數據湖的靈活性：數據湖存儲允許數據以原始格式存儲，無需預先定義模式或進行數據清洗。Presto可以直接查詢這些原始數據，提供了極大的靈活性。成本效益：數據湖存儲通常使用低成本的存儲系統(tǒng)，而Presto的分布式查詢能力可以充分利用這些存儲系統(tǒng)的性能，降低了數據分析的總體成本。實時分析：Presto的低延遲查詢能力使得實時分析成為可能，這對于需要快速響應的業(yè)務場景尤為重要。統(tǒng)一的數據訪問：Presto提供了一個統(tǒng)一的查詢接口，可以訪問數據湖中的多種數據源，簡化了數據訪問和管理的復雜性。通過上述介紹，我們可以看到Presto在數據湖存儲環(huán)境中的強大功能和優(yōu)勢。它不僅提供了高效的數據查詢能力，還簡化了數據湖的管理和使用，使得數據分析師能夠更加專注于數據的分析和洞察，而不是數據的管理和處理。2數據湖存儲概念2.1數據湖的定義數據湖是一種存儲大量原始數據的架構，這些數據可以是結構化、半結構化或非結構化。數據湖的主要特點是它能夠存儲數據的原始格式，而不需要預先定義數據模式。這意味著，數據可以在收集時直接存儲，而無需進行任何轉換或清洗，這為后續(xù)的數據分析提供了極大的靈活性。數據湖通常使用低成本的存儲解決方案，如Hadoop的HDFS或云存儲服務，如AmazonS3或GoogleCloudStorage。2.1.1示例假設我們有一個日志文件，其中包含用戶在網站上的活動記錄。這些記錄可能包含各種信息，如用戶ID、活動時間、活動類型、設備信息等。在數據湖中，這些日志文件可以直接存儲，而無需進行任何預處理。#將日志文件上傳到數據湖（例如AmazonS3）

awss3cp/path/to/local/logfiles3://mydatalake/logs/2.2數據湖與數據倉庫的區(qū)別數據湖和數據倉庫都是用于存儲和分析大量數據的解決方案，但它們在數據的存儲方式、數據的結構和使用場景上存在顯著差異。數據存儲方式：數據湖存儲原始數據，數據可以是結構化、半結構化或非結構化的，而數據倉庫通常存儲結構化數據，這些數據在存儲前已經被清洗和轉換，以適應特定的查詢需求。數據結構：數據湖中的數據結構可以在數據被讀取時定義，而數據倉庫中的數據結構在數據被寫入時就已經定義好了。使用場景：數據湖適合于需要進行探索性數據分析的場景，而數據倉庫更適合于需要進行固定報表和BI分析的場景。2.2.1示例假設我們有一個電子商務公司，需要分析用戶行為。在數據湖中，我們可以存儲原始的用戶活動日志，然后使用Presto等工具進行實時查詢和分析，以發(fā)現用戶行為的模式和趨勢。而在數據倉庫中，我們可能需要預先定義好數據模式，將用戶活動日志轉換為結構化的數據，然后存儲在數據倉庫中，以支持固定的報表和BI分析。--使用Presto查詢數據湖中的用戶活動日志

SELECTuser_id,COUNT(*)asactivity_count

FROMlogs

WHEREactivity_type='purchase'

GROUPBYuser_id

ORDERBYactivity_countDESC;在這個例子中，logs表是直接從數據湖中的日志文件創(chuàng)建的，而不需要預先定義數據模式。我們使用Presto的SQL查詢語言來查詢數據，找出購買活動最多的用戶。這種查詢在數據湖中是可能的，因為數據湖中的數據可以是半結構化的，如JSON或Parquet格式，這些格式可以直接被Presto讀取和查詢。2.3Presto與數據湖存儲Presto是一個開源的分布式SQL查詢引擎，它能夠查詢存儲在數據湖中的大規(guī)模數據集。Presto的設計目標是提供高性能的查詢能力，同時支持多種數據源，包括Hadoop的HDFS、AmazonS3、GoogleCloudStorage、以及各種數據庫和數據倉庫。2.3.1示例假設我們有一個數據湖，其中存儲了用戶活動日志、產品信息和用戶信息。我們可以使用Presto來查詢這些數據，以分析用戶對特定產品的興趣。--創(chuàng)建一個外部表，指向數據湖中的用戶活動日志

