今天就跟大家聊聊有关Presto在软件的探索与实践是怎样的，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。
在Presto交流社区，Presto的稳定性问题困扰了很多Presto使用者，包括Coordinator和Worker挂掉，集群运行一段时间后查询性能变慢等。我们在解决这些问题时积累了很多经验，这里说下解决思路和方法。
根据职责划分，Presto分为Coordinator和Worker模块，Coordinator主要负责SQL解析、生成查询计划、Split调度及查询状态管理等，所以当Coordinator遇到OOM或者Coredump时，获取元信息及生成Splits是重点怀疑的地方。而内存问题，推荐使用MAT分析具体原因。如下图是通过MAT分析，得出开启了FileSystem Cache，内存泄漏导致OOM。
通过以上工作，滴滴Presto逐渐接入公司各大数据平台，并成为了公司首选Ad-Hoc查询引擎及Hive SQL加速引擎，下图可以看到某产品接入后的性能提升：
上图可以看到大约2018年10月该平台开始接入Presto，查询耗时TP50性能提升了10+倍，由400S降低到31S。且在任务数逐渐增长的情况下，查询耗时保证稳定不变。
而高性能集群，我们做了很多稳定性和性能优化工作，保证了平均查询时间小于2S。如下图所示：
但是如果看最近一个月的CPU使用率会发现，平均CPU使用率比较低，且波峰在白天10~18点，晚上基本上没有查询，CPU使用率不到5%。如下图所示：
所以，解决晚上资源浪费问题是我们今后需要解决的难题。
看完上述内容，你们对Presto在软件的探索与实践是怎样的有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注亿速云行业资讯频道，感谢大家的支持。
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