这篇文章给大家分享的是有关大数据查询引擎Presto的示例分析的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。
Presto设计精巧，可以处理海量数据，最大化地利用硬件性能，计算全部在内存中完成，很好的利用高速网络来进行数据调度。性能基本上是Hive的10倍。
支持直接使用presto-jdbc驱动完成Java应用程序开发。
Presto集群中的数据传输、节点通信、心跳感应、计算监控、计算调度和计算分布全部都是基于RESTful服务实现的，因此Presto中的RESTful服务就是Presto所有服务的基石。
Presto客户端对查询语句的提交流程：
1、从指定文件、命令行参数或者Cli窗口中获取需要执行的SQL语句
2、将得到的SQL语句组装成一个RESTful请求，发送给Coordinator，并处理返回的response。
3、Cli 会不停地循环分批读取查询结果并在屏幕进行动态显示，直到查询结果完全显示完毕。
向Presto集群提交一个查询，其整个过程会经历4个阶段：
1、提交查询：客户端向Coordinator提供的RESTful服务提交SQL语句
2、生成查询执行计划：Coordinator根据传递的SQL语句生成响应的查询执行计划
3、查询调度：Coordinator根据生成的查询执行计划，依次进行Stage和Task调度。
4、查询执行：最终Coordinator会调度最空闲的Worker执行相应的Task进行实际计算任务。
Presto队列是用于控制查询并发量和可接收的SQL数量，可针对用户、提交来源、Session等信息进行个性化配置。
Presto支持众多数据源Connector，最常用的为Hive Connector。
Hive Connector 使用Hive的元数据，Coordinator节点通过Hive Metastore加载元数据，Presto的计算节点读取Hive表对应的HDFS数据。
Kafka Connector 支持Apache Kafka 0.8及以上版本，将Apache Kafka 中的topics 当作表进行处理，topics中每条消息在Presto中被解析为表中的一行数据。
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