CREATETABLElogs(

user_idVARCHAR,

activity_timeTIMESTAMP,

activity_typeVARCHAR,

product_idVARCHAR,

device_infoVARCHAR

)

WITH(

format='PARQUET',

location='s3://mydatalake/logs/'

);

--創(chuàng)建一個外部表，指向數據湖中的產品信息

CREATETABLEproducts(

product_idVARCHAR,

product_nameVARCHAR,

product_categoryVARCHAR

)

WITH(

format='PARQUET',

location='s3://mydatalake/products/'

);

--創(chuàng)建一個外部表，指向數據湖中的用戶信息

CREATETABLEusers(

user_idVARCHAR,

user_nameVARCHAR,

user_emailVARCHAR

)

WITH(

format='PARQUET',

location='s3://mydatalake/users/'

);

--查詢數據湖中的數據，分析用戶對特定產品的興趣

SELECTu.user_name,COUNT(*)asactivity_count

FROMlogsl

JOINproductspONduct_id=duct_id

JOINusersuONl.user_id=u.user_id

WHEREduct_name='ProductA'

GROUPBYu.user_name

ORDERBYactivity_countDESC;在這個例子中，我們首先使用Presto的CREATETABLE語句創(chuàng)建了三個外部表，分別指向數據湖中的用戶活動日志、產品信息和用戶信息。然后，我們使用JOIN語句將這三個表連接起來，以分析用戶對特定產品的興趣。這個查詢在數據湖中是可能的，因為Presto能夠直接讀取和查詢存儲在數據湖中的數據，而不需要將數據移動到其他地方。3Presto與數據湖的集成3.1Presto支持的數據湖格式Presto,作為一款高性能的分布式SQL查詢引擎,支持多種數據湖存儲格式，這使得它能夠靈活地處理和分析存儲在不同格式中的大數據。以下是一些Presto支持的數據湖格式：ParquetORC(OptimizedRowColumnar)AvroJSONCSVHive其中，Parquet和ORC是兩種特別優(yōu)化的數據格式，它們支持列式存儲，能夠顯著提高查詢性能，特別是在大數據分析場景中。3.1.1示例：使用Parquet格式的數據假設我們有一個存儲在Parquet格式中的數據集，數據集包含用戶行為日志，字段包括用戶ID、活動時間、活動類型等。下面是如何在Presto中查詢這個數據集的示例：--創(chuàng)建連接到Parquet文件的表

CREATETABLEuser_activity(

user_idBIGINT,

event_timeTIMESTAMP,

event_typeVARCHAR

)

WITH(

format='PARQUET',

parquet_compression='SNAPPY'

);

--插入數據到表中

INSERTINTOuser_activity

VALUES(12345,'2023-01-0112:00:00','login'),

(12345,'2023-01-0112:05:00','search'),

(12345,'2023-01-0112:10:00','purchase');

--查詢特定用戶在特定時間范圍內的活動

SELECTevent_type

FROMuser_activity

WHEREuser_id=12345

ANDevent_timeBETWEEN'2023-01-0112:00:00'AND'2023-01-0112:15:00';在上述示例中，我們首先創(chuàng)建了一個Parquet格式的表user_activity，然后插入了一些示例數據。最后，我們查詢了用戶ID為12345的用戶在2023年1月1日12點到12點15分之間的活動類型。3.2配置Presto連接數據湖要使Presto能夠訪問和查詢數據湖中的數據，需要正確配置Presto的連接器。連接器是Presto用來與不同數據源進行交互的模塊。對于數據湖存儲，如HDFS、S3等，Presto提供了Hive連接器，它能夠讀取存儲在這些系統(tǒng)中的數據。3.2.1配置步驟編輯perties文件：在Presto的配置目錄下，編輯perties文件，確保Hive連接器被啟用。配置Hive連接器：在perties文件中，為Hive連接器添加配置，包括Hive元數據存儲的位置、HDFS的配置等。重啟Presto服務：配置完成后，需要重啟Presto服務以使更改生效。3.2.2示例：配置Presto連接到HDFS上的Hive以下是一個示例，展示了如何在Presto中配置Hive連接器以連接到HDFS上的Hive元數據：#在perties中啟用Hive連接器

