大数据面试题之Presto[Trino](1)

目录

什么是Presto，它主要用于解决什么问题？

Presto和传统数据库有什么区别？ 

描述Presto的MPP架构。 

Presto查询引擎是如何工作的？ 

解释Presto中的Coordinator和Worker的角色。 

Presto由哪些主要组件构成？ 

什么是Discovery Server在Presto中的作用？ 

Coordinator在Presto中承担哪些职责？ 

Worker节点在Presto集群中扮演什么角色？

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什么是Presto，它主要用于解决什么问题？

Presto是一款高性能、分布式的SQL查询引擎，专为大规模数据分析而设计。它最初由Facebook开发，并于2013年开源。Presto的主要目标是解决在超大规模数据集上进行快速、交互式分析的需求，尤其适用于那些需要在数秒内返回查询结果的场景。

Presto并不直接存储数据，而是作为一个计算层，能够查询存储在各种数据源中的数据，包括Hadoop Distributed File System (HDFS)、Amazon S3、Cassandra、传统的关系型数据库如MySQL和Oracle等。它的架构设计支持横向扩展，能够处理PB级别的数据，并且相较于其他一些数据分析工具，如Hive，Presto在查询速度上有显著提升，据称其性能可以比Hive快10倍以上。

Presto的主要特点包括：

1) 内存计算与分布式处理：利用内存进行计算加速，并通过分布式架构并行处理查询任务，大大提高了数据处理速度。
2) 跨数据源查询：能够透明地跨多个数据源进行查询，支持用户在一个查询中合并来自不同系统（如Hive表和MySQL表）的数据。
3) 交互式查询：特别适合交互式分析，即用户提交查询后期望在秒级或接近秒级的时间内获得结果，这对于数据探索和快速决策过程至关重要。
4) 可扩展性和高可用性：容易水平扩展以应对更大的数据量和更高的查询负载，同时支持故障转移和恢复机制，确保服务的连续性。
5) SQL兼容性：虽然Presto不是传统意义上的数据库，但它支持标准的ANSI SQL，便于数据分析师和数据科学家使用熟悉的查询语言进行数据分析。
总之，Presto主要解决的是在大数据环境下，如何实现快速、灵活且高效的交互式数据分析问题，尤其是对于那些需要即时反馈和深入探索数据细节的业务场景。

Presto和传统数据库有什么区别？ 

Presto与传统数据库之间存在几个关键区别，主要体现在设计目的、架构、数据存储、查询处理速度和应用场景等方面：
1、设计目的与应用场景：

• 传统数据库（如MySQL、Oracle等）设计用于事务处理（OLTP），强调数据的一致性、原子性、隔离性和持久性（ACID属性），适合日常的增删改查操作，以及支持应用程序中的交易处理。
• Presto则是为大数据分析（OLAP）而生，专注于处理大规模数据分析查询，提供高速的交互式查询能力，适用于数据仓库环境，帮助用户进行复杂的数据分析和报告生成。

2、架构：

• 传统数据库往往采用集中式或主从复制架构，数据存储和处理能力受限于单一服务器或少数几台服务器的性能。
• Presto采用分布式架构，可以部署在多个节点上，通过并行处理技术，将查询任务分解到各个节点上执行，极大地提升了处理大规模数据的能力和查询速度。

3、数据存储：

• 传统数据库通常内置数据存储功能，负责数据的实际存储与管理。
• Presto本身不存储数据，它是一个查询引擎，需要连接到外部数据源（如Hadoop HDFS、S3、各种关系型数据库等）进行数据查询，这使得Presto在数据源的灵活性和可扩展性上更胜一筹。

4、查询处理速度：

• 传统数据库在处理大规模数据分析时可能遇到性能瓶颈，尤其是在涉及复杂查询和大数据量时。
• Presto通过并行处理和优化的内存管理机制，能够处理PB级别的数据并在短时间内返回查询结果，非常适合交互式查询和数据分析。

5、资源管理和扩展性：

• 传统数据库扩展性相对有限，增加处理能力和存储容量通常需要升级硬件或采用复杂的集群配置。
• Presto天然支持水平扩展，可以通过添加更多工作节点轻松扩大处理能力，适应不断增长的数据和查询需求。

综上所述，Presto与传统数据库在设计理念、技术架构和应用定位上有着本质的区别，分别适用于不同的业务场景和数据处理需求。

描述Presto的MPP架构。 

Presto采用了大规模并行处理（Massively Parallel Processing，MPP）架构，这种架构设计旨在通过高度并行化的方式处理大量数据，以实现极高的查询性能。以下是Presto MPP架构的关键组成部分和工作原理：

关键组件
1、协调节点（Coordinator Node）:

