Presto安装配置和使用

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我是靠谱客的博主整齐长颈鹿，最近开发中收集的这篇文章主要介绍Presto安装配置和使用，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

一、概要

1.1 关键字

Facebook、OLAP、分布式查询引擎、跨多数据源级联、低延迟高并发、内存计算、交互式、java8、PB级。

1.2 组成

Coordinator

coordinator是负责解析语句，规划查询和管理worker节点的服务器。它是Presto的“大脑”，也是客户端连接以提交语句以供执行的节点。每个Presto安装必须有一个coordinator和一个或多个worker。出于开发或测试目的，可以将单个Presto实例配置为执行这两个角色。

coordinator跟踪每个worker的活动并协调查询的执行。coordinator创建一个涉及一系列阶段的查询的逻辑模型，然后将其转换为在worker集群上运行的一系列连接任务。

coordinator使用REST API与worker和客户端进行通信。

Worker

worker负责执行任务和处理数据。worker节点从连接器获取数据并相互交换中间数据。coordinator负责从worker那里获取结果并将最终结果返回给客户端。

当worker进程启动时，它会将自己通告给coordinator中的discovery server，这使coordinator可以执行任务。

worker使用REST API与其他worker和coordinator进行通信。

1.3 其他

Presto通过Catalog、Schema、Table方可确定数据源。

二、安装及配置

官方文档：https://prestodb.github.io/docs/current/index.html

2.1 搭建

准备两台机器4.19和4.20作为Presto测试集群，4.20既充当coordinator又充当worker，而4.19仅充当worker。

正式环境中，为了更好的Presto集群性能，避免同一Presto节点既充当coordinator又充当worker。

2.1.1 服务端搭建

下载服务端：

wget https://repo1.maven.org/maven2/com/facebook/presto/presto-server/0.200/presto-server-0.200.tar.gz

在Presto集群机器上各自解压，tar -zxvf presto-server-0.200.tar.gz -C /usr/local/

（1）4.20配置（既充当coordinator又充当worker）：

config.properties:

coordinator=true
node-scheduler.include-coordinator=true
http-server.http.port=8080
query.max-memory=512MB
query.max-memory-per-node=512MB
discovery-server.enabled=true
discovery.uri=http://10.1.4.20:8080

node.properties:

node.environment=production
node.id=master
##包含日志等数据
node.data-dir=/home/presto-server-0.200/tmp/presto-data

log.properties:

book.presto=DEBUG

jvm.config:

-server
-Xmx2G
-XX:+UseG1GC
-XX:G1HeapRegionSize=32M
-XX:+UseGCOverheadLimit
-XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
-XX:OnOutOfMemoryError=kill -9 %p

（2）4.19配置（仅充当worker）：

config.properties:

coordinator=false
http-server.http.port=8080
query.max-memory=512MB
##官方文档未注释此属性，但会报错导致worker不能启动
#query.max-total-memory-per-node=512MB
query.max-memory-per-node=512MB
discovery.uri=http://10.1.4.20:8080

若报错'query.max-total-memory-per-node' was not used，注释此属性即可成功启动：

2019-07-16T11:32:04.586+0800  ERROR    main       com.facebook.presto.server.PrestoServer  Unable to create injector, see the following errors:
1) Configuration property 'query.max-total-memory-per-node' was not used
  at io.airlift.bootstrap.Bootstrap.lambda$initialize$2(Bootstrap.java:234)
1 error
com.google.inject.CreationException: Unable to create injector, see the following errors:
1) Configuration property 'query.max-total-memory-per-node' was not used
  at io.airlift.bootstrap.Bootstrap.lambda$initialize$2(Bootstrap.java:234)
1 error
       at com.google.inject.internal.Errors.throwCreationExceptionIfErrorsExist(Errors.java:543)
       at com.google.inject.internal.InternalInjectorCreator.initializeStatically(InternalInjectorCreator.java:159)
       at com.google.inject.internal.InternalInjectorCreator.build(InternalInjectorCreator.java:106)
       at com.google.inject.Guice.createInjector(Guice.java:87)
       at io.airlift.bootstrap.Bootstrap.initialize(Bootstrap.java:241)
       at com.facebook.presto.server.PrestoServer.run(PrestoServer.java:115)
       at com.facebook.presto.server.PrestoServer.main(PrestoServer.java:67)

node.properties:

node.environment=production
node.id=master
##包含日志等数据
node.data-dir=/home/presto-server-0.200/tmp/presto-data

log.properties和jvm.config与4.20一致，需要调优再改即可。

启动各服务端，在连接器配置完成之后：

./bin/launcher start

控制台页面coordinatorIP:8080：

2.1.2 客户端安装

下载与服务端版本一致的客户端：

wget https://repo1.maven.org/maven2/com/facebook/presto/presto-cli/0.200/presto-cli-0.200-executable.jar