hive.enabled=true

#在perties中配置Hive連接器

hive.metastore.uri=thrift://hive-metastore-server:9083

hive.config.resources=etc/hive-site.xml

hive.storage-format=PARQUET

pression=SNAPPY

hive.security=DISABLED在上述配置中，我們指定了Hive元數據存儲的URI，配置了Hive的存儲格式為Parquet，并啟用了Snappy壓縮。這些配置確保了Presto能夠高效地讀取和查詢存儲在HDFS上的Hive數據。3.2.3連接測試配置完成后，可以通過運行以下SQL查詢來測試Presto是否能夠成功連接到Hive：--查詢Hive中的表

SELECT*FROMhive.default.user_activityLIMIT10;如果查詢成功返回數據，說明Presto已經成功連接到Hive，并能夠讀取數據湖中的數據。通過上述配置和示例，我們可以看到Presto與數據湖存儲的集成不僅提供了對多種數據格式的支持，還允許我們通過簡單的SQL查詢來高效地分析和處理存儲在數據湖中的大數據。這對于現代數據分析和數據科學項目來說，是一個非常重要的能力。4Presto在數據湖上的查詢優(yōu)化4.1查詢優(yōu)化策略4.1.1利用Presto的動態(tài)過濾Presto支持動態(tài)過濾，這是一種在連接操作中優(yōu)化查詢性能的技術。動態(tài)過濾可以減少不必要的數據掃描，特別是在處理大規(guī)模數據集時，效果尤為顯著。例如，假設我們有一個數據湖存儲中的銷售數據表sales和一個產品信息表products，我們想要查詢特定產品類別的銷售情況。--查詢示例

SELECTduct_id,s.quantity,p.category

FROMsaless

JOINproductspONduct_id=duct_id

WHEREp.category='Electronics';在上述查詢中，如果category過濾條件應用在連接操作之后，那么Presto會掃描整個products表，即使大部分記錄與Electronics類別無關。通過啟用動態(tài)過濾，Presto可以在連接過程中實時應用過濾條件，從而避免掃描不必要的數據。4.1.2使用分區(qū)裁剪數據湖存儲通常支持數據分區(qū)，這可以顯著減少查詢需要掃描的數據量。Presto可以通過分析查詢條件，自動裁剪不需要的分區(qū)，從而加速查詢。例如，如果我們想要查詢2020年1月的銷售數據，可以利用分區(qū)裁剪來優(yōu)化查詢。--查詢示例

SELECTproduct_id,SUM(quantity)

FROMsales

WHEREyear=2020ANDmonth=1

GROUPBYproduct_id;在上述查詢中，如果sales表按年和月進行分區(qū)，那么Presto會只掃描2020年1月的分區(qū)，而不是整個表，從而大大提高了查詢效率。4.1.3利用列式存儲數據湖存儲通常采用列式存儲格式，如Parquet或ORC，這可以提高查詢性能，特別是在進行列篩選和聚合操作時。Presto可以利用列式存儲的特性，只讀取查詢中涉及的列，而忽略其他列，從而減少I/O操作。--查詢示例

SELECTproduct_id,SUM(quantity)

FROMsales

WHEREquantity>100

GROUPBYproduct_id;在上述查詢中，如果sales表采用列式存儲格式，Presto會只讀取product_id和quantity兩列，而忽略其他列，如price或date，從而提高了查詢速度。4.2性能調優(yōu)技巧4.2.1調整查詢并行度Presto支持查詢并行執(zhí)行，通過調整并行度，可以優(yōu)化查詢性能。并行度過高可能會導致資源競爭，而過低則可能無法充分利用多核處理器的性能?？梢酝ㄟ^設置query.max-splits-per-node和query.max-split-size等參數來調整并行度。--設置并行度示例

SETquery.max-splits-per-node=10;