• 负责接收客户端发送的SQL查询请求。
• 对查询进行解析、逻辑规划，并生成执行计划。
• 分配任务给各个工作节点（Worker Nodes），管理整个查询的执行流程，包括任务调度、结果聚合和最终将结果返回给客户端。

2、工作节点（Worker Nodes）:

• 执行由协调节点分配的具体查询任务。
• 每个工作节点可以进一步划分为多个并行执行的工作者线程（Worker Threads），这些线程独立处理查询中的不同部分或数据分片。
• 直接与数据存储系统交互，读取所需数据，执行计算，并将中间结果返回给协调节点或直接与其他工作节点交换数据。

3、数据源（Data Sources）:

• Presto并不直接存储数据，而是通过连接器（Connectors）访问各种外部数据存储系统，如Hadoop HDFS、Amazon S3、SQL数据库等。
• 这种设计允许Presto灵活地查询跨系统的数据，无需数据迁移。

工作原理

• 查询提交与解析：客户端向协调节点提交SQL查询，协调节点解析查询语句并生成逻辑执行计划。
• 执行计划生成与优化：协调节点基于数据分布和系统资源情况，对逻辑计划进行优化，生成物理执行计划，该计划详细说明了如何在各个工作节点上并行执行查询任务。
• 任务分配与执行：协调节点将执行计划拆分成多个小任务，分配给各个工作节点执行。每个工作节点可能负责处理数据的一部分，或者执行查询的不同阶段（如扫描、过滤、聚合等）。
• 数据交换与汇聚：如果查询涉及多个工作节点上的数据聚合或连接操作，工作节点之间会通过高效的数据交换机制共享中间结果。协调节点负责最终结果的汇聚和排序。
• 结果返回：所有任务完成后，协调节点汇总最终结果，并将其返回给客户端。

Presto的MPP架构通过高度并行化的处理方式和智能的任务调度，实现了对大规模数据集的快速响应，尤其擅长处理复杂的分析查询，是大数据分析领域的重要工具。

Presto查询引擎是如何工作的？ 

Presto查询引擎的工作流程可以概括为以下几个步骤：
1、客户端提交查询：
客户端通过HTTP协议向Presto的协调节点（Coordinator）发送SQL查询请求。这个请求包含了用户想要执行的SQL查询语句。
2、查询解析与计划生成：
协调节点接收到查询后，首先使用ANTLR3等解析器将SQL语句转换成抽象语法树（Abstract Syntax Tree, AST）。接下来，查询优化器会对AST进行优化，生成逻辑查询计划。此计划会被进一步细化为物理执行计划，决定如何在集群中实际执行查询，包括数据如何分割、在哪些工作节点上执行等。
3、发现可用工作节点：
协调节点通过Discovery Service查找当前可用的工作节点（Worker Nodes）。Discovery Service维护着活动工作节点的列表，确保查询可以被分配到合适的节点上执行。
4、任务调度与执行：
协调节点将物理执行计划分解成多个任务，并将这些任务分配给各个工作节点。工作节点通过连接器（Connectors）与数据源交互，读取所需数据片段。Presto的执行是高度并行的，每个工作节点上的多个线程可以同时处理不同的数据分区或查询子任务。
5、数据交换与处理：
在处理过程中，如果查询涉及到数据的分布式操作，如JOIN或AGGREGATE，工作节点之间需要交换数据。Presto使用高效的网络通信机制来完成这一过程，确保数据快速且正确地在节点间传输。
6、结果汇聚与返回：
各个工作节点完成其任务后，将结果返回给协调节点。协调节点负责汇聚这些结果，进行必要的排序和合并，最终将完整的查询结果通过HTTP响应返回给客户端。
7、资源管理和故障恢复：
Presto的执行过程中还包括资源管理，以确保查询不会过度消耗系统资源。同时，它设计有容错机制，当工作节点出现故障时，能够重新调度任务，确保查询的可靠性。

解释Presto中的Coordinator和Worker的角色。 

Coordinator（协调者）:

• 查询入口：Coordinator作为客户端与Presto集群交互的入口点，负责接收客户端提交的SQL查询请求。
• 查询解析与规划：它解析SQL查询，生成逻辑和物理查询计划，这个过程包括查询优化，确定数据处理的最佳策略。
• 任务调度：基于生成的执行计划，Coordinator将任务分解并分配给各个Worker节点执行。它维护所有Worker的状态，并根据工作负载和资源情况做出智能调度决策。
• 结果汇聚：查询完成后，Coordinator收集各个Worker返回的结果，进行汇总、排序等处理，最后将完整的结果集返回给客户端。
• 资源管理和监控：监控查询执行状态，管理查询队列，确保资源的合理分配和使用，避免资源耗尽或查询饿死现象。

Worker（工作者）:

