presto原理架构

presto原理架构
Presto是一种开源的分布式SQL查询引擎，由Facebook公司开发
并于2012年开源。

它的设计目标是能够快速地处理大规模的数据，并
且能够与各种数据源无缝集成。

Presto的原理架构是其能够高效运行的
关键。

Presto的原理架构主要包括三个核心组件：查询编译器、执行引擎
和通信层。

首先，查询编译器是Presto的核心组件之一。

当用户提交一个SQL
查询时，查询编译器会将查询语句解析成一个查询计划。

查询计划是
一个由多个阶段组成的有向无环图(DAG)，每个阶段代表一个数据处理操作，例如过滤、聚合、连接等。

查询编译器会根据查询计划对查询
进行优化，包括重排序、剪枝和推测执行等。

通过优化，查询编译器
能够生成一个高效的执行计划，以最小的资源消耗完成查询任务。

其次，执行引擎是Presto的另一个核心组件。

执行引擎负责执行查
询计划中的每个阶段，并将结果传递给下一个阶段。

执行引擎采用了
迭代执行的方式，即每个阶段只处理一小部分数据，然后将结果传递
给下一个阶段，直到整个查询完成。

这种迭代执行的方式使得Presto
能够处理大规模的数据，而不会因为内存不足而崩溃。

执行引擎还支
持并行执行，即多个阶段可以同时执行，提高了查询的并发性能。

最后，通信层是Presto的第三个核心组件。

通信层负责处理不同节
点之间的通信，包括查询计划的传输、数据的传输和结果的传输。

Presto采用了基于消息传递的通信模型，即节点之间通过消息进行通信。

这种通信模型具有低延迟和高吞吐量的特点，能够有效地支持大规模数据的传输和处理。

除了以上三个核心组件，Presto还有一些其他的重要组件。

例如，元数据存储组件负责存储和管理数据源的元数据信息，包括表结构、分区信息等。

查询计划优化器负责对查询计划进行优化，以提高查询的性能。

资源管理器负责管理集群中的资源分配，以保证每个查询都能够得到足够的资源。

这些组件共同工作，使得Presto能够高效地处理大规模的数据查询任务。

总结起来，Presto的原理架构是一个高度可扩展和灵活的架构，能够快速地处理大规模的数据查询任务。

通过查询编译器、执行引擎和通信层的协同工作，Presto能够实现高效的查询计划生成、迭代执行和节点间通信。

这使得Presto成为了一个强大的分布式SQL查询引擎，被广泛应用于各种大数据场景中。