SETquery.max-split-size=100MB;在上述示例中，我們設置了每個節(jié)點的最大并行分片數為10，每個分片的最大大小為100MB，這有助于平衡資源使用和查詢速度。4.2.2利用索引雖然Presto本身不支持索引，但可以通過預計算和存儲常用查詢的結果來模擬索引的效果。例如，如果sales表經常按product_id進行查詢，可以創(chuàng)建一個按product_id分組的匯總表，從而加速查詢。--創(chuàng)建匯總表示例

CREATETABLEsales_summaryAS

SELECTproduct_id,SUM(quantity)astotal_quantity

FROMsales

GROUPBYproduct_id;在上述示例中，我們創(chuàng)建了一個sales_summary表，該表按product_id分組并計算了總銷售量。在查詢sales表時，如果只需要product_id和銷售量，可以優(yōu)先查詢sales_summary表，從而提高查詢速度。4.2.3優(yōu)化JOIN操作JOIN操作是數據查詢中常見的操作，但在大規(guī)模數據集上可能會成為性能瓶頸。通過調整JOIN策略，如使用BROADCAST或REPLICATE策略，可以優(yōu)化JOIN操作的性能。此外，確保JOIN列的數據類型一致，以及合理分布數據，也有助于提高JOIN操作的效率。--優(yōu)化JOIN操作示例

SELECTduct_id,s.quantity,p.category

FROMsaless

JOIN(SELECT*FROMproductsWHEREcategory='Electronics')p

ONduct_id=duct_id;在上述示例中，我們通過在JOIN操作前對products表進行過濾，減少了JOIN操作的數據量，從而提高了查詢效率。4.2.4合理使用聚合函數在進行聚合操作時，合理選擇聚合函數可以顯著提高查詢性能。例如，使用SUM函數比使用COUNT函數更高效，因為SUM函數可以利用列式存儲的特性，而COUNT函數則需要掃描整個列。--使用聚合函數示例

SELECTproduct_id,SUM(quantity)astotal_quantity

FROMsales

GROUPBYproduct_id;在上述示例中，我們使用了SUM函數來計算每個產品的總銷售量，這比使用COUNT函數更高效，尤其是在處理大規(guī)模數據集時。4.2.5利用Presto的查詢計劃分析工具Presto提供了查詢計劃分析工具，如EXPLAIN命令，可以幫助理解查詢的執(zhí)行計劃，從而找出性能瓶頸并進行優(yōu)化。通過分析查詢計劃，可以了解數據的讀取方式、JOIN操作的執(zhí)行策略以及數據的分布情況，從而針對性地進行調優(yōu)。--使用EXPLAIN命令示例

EXPLAINSELECTproduct_id,SUM(quantity)

FROMsales

WHEREyear=2020ANDmonth=1

GROUPBYproduct_id;在上述示例中，我們使用了EXPLAIN命令來查看查詢的執(zhí)行計劃。這有助于我們理解查詢是如何執(zhí)行的，以及哪些部分可能需要優(yōu)化，如調整JOIN策略或增加并行度。通過上述查詢優(yōu)化策略和性能調優(yōu)技巧，可以顯著提高Presto在數據湖存儲上的查詢性能，從而更高效地進行數據分析。5Presto在數據湖中的應用場景5.1實時數據分析Presto,作為一款高性能的分布式SQL查詢引擎，能夠在數據湖中處理實時數據分析任務，這主要得益于其對多種數據源的支持和快速查詢的能力。數據湖通常存儲大量未加工的、原始的數據，這些數據可以是結構化的、半結構化的或非結構化的。Presto能夠直接查詢這些數據，而無需預先進行數據的清洗或轉換，這大大提高了實時分析的效率。5.1.1例子：實時查詢日志數據假設我們有一個數據湖，其中存儲了網站的訪問日志，我們想要實時分析過去一小時內的用戶訪問行為。日志數據可能以JSON格式存儲在HDFS中。下面是一個使用Presto查詢這些日志數據的例子：--創(chuàng)建連接到HDFS的目錄

CREATECATALOGhdfs

WITH(

connector='hdfs',

path='hdfs://localhost:8020/user/presto/logs'

);