• 任务执行：Worker节点是数据处理的真正执行单元，负责执行由Coordinator分配的具体任务。这包括从数据源读取数据、执行计算操作（如过滤、聚合）、以及可能的数据交换等。
• 数据处理：通过连接器（Connectors）与外部数据存储系统（如HDFS、S3、MySQL等）交互，提取或写入数据。
• 心跳机制：Worker定期向Coordinator发送心跳信号，报告其健康状况和工作状态，便于Coordinator掌握整个集群的运行情况并及时做出调整。
• 并行处理：Worker内部可以并行执行多个任务或任务的多个部分，充分利用多核CPU资源，加速数据处理速度。

Presto由哪些主要组件构成？ 

1、Coordinator（协调节点）：

• 负责接收客户端发送的SQL查询请求。
• 解析SQL语句，生成查询执行计划，并对这些计划进行优化。
• 调度查询计划的各个部分到各个Worker节点上执行。
• 收集Worker节点返回的结果，进行汇总处理，并最终将查询结果返回给客户端。
• 管理查询生命周期，包括资源分配、查询排队、错误处理和状态监控。

2、Worker（工作节点）：

• 执行由Coordinator分配的具体查询任务。
• 实现数据的并行处理，包括读取数据、执行计算（如筛选、聚合）和数据交换等操作。
• 通过Connector与不同数据源进行交互，获取或写入数据。
• 定期向Coordinator发送心跳，报告状态和统计信息。

3、Connector（连接器）：

• 允许Presto与多种不同类型的数据存储系统交互，例如Hive、Cassandra、MySQL、Amazon S3等。
• 提供数据的读取接口以便Worker执行查询时获取数据，同时也可能提供写入接口。
• 实现了特定于数据存储的逻辑，如元数据检索、数据分割和访问控制等。

这些组件共同作用，使得Presto能够支持跨多个数据源的SQL查询，且能处理从GB到PB级别的数据量，特别适合于实时交互式分析场景。

什么是Discovery Server在Presto中的作用？ 

在Presto中，Discovery Server起到一个关键的集群管理和服务发现的作用。其具体职责包括：

• 服务注册：当Presto的Worker节点启动后，它们会向Discovery Server服务注册自身。这意味着每个Worker会向Discovery Server发送信息，告知其可用性以及如何与其通信。这个过程帮助形成了集群的一个全局视图。
• 节点发现：Coordinator节点利用Discovery Server来动态发现当前集群中所有可工作的Worker节点。通过查询Discovery Server，Coordinator能够获取到最新的Worker列表，从而知道应该将查询任务分配给哪些节点执行。
• 健康检查与容错管理：Discovery Server还参与监控Worker节点的状态，虽然具体的健康检查机制（如定时探测节点存活状态）是由Presto内部基于Airlift框架实现的。如果某个Worker节点发生故障或离线，Discovery Server会及时更新其状态信息，使得Coordinator能够避免将任务分发给不可用的节点，从而提高了系统的整体稳定性和容错能力。

简而言之，Discovery Server作为Presto集群的中央注册表，确保了动态集群环境中组件间的高效协同工作，是支撑Presto高可用性和可扩展性的核心组件之一。值得注意的是，在某些部署模式下，Discovery Server的功能可能会内嵌在Coordinator节点中，以简化部署架构。

Coordinator在Presto中承担哪些职责？

在Presto中，Coordinator承担着至关重要的管理与控制职责，它是整个集群的指挥中心。具体职责包括但不限于：
1、查询接收与解析：Coordinator负责接收来自客户端的SQL查询请求，对这些请求进行解析，理解查询意图。
2、查询优化与计划生成：解析后的查询经过优化器处理，转化为一个或多个逻辑查询计划，再进一步细化为物理执行计划。这个过程包括选择最优的数据处理策略、查询重写、以及生成执行阶段（Stages）和任务（Tasks）。
3、任务调度与资源管理：基于生成的执行计划，Coordinator将任务分发给各个Worker节点执行，并监控这些任务的执行状态。它根据集群资源状况动态调整任务分配，确保高效利用系统资源。
4、Worker节点管理：Coordinator维护着对集群中所有Worker节点的监控和管理，包括跟踪Worker的健康状况、性能指标以及可用性。如果Worker节点发生故障，Coordinator可以重新调度受影响的任务。
5、结果汇聚与返回：查询执行完毕后，各个Worker节点将处理结果返回给Coordinator，Coordinator负责汇集这些结果，进行必要的合并和排序，最终将完整的查询结果返回给客户端。
6、服务发现与注册：在一些配置中，Coordinator可能集成或与Discovery Service协作，负责Worker节点的注册与发现，确保Coordinator能够实时了解集群资源状态。
7、安全与权限控制：Coordinator还可能实施安全策略，比如验证客户端身份、执行查询权限检查等，以保护数据的安全性。
综上所述，Coordinator是Presto系统中的核心组件，它不仅负责解析和执行查询，还负责整个查询生命周期的管理，确保查询高效、可靠地完成。

