1，Presto基本认识
1.1 定义
Presto是一个分布式的查询引擎，本身并不存储数据，但是可以接入多种数据源，并且支持跨数据源的级联查询。Presto是一个OLAP的工具，擅长对海量数据进行复杂的分析；但是对于OLTP场景，并不是Presto所擅长，所以不要把Presto当做数据库来使用。
和大家熟悉的Mysql相比：首先Mysql是一个数据库，具有存储和计算分析能力，而Presto只有计算分析能力；其次数据量方面，Mysql作为传统单点关系型数据库不能满足当前大数据量的需求，于是有各种大数据的存储和分析工具产生，Presto就是这样一个可以满足大数据量分析计算需求的一个工具。
https://www.ryw168.com/news/capital/14907.html
1.2 数据源
Presto需要从其他数据源获取数据来进行运算分析，它可以连接多种数据源，包括Hive、RDBMS（Mysql、Oracle、Tidb等）、Kafka、MongoDB、Redis等
一条Presto查询可以将多个数据源的数据进行合并分析。
比如：select * from a join b where a.id=b.id;，其中表a可以来自Hive，表b可以来自Mysql。
1.3 优势
Presto是一个低延迟高并发的内存计算引擎，相比Hive，执行效率要高很多。
举例：
SELECT id,
name,
source_type,
created_at
FROM dw_dwb.dwb_user_day
WHERE dt='2018-06-03'
AND created_at>’2018-05-20’;
上述SQL在Presto运行时间不到1秒钟，在Hive里要几十秒钟。
1.4数据模型
Presto使用Catalog、Schema和Table这3层结构来管理数据。
---- Catalog:就是数据源。Hive是数据源，Mysql也是数据源，Hive 和Mysql都是数据源类型，可以连接多个Hive和多个Mysql，每个连接都有一个名字。一个Catalog可以包含多个Schema，大家可以通过show catalogs 命令看到Presto连接的所有数据源。
---- Schema：相当于一个数据库实例，一个Schema包含多张数据表。show schemas from 'catalog_name'可列出catalog_name下的所有schema。
---- Table：数据表，与一般意义上的数据库表相同。show tables from 'catalog_name.schema_name'可查看'catalog_name.schema_name'下的所有表。
在Presto中定位一张表，一般是catalog为根，例如：一张表的全称为 hive.test_data.test，标识 hive(catalog)下的 test_data(schema)中test表。
可以简理解为：数据源的大类.数据库.数据表。
2，Presto与Hive
Hive是一个基于HDFS(分布式文件系统)的一个数据库，具有存储和分析计算能力， 支持大数据量的存储和查询。Hive 作为数据源，结合Presto分布式查询引擎，这样大数据量的查询计算速度就会快很多。
Presto支持标准SQL，这里需要提醒大家的是，在使用Hive数据源的时候，如果表是分区表，一定要添加分区过滤，不加分区扫描全表是一个很暴力的操作，执行效率低下并且占用大量集群资源，大家尽量避免这种写法。
这里提到Hive分区，我简单介绍一下概念。Hive分区就是分目录，把一个大的数据集根据业务需要分割成更细的数据集。
举例：假如一个表的数据都放在/user/xiaoming/table/目录下，如果想把数据按照每天的数据细分，则就变成/user/xiaoming/table/2018-06-01/，/user/xiaoming/table/2018-06-02/，……如果查询某一天的数据，就可以直接取某一天目录下的数据，不需要扫描其他天的数据，节省了时间和资源。
使用Presto:
3，Presto接入方式
Presto的接入方式有多种：presto-cli，pyhive，jdbc，http，golang，SQLAlchemy，PHP等，其中presto-cli是Presto官方提供的，下面以presto-cli为例展开说明(自行下载)。
以连接hive数据源为例，在电脑终端输入：./presto-cli.jar --server presto.xxx-apps.com:9200 --catalog hive --user xxxx --source 'pf=adhoc;client=cli'就可以进入presto终端界面。
先解释下各参数的含义：
--server 是presto服务地址；
--catalog 是默认使用哪个数据源，后面也可以切换，如果想连接mysql数据源，使用mysql数据源名称即可；
--user 是用户名；
--source 是代表查询来源，source设置格式为key=value形式（英文分号分割）； 例如个人从command line查询应设置为pf=adhoc;client=cli。
进入终端后:
查看数据源： show catalogs;
查看数据库实例：show schemas;
Presto使用手册：https://prestodb.io/docs/current/
问答：
1.使用场景？
－mysql跨数据库查询；－数仓的表数据查询(数据分析) ...