--創(chuàng)建外部表，用于查詢JSON格式的日志數據

CREATEEXTERNALTABLElogs(

timestampTIMESTAMP,

userVARCHAR,

urlVARCHAR,

statusINT,

response_sizeBIGINT

)

WITH(

format='JSON',

serde_properties='{"timestamp":"yyyy-MM-ddHH:mm:ss"}'

);

--查詢過去一小時內的訪問記錄

SELECTuser,COUNT(*)asvisits

FROMlogs

WHEREtimestamp>=NOW()-INTERVAL'1'HOUR

GROUPBYuser

ORDERBYvisitsDESC

LIMIT10;在這個例子中，我們首先創(chuàng)建了一個連接到HDFS的目錄，然后定義了一個外部表logs，用于存儲JSON格式的日志數據。接著，我們使用SQL查詢語句來分析過去一小時內的用戶訪問行為，通過WHERE子句過濾時間范圍，并使用GROUPBY和COUNT函數來統(tǒng)計每個用戶的訪問次數。5.2批處理查詢示例Presto在數據湖中的另一個重要應用是進行批處理查詢，這通常用于大規(guī)模數據的分析和報告生成。Presto能夠處理PB級別的數據量，同時保持高查詢性能，這使得它成為數據湖中進行批處理查詢的理想工具。5.2.1例子：分析銷售數據假設我們有一個數據湖，其中存儲了公司的銷售數據，數據以Parquet格式存儲，我們想要分析過去一年的銷售情況，找出銷售額最高的產品類別。下面是一個使用Presto進行批處理查詢的例子：--創(chuàng)建連接到HDFS的目錄

CREATECATALOGhdfs

WITH(

connector='hdfs',

path='hdfs://localhost:8020/user/presto/sales'

);

--創(chuàng)建外部表，用于查詢Parquet格式的銷售數據

CREATEEXTERNALTABLEsales(

product_categoryVARCHAR,

sales_amountDOUBLE,

sale_dateDATE

)

WITH(

format='PARQUET'

);

--查詢過去一年的銷售數據，找出銷售額最高的產品類別

SELECTproduct_category,SUM(sales_amount)astotal_sales

FROMsales

WHEREsale_date>=DATE'2022-01-01'ANDsale_date<DATE'2023-01-01'

GROUPBYproduct_category

ORDERBYtotal_salesDESC

LIMIT1;在這個例子中，我們首先創(chuàng)建了一個連接到HDFS的目錄，然后定義了一個外部表sales，用于存儲Parquet格式的銷售數據。接著，我們使用SQL查詢語句來分析過去一年的銷售情況，通過WHERE子句過濾時間范圍，并使用GROUPBY和SUM函數來計算每個產品類別的總銷售額，最后使用ORDERBY和LIMIT來找出銷售額最高的產品類別。通過上述例子，我們可以看到Presto在數據湖中的應用，無論是實時數據分析還是批處理查詢，Presto都能夠提供高效、靈活的查詢能力，使得數據湖成為企業(yè)數據處理和分析的中心。6最佳實踐與案例研究6.1數據湖上的Presto部署在數據湖環(huán)境中部署Presto，可以實現對大量、多樣化數據的高效查詢和分析。數據湖通常存儲非結構化、半結構化和結構化數據，而Presto的多數據源支持能力使其成為處理這種復雜數據環(huán)境的理想工具。下面，我們將通過一個具體的部署示例，來了解如何在數據湖上配置和使用Presto。6.1.1部署環(huán)境硬件需求：至少3臺服務器，用于Presto的協(xié)調器和工作節(jié)點。軟件需求：Presto342，Hadoop2.7.3，Hive1.2.1。6.1.2配置Presto安裝Hadoop和Hive：數據湖通?；贖adoop生態(tài)系統(tǒng)，因此首先需要在所有服務器上安裝Hadoop和Hive。配置Presto協(xié)調器：在協(xié)調器服務器上，編輯/etc/presto/perties文件，設置以下參數：node.environment=production

node.data-dir=/var/lib/presto/data

node.log-dir=/var/log/presto配置Presto工作節(jié)點：在工作節(jié)點上，除了上述配置，還需在perties中添加：node-coordinator=false添加Hive連接器：在協(xié)調器和工作節(jié)點上，編輯/