目前最流行的大数据查询引擎非hive莫属，它是基于MR的类SQL查询工具，会把输入的查询SQL解释为MapReduce，能极大的降低使用大数据查询的门槛，让一般的业务人员也可以直接对大数据进行查询。但因其基于MR，运行速度是一个弊端，通常运行一个查询需等待很久才会有结果。对于此情况，创造了hive的facebook不负众望，创造了新神器---presto，其查询速度平均比hive快10倍，现在就来部署体验一下吧。

一、准备工作

操作系统： centos7

JAVA: JDK8（155版本及以上），我使用的是jdk1.8.0_191

presto server：presto-server-0.221.tar.gz

presto client： presto-cli-0.221-executable.jar

注：

a）本次是基于hive来进行部署使用,因此相关节点已部署hadoop、hive;

b) presto官网地址为https://prestodb.github.io presto server、client及jdbc jar均可以从官网下载。

二、部署阶段

1. 将jdk、 presto server presto client 上传至各服务器上

jdk包我上传至/usr/local 目录，并解压、配置软链接，配置环境变量，如不配置环境变量，也可在launcher里修改

presto server及client上传至 /opt/presto下，同时解压server包

2. 各节点信息如下

其中包含一个Coordinator节点及8个worker节点

ip	节点角色	节点名
192.168.11.22	Coordinator	node22
192.168.11.50	Worker	node50
192.168.11.51	Worker	node51
192.168.11.52	Worker	node52
192.168.11.53	Worker	node53
192.168.11.54	Worker	node54
192.168.11.55	Worker	node55
192.168.11.56	Worker	node56
192.168.11.57	Worker	node57

3. 创建presto数据及日志目录

以下操作各节点均相同，只有配置文件处需根据各节点情况，对应修改

mkdir -p /data/presto

4. 创建etc目录

cd  /opt/presto/presto-server-0.221mkdir etc

5. 创建所需的配置文件

1）创建并配置 config.properties

如果是Coordinator节点，建议如下配置（内存大小根据实际情况修改）

vim   config.properties## 添加如下内容coordinator=truedatasources=hivenode-scheduler.include-coordinator=falsehttp-server.http.port=8080query.max-memory=80GBquery.max-memory-per-node=10GBquery.max-total-memory-per-node=10GBdiscovery-server.enabled=truediscovery.uri=http://192.168.11.22:8080

如果是worker 节点：

vim config.properties ## 添加如下内容coordinator=false#datasources=hive#node-scheduler.include-coordinator=falsehttp-server.http.port=8080query.max-memory=80GBquery.max-memory-per-node=10GBquery.max-total-memory-per-node=10GB#discovery-server.enabled=truediscovery.uri=http://192.168.11.22:8080

参数说明:

coordinator：是否运行该实例为coordinator（接受client的查询和管理查询执行）。node-scheduler.include-coordinator:coordinator是否也作为work。对于大型集群来说，在coordinator里做worker的工作会影响查询性能。http-server.http.port:指定HTTP端口。Presto使用HTTP来与外部和内部进行交流。query.max-memory: 查询能用到的最大总内存query.max-memory-per-node: 查询能用到的最大单结点内存discovery-server.enabled: Presto使用Discovery服务去找到集群中的所有结点。每个Presto实例在启动时都会在Discovery服务里注册。这样可以简化部署， 不需要额外的服务，Presto的coordinator内置一个Discovery服务。也是使用HTTP端口。discovery.uri: Discovery服务的URI。将192.168.11.22:8080替换为coordinator的host和端口。这个URI不能以斜杠结尾，这个错误需特别注意，不然会报404错误。另外还有以下属性：jmx.rmiregistry.port: 指定JMX RMI的注册。JMX client可以连接此端口jmx.rmiserver.port: 指定JXM RMI的服务器。可通过JMX监听。

2) 配置 jvm.config

vim jvm.config#  添加如下内容-server-Xmx20G-XX:+UseG1GC-XX:G1HeapRegionSize=32M-XX:+UseGCOverheadLimit-XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError-XX:OnOutOfMemoryError=kill -9 %p

JVM配置文件包含启动Java虚拟机时的命令行选项。格式是每一行是一个命令行选项。此文件数据是由shell解析，所以选项中包含空格或特殊字符会被忽略。

3）配置log.properties

vim log.properties# 添加如下内容com.facebook.presto=INFO

日志级别有四种，DEBUG, INFO, WARN and ERROR

4) 配置node.properties

vim  node.properties
## 添加如下内容node.environment=presto_oceannode.id=node22node.data-dir=/data/presto

参数说明：

node.environment: 环境名字，Presto集群中的结点的环境名字都必须是一样的。
node.id: 唯一标识，每个结点的标识都必须是为一的。就算重启或升级Presto都必须还保持原来的标识。
node.data-dir: 数据目录，Presto用它来保存log和其他数据

5）配置catalog及hive.properties

创建 catalog目录，因本次使用的hive,因此在此目录下创建hive.properties 并配置对应参数

mkdir  catalog
vim hive.properties# 添加如下内容
connector.name=hive-hadoop2hive.metastore.uri=thrift://192.168.11.22:9083hive.config.resources=/opt/hadoop/hadoop-3.2.0/etc/hadoop/core-site.xml,/opt/hadoop/hadoop-3.2.0/etc/hadoop/hdfs-site.xmlhive.allow-drop-table=true

至此相关配置文件配置完成。

三、启动presto-server并连接

进入/opt/presto/presto-server-0.221/bin，有launcher命令

如果需要配置JAVA等环境变量也可以在此文件里修改。在此处修改的好处在于可以与不同版本的jdk共存而不影响原有业务。

1. 启动presto-server

./launcher start

此时如果/data/presto/var日志生成，且无报错信息，代表启动正常。

2. presto-cli 连接

把下载的jar包：presto-cli-0.221-executable.jar 重命名为：presto 并且赋予权限

ln -s presto-cli-0.221-executable.jar   prestochmod +x presto./presto --server localhost:8080 --catalog hive --schema default

此时可以查看到hive里的库及表

3. 查看web界面

登录http://192.168.11.22:8080/ui/可查看整体状态。

至此，presto部署就完成了。其与hive的性能对比、工作原理及使用建议等后续有机会再介绍。

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比hive快10倍的大数据查询利器-- presto

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