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Presto架构及原理

Posted on 2016-11-08 05:49  天戈朱  阅读(37335)  评论(1)  编辑  收藏  举报

      Presto 是 Facebook 推出的一个基于Java开发的大数据分布式 SQL 查询引擎，可对从数 G 到数 P 的大数据进行交互式的查询，查询的速度达到商业数据仓库的级别，据称该引擎的性能是 Hive 的 10 倍以上。Presto 可以查询包括 Hive、Cassandra 甚至是一些商业的数据存储产品，单个 Presto 查询可合并来自多个数据源的数据进行统一分析。Presto 的目标是在可期望的响应时间内返回查询结果，Facebook 在内部多个数据存储中使用 Presto 交互式查询，包括 300PB 的数据仓库，超过 1000 个 Facebook 员工每天在使用 Presto 运行超过 3 万个查询，每天扫描超过 1PB 的数据。

目录：

  • presto架构
  • presto低延迟原理
  • presto存储插件
  • presto执行过程
  • presto引擎对比

Presto架构

  • Presto查询引擎是一个Master-Slave的架构，由下面三部分组成:
    1. 一个Coordinator节点
    2. 一个Discovery Server节点
    3. 多个Worker节点
  • Coordinator: 负责解析SQL语句，生成执行计划，分发执行任务给Worker节点执行
  • Discovery Server: 通常内嵌于Coordinator节点中
  • Worker节点: 负责实际执行查询任务,负责与HDFS交互读取数据
  • Worker节点启动后向Discovery Server服务注册，Coordinator从Discovery Server获得可以正常工作的Worker节点。如果配置了Hive Connector，需要配置一个Hive MetaStore服务为Presto提供Hive元信息
  • 更形象架构图如下：

Presto低延迟原理

  • 完全基于内存的并行计算
  • 流水线式计算作业
  • 本地化计算
  • 动态编译执行计划
  • GC控制

Presto存储插件

  • Presto设计了一个简单的数据存储的抽象层， 来满足在不同数据存储系统之上都可以使用SQL进行查询。
  • 存储插件（连接器,connector）只需要提供实现以下操作的接口， 包括对元数据（metadata）的提取，获得数据存储的位置，获取数据本身的操作等。
  • 除了我们主要使用的Hive/HDFS后台系统之外， 我们也开发了一些连接其他系统的Presto 连接器，包括HBase，Scribe和定制开发的系统
  • 插件结构图如下：

presto执行过程

  • 执行过程示意图：
  • 提交查询：用户使用Presto Cli提交一个查询语句后，Cli使用HTTP协议与Coordinator通信，Coordinator收到查询请求后调用SqlParser解析SQL语句得到Statement对象，并将Statement封装成一个QueryStarter对象放入线程池中等待执行，如下图:示例SQL如下 
  • select c1.rank, count(*) from dim.city c1 join dim.city c2 on c1.id = c2.id where c1.id > 10 group by c1.rank limit 10;
  • 逻辑执行过程示意图如下：
  • 上图逻辑执行计划图中的虚线就是Presto对逻辑执行计划的切分点，逻辑计划Plan生成的SubPlan分为四个部分，每一个SubPlan都会提交到一个或者多个Worker节点上执行
  • SubPlan有几个重要的属性planDistribution、outputPartitioning、partitionBy属性整个执行过程的流程图如下：
    1. PlanDistribution：表示一个查询阶段的分发方式，上图中的4个SubPlan共有3种不同的PlanDistribution方式
      • Source：表示这个SubPlan是数据源，Source类型的任务会按照数据源大小确定分配多少个节点进行执行
      • Fixed：  表示这个SubPlan会分配固定的节点数进行执行（Config配置中的query.initial-hash-partitions参数配置，默认是8）
      • None：  表示这个SubPlan只分配到一个节点进行执行
    2. OutputPartitioning：表示这个SubPlan的输出是否按照partitionBy的key值对数据进行Shuffle（洗牌）， 只有两个值HASH和NONE
  • 在上图的执行计划中，SubPlan1和SubPlan0 PlanDistribution=Source，这两个SubPlan都是提供数据源的节点，SubPlan1所有节点的读取数据都会发向SubPlan0的每一个节点；SubPlan2分配8个节点执行最终的聚合操作；SubPlan3只负责输出最后计算完成的数据，如下图：
  • SubPlan1和SubPlan0  作为Source节点，它们读取HDFS文件数据的方式就是调用的HDFS InputSplit API，然后每个InputSplit分配一个Worker节点去执行，每个Worker节点分配的InputSplit数目上限是参数可配置的，Config中的query.max-pending-splits-per-node参数配置，默认是100
  • SubPlan1的每个节点读取一个Split的数据并过滤后将数据分发给每个SubPlan0节点进行Join操作和Partial Aggr操作
  • SubPlan0的每个节点计算完成后按GroupBy Key的Hash值将数据分发到不同的SubPlan2节点
  • 所有SubPlan2节点计算完成后将数据分发到SubPlan3节点
  • SubPlan3节点计算完成后通知Coordinator结束查询，并将数据发送给Coordinator

presto引擎对比

  • 与hive、SparkSQL对比结果图