2.为什么presto查询速度比Hive快？
presto是常驻任务，接受请求立即执行，全内存并行计算；hive需要用yarn做资源调度，接受查询需要先申请资源，启动进程，并且中间结果会经过磁盘。
1.1 定义
Presto是一个分布式的查询引擎，本身并不存储数据，但是可以接入多种数据源，并且支持跨数据源的级联查询。Presto是一个OLAP的工具，擅长对海量数据进行复杂的分析；但是对于OLTP场景，并不是Presto所擅长，所以不要把Presto当做数据库来使用。
和大家熟悉的Mysql相比：首先Mysql是一个数据库，具有存储和计算分析能力，而Presto只有计算分析能力；其次数据量方面，Mysql作为传统单点关系型数据库不能满足当前大数据量的需求，于是有各种大数据的存储和分析工具产生，Presto就是这样一个可以满足大数据量分析计算需求的一个工具。
https://www.ryw168.com/news/capital/14907.html
1.2 数据源
Presto需要从其他数据源获取数据来进行运算分析，它可以连接多种数据源，包括Hive、RDBMS（Mysql、Oracle、Tidb等）、Kafka、MongoDB、Redis等
一条Presto查询可以将多个数据源的数据进行合并分析。
比如：select * from a join b where a.id=b.id;，其中表a可以来自Hive，表b可以来自Mysql。
1.3 优势
Presto是一个低延迟高并发的内存计算引擎，相比Hive，执行效率要高很多。
举例：
SELECT id,
name,
source_type,
created_at
FROM dw_dwb.dwb_user_day
WHERE dt='2018-06-03'
AND created_at>’2018-05-20’;
上述SQL在Presto运行时间不到1秒钟，在Hive里要几十秒钟。
1.4数据模型
Presto使用Catalog、Schema和Table这3层结构来管理数据。
---- Catalog:就是数据源。Hive是数据源，Mysql也是数据源，Hive 和Mysql都是数据源类型，可以连接多个Hive和多个Mysql，每个连接都有一个名字。一个Catalog可以包含多个Schema，大家可以通过show catalogs 命令看到Presto连接的所有数据源。
---- Schema：相当于一个数据库实例，一个Schema包含多张数据表。show schemas from 'catalog_name'可列出catalog_name下的所有schema。
---- Table：数据表，与一般意义上的数据库表相同。show tables from 'catalog_name.schema_name'可查看'catalog_name.schema_name'下的所有表。
在Presto中定位一张表，一般是catalog为根，例如：一张表的全称为 hive.test_data.test，标识 hive(catalog)下的 test_data(schema)中test表。
可以简理解为：数据源的大类.数据库.数据表。
2，Presto与Hive
Hive是一个基于HDFS(分布式文件系统)的一个数据库，具有存储和分析计算能力， 支持大数据量的存储和查询。Hive 作为数据源，结合Presto分布式查询引擎，这样大数据量的查询计算速度就会快很多。
Presto支持标准SQL，这里需要提醒大家的是，在使用Hive数据源的时候，如果表是分区表，一定要添加分区过滤，不加分区扫描全表是一个很暴力的操作，执行效率低下并且占用大量集群资源，大家尽量避免这种写法。
这里提到Hive分区，我简单介绍一下概念。Hive分区就是分目录，把一个大的数据集根据业务需要分割成更细的数据集。
举例：假如一个表的数据都放在/user/xiaoming/table/目录下，如果想把数据按照每天的数据细分，则就变成/user/xiaoming/table/2018-06-01/，/user/xiaoming/table/2018-06-02/，……如果查询某一天的数据，就可以直接取某一天目录下的数据，不需要扫描其他天的数据，节省了时间和资源。
使用Presto:
3，Presto接入方式
Presto的接入方式有多种：presto-cli，pyhive，jdbc，http，golang，SQLAlchemy，PHP等，其中presto-cli是Presto官方提供的，下面以presto-cli为例展开说明(自行下载)。
以连接hive数据源为例，在电脑终端输入：./presto-cli.jar --server presto.xxx-apps.com:9200 --catalog hive --user xxxx --source 'pf=adhoc;client=cli'就可以进入presto终端界面。
先解释下各参数的含义：
--server 是presto服务地址；
--catalog 是默认使用哪个数据源，后面也可以切换，如果想连接mysql数据源，使用mysql数据源名称即可；
--user 是用户名；
--source 是代表查询来源，source设置格式为key=value形式（英文分号分割）； 例如个人从command line查询应设置为pf=adhoc;client=cli。
进入终端后:
查看数据源： show catalogs;
查看数据库实例：show schemas;
Presto使用手册：https://prestodb.io/docs/current/
问答：
1.使用场景？
－mysql跨数据库查询；－数仓的表数据查询(数据分析) ...
2.为什么presto查询速度比Hive快？
presto是常驻任务，接受请求立即执行，全内存并行计算；hive需要用yarn做资源调度，接受查询需要先申请资源，启动进程，并且中间结果会经过磁盘。