Worker节点在Presto集群中扮演什么角色？

在Presto集群中，Worker节点扮演着数据处理和执行查询任务的核心角色。它们是实际执行数据读取、处理和计算的工作单元。以下是Worker节点的主要职责：
1、任务执行：Worker节点接收由Coordinator分配的查询任务，并按照任务指令执行数据读取、过滤、聚合、排序等操作。每个Worker可以同时执行多个任务。
2、数据处理：Worker直接与底层数据存储系统交互，如HDFS、Amazon S3、MySQL数据库或其他数据源，读取所需数据块，并根据查询计划对数据进行处理。
3、结果返回：任务执行完成后，Worker将处理结果返回给Coordinator。这些结果可能是中间结果，供后续任务使用，也可能是最终结果的一部分，需要汇总后反馈给客户端。
4、资源管理：Worker节点管理自身资源，如CPU、内存和磁盘I/O，确保任务在分配给它们的资源限制内执行。它们会向Coordinator报告资源使用情况，以便于动态调整任务分配。
5、状态报告：Worker持续向Coordinator报告其健康状况和任务执行状态，使得Coordinator能够及时发现故障并采取恢复措施。
6、可扩展性与容错：Presto集群可以通过增加Worker节点来线性扩展处理能力。当某个Worker失败时，Coordinator可以重新调度其任务到其他健康的Worker上，保证查询的连续性和系统的高可用性。

简单介绍一下Presto基础概念、技术细节与实现、性能优化与调优和应用场景与扩展性

关于PrestoSQL（也称为Presto或Trino，是一个由Facebook开源的高性能分布式SQL查询引擎）的面试题，我可以根据Presto的特点、架构、应用场景以及常见的技术挑战来归纳一些可能的面试问题。请注意，由于PrestoSQL本身是一个技术产品，具体的面试题可能会因公司、团队和职位要求的不同而有所差异。以下是一些可能的面试题及其简要答案概述：

基础知识与概念
 1) Presto是什么？它主要用于解决什么问题？
Presto是一个由Facebook开源的分布式SQL查询引擎，专为大规模数据集的交互式分析而设计。它主要用于解决传统数据仓库在处理大规模数据时的性能瓶颈问题，支持从GB到PB级别的数据查询，并以亚秒到几分钟级别的响应时间为目标。
 2) Presto的MPP架构是什么？请简述其特点。
Presto采用MPP（Massively Parallel Processing，大规模并行处理）架构，通过分布式计算和存储来加速大规模数据集的查询。MPP架构的特点包括数据分区、并行查询执行、以及高度可扩展性等。
 3) Presto中的Coordinator和Worker分别承担哪些职责？
Coordinator节点负责查询的解析、规划和调度，是查询的入口点。Worker节点则负责实际的数据处理，包括执行查询计划中的各个任务。
技术细节与实现
1) Presto如何实现数据源的插件化？
Presto通过Connector（连接器）机制实现数据源的插件化。Connector是Presto与数据源之间的桥梁，允许Presto查询各种类型的数据源，如Hadoop HDFS、Amazon S3、RDBMS等。
2) Presto如何处理列式存储数据？请举例说明。
Presto对列式存储数据有良好的支持，如ORC和Parquet格式。列式存储数据可以显著提高查询性能，因为Presto可以只读取查询中需要的列，而不是整行数据。
3) 请解释Presto中的谓词下推和列裁剪优化。
谓词下推是一种优化技术，可以将查询中的过滤条件尽可能地下推到数据源端执行，以减少不必要的数据传输。列裁剪则是只查询和传输查询中需要的列，进一步减少数据传输量。
性能优化与调优
1) 如何优化Presto的查询性能？请列举几种方法。
优化查询性能的方法包括：创建合适的索引、编写高效的查询语句、调整Presto的配置参数（如JVM设置、内存池划分）、利用Presto的查询优化技术（如CBO、动态过滤）等。
2) Presto如何处理GC（垃圾回收）？GC对Presto性能有何影响？
Presto在处理大规模数据时，GC可能会成为性能瓶颈。为了减少GC的影响，可以调整JVM的GC策略、增加堆内存大小、优化数据结构和算法等。
应用场景与扩展性
1) Presto的主要应用场景有哪些？
Presto的主要应用场景包括大数据的即时查询、多数据源的联邦查询、以及复杂的分析查询。它特别适合需要快速、实时数据分析的业务场景。
2) Presto如何与Hadoop生态系统集成？
Presto可以与Hadoop生态系统中的多个组件集成，如HDFS、Hive等。通过Presto，用户可以方便地查询存储在Hadoop中的数据，而无需将数据移动到其他系统中。

引用：通义千问