将其重命名为presto，赋予执行权限：chmod +x ，启动

./presto --server 10.1.4.20：8080 --catalog hive --schema default

虽然在连接的时候指定了一个默认的数据源，但仍可通过catalog.schema.table来操作非默认的数据源，以便进行跨数据源查询。

2.2 连接器配置

Presto支持连接很多种数据源，这里示例连接hive、mysql、redis和worker内存，在coordinator的${PRESTO_HOME}/etc/catalog/中，创建对应的连接配置文件。

2.2.1 hive连接器配置

hive.properties：

connector.name=hive-hadoop2
hive.metastore.uri=thrift://10.1.4.18:9083
##对于基本设置，Presto自动配置HDFS客户端，不需要任何配置文件。在某些情况下，例如使用联邦HDFS或NameNode高可用性时，必须指定其他HDFS客户端选项才能访问HDFS群集。为此，请添加hive.config.resources属性以引用HDFS配置文件
#hive.config.resources=/etc/hadoop/conf.cloudera.yarn/core-site.xml,/etc/hadoop/conf.cloudera.yarn/hdfs-site.xml

2.2.2 mysql连接器配置

mysql.properties

connector.name=mysql
connection-url=jdbc:mysql://10.1.4.16:3306
connection-user=test
connection-password=111

2.2.3 redis连接器配置

首先向redis中插入一批记录，然后通过设置两种不同的表映射规则，将redis中的同一份数据，映射为两张不同数据结构的表table1和table2，如下：

set key1 "{"rowNumber":1,"customerKey":1,"name":"Customer#000000001"}"
set key2 "{"rowNumber":3,"customerKey":3,"name":"Customer#000000003"}"
set key3 "{"rowNumber":5,"customerKey":5,"name":"Customer#000000005"}"
set key4 "{"rowNumber":7,"customerKey":7,"name":"Customer#000000007"}"
set key5 "{"rowNumber":9,"customerKey":9,"name":"Customer#000000009"}"
set key6 "{"rowNumber":9,"customerKey":19,"name":"Customer#0000000019"}"

redis.properties

connector.name=redis
# 需要查询的表要都要写在这里，而且需要在etc/redis目录下定义对应表的json文件，
# 每次修改后需要重启presto生效
redis.table-names=schema1.table1,schema1.table2
redis.nodes=10.1.4.17:6379

另外，redis还需创建${PRESTO_HOME}/etc/redis/目录，并在其中配置表映射规则文件：

table1.json

{
    "tableName": "table1",
    "schemaName": "schema1",
    "key": {
        "dataFormat": "raw",
        "fields": [
            {
                "name": "redis_key",
                "type": "VARCHAR",
                "hidden": "false"
            }
        ]
    },
    "value": {
        "dataFormat": "json",
        "fields": [
            {
                "name": "row_number",
                "mapping": "rowNumber",
                "type": "BIGINT"
            },
            {
                "name": "customer_key",
                "mapping": "customerKey",
                "type": "BIGINT"
            },
            {
                "name": "name",
                "mapping": "name",
                "type": "VARCHAR"
            }
        ]
    }
}

table2.json

{
    "tableName": "table2",
    "schemaName": "schema1",
    "key": {
        "dataFormat": "raw",
        "fields": [
            {
                "name": "redis_key",
                "type": "VARCHAR",
                "hidden": "false"
            }
        ]
    },
    "value": {
        "dataFormat": "raw",
        "fields": [
            {
                "name": "redis_value",
                "type": "VARCHAR"
            }
        ]
    }
}

2.2.4 内存连接器配置

Presto将worker节点上的内存作为数据源，进行建表、删表、插入数据、读取数据等。

connector.name=memory
memory.max-data-per-node=128MB

2.3 jdbc运行

Presto同时也支持jdbc的方式连接Presto，先下载与服务端版本一致的jdbc驱动包，如：

<!-- presto-jdbc -->
<dependency>
    <groupId>com.facebook.presto</groupId>
    <artifactId>presto-jdbc</artifactId>
    <version>0.200</version>
</dependency>

注意使用jdbc的方式连接mysql，必须要求mysql服务端开启SSL，否则会抛异常：

Exception in thread "main" java.sql.SQLException: Authentication using username/password requires SSL to be enabled

最后

以上就是整齐长颈鹿为你收集整理的Presto安装配置和使用的全部内容，希望文章能够帮你解决Presto安装配置和使用所遇到的程序开发问题。

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本图文内容来源于网友提供，作为学习参考使用，或来自网络收集整理，版权属于原作者所有。

本文分类：Presto
浏览次数：80 次浏览
发布日期：2023-08-30 21:25:14
本文链接：https://www.kaopuke.com/article/k-p-k_14_uzo_14_f3_14__23__14_1.html

Presto安装配置和使用

概述

一、概要

1.1 关键字

1.2 组成

1.3 其他

二、安装及配置

2.1 搭建

2.2 连接器配置

2.3 jdbc运行

最后

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Presto安装配置和使用

概述

一、概要

1.1 关键字

1.2 组成

1.3 其他

二、安装及配置

2.1 搭建

2.2 连接器配置

2.3 jdbc运行

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