Facebook的数据仓库存储在少许大型Hadoop/HDFS集群。Hive是Facebook在几年前专为Hadoop打造的一款数据仓库工具。在之前,Facebook的科学家和分析师一直依靠Hive来作数据分析。但Hive使用MapReduce做为底层计算框架,是专为批处理设计的。但随着数据愈来愈多,使用Hive进行一个简单的数据查询可能要花费几分到几小时,显然不能知足交互式查询的需求。Facebook也调研了其余比Hive更快的工具,但它们要么在功能有所限制要么就太简单,以致于没法操做Facebook庞大的数据仓库。html
2012年开始试用的一些外部项目都不合适,他们决定本身开发,这就是Presto。2012年秋季开始开发,目前该项目已经在超过 1000名Facebook雇员中使用,运行超过30000个查询,每日数据在1PB级别。Facebook称Presto的性能比Hive要好上10倍多。2013年Facebook正式宣布开源Presto。架构
Presto查询引擎是一个Master-Slave的架构,由框架
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。
Worker节点负责实际执行查询任务。Worker节点启动后向Discovery Server服务注册,Coordinator从Discovery Server得到能够正常工做的Worker节点。若是配置了Hive Connector,须要配置一个Hive MetaStore服务为Presto提供Hive元信息,Worker节点与HDFS交互读取数据。ide
Presto官方文档 http://prestodb.io/工具
Facebook Presto团队介绍Presto的文章 https://www.facebook.com/notes/facebook-engineering/presto-interacting-with-petabytes-of-data-at-facebook/10151786197628920oop
SlideShare两个分享Presto 的PPT http://www.slideshare.net/zhusx/presto-overview?from_search=1 http://www.slideshare.net/frsyuki/hadoop-source-code-reading-15-in-japan-presto性能
Presto实现原理和美团的使用实践 https://tech.meituan.com/2014/06/16/presto.html.net