如何学习Presto：糙快猛的大数据之路（建立团体框架） ...

这个系列文章用"粗快猛+大模子问答+讲故事"的创新学习方法，让你轻松明白复杂知识！涵盖Hadoop、Spark、MySQL、Flink等大数据所有热门技术栈，每篇万字长文。时间紧？只看开头20%就能有收获！精彩内容太多？收藏慢慢看！点击链接开启你的大数据学习之旅https://blog.csdn.net/u012955829/category_12733281.html
  

  
作为一名大数据开发者,学习新技术是我们工作中不可或缺的一部分。今天,我想和大家分享一下如何高效地学习Presto这个强盛的分布式SQL查询引擎。我的学习方法可以概括为"糙快猛"——不寻求一步到位的完善,而是在实践中不断进步。让我们开始这段Presto学习之旅吧!
什么是Presto?

在深入学习方法之前,我们先简单了解一下Presto:

Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎,最初由Facebook开发,用于针对各种数据源进行交互式分析查询。它的紧张特点包罗:

• 高性能:能够快速处置惩罚PB级数据。
  
• 机动性:支持多种数据源,包罗Hive、Cassandra、关系数据库等。
  
• 标准SQL:使用ANSI SQL语法,对于熟悉SQL的开发者来说学习曲线较低。
  

我的Presto学习故事

还记得我刚开始学习Presto的时间,心田布满了忐忑。作为一个从零基础跨行到大数据领域的开发者,面对Presto这样的分布式系统,我曾一度感到力有未逮。
有一天,我偶然听到一句话:"学习就应该糙快猛,不要一下子寻求完善,在不完善的状态下前行才是最高效的姿势。"这句话给了我极大的启发。我决定改变学习方式,不再纠结于完善明白每个概念,而是直接上手实践。
糙快猛学习法则

• 粗略了解根本概念
  

首先,我快速浏览了Presto的官方文档,粗略了解了它的架构和根本概念。好比:

• Coordinator: 负责解析语句、生成执行筹划和管理Worker节点
  
• Worker: 负责执行使命和处置惩罚数据
  
• Connector: 连接各种数据源的接口
  

• 快速搭建环境
  

与其花大量时间研究如何完善配置Presto集群,我选择使用Docker快速搭建一个单节点的Presto环境:

1. docker run -p 8080:8080 --name presto prestosql/presto

复制代码

这样,我就能在几分钟内拥有一个可以实践的Presto环境。

• 猛练根本查询
  

有了环境后,我立刻开始练习根本的SQL查询。比方:

1. -- 创建一个简单的内存表
2. CREATE TABLE memory.default.users (
3.   id BIGINT,
4.   name VARCHAR,
5.   age INTEGER
6. );
8. -- 插入一些数据
9. INSERT INTO memory.default.users VALUES
10.   (1, 'Alice', 30),
11.   (2, 'Bob', 25),
12.   (3, 'Charlie', 35);
14. -- 执行查询
15. SELECT * FROM memory.default.users WHERE age > 28;

复制代码

通过这种方式,我快速熟悉了Presto的根本使用,建立了实践的信心。
迭代提升

在"糙快猛"的基础上,我逐步深入学习:

• 连接实际数据源: 尝试连接Hive、MySQL等实际使用的数据源。
  
• 优化查询性能: 学习使用EXPLAIN分析查询筹划,优化大规模数据查询。
  
• 深入源码: 阅读关键组件的源代码,明白Presto的内部工作机制。
  

善用AI助手

在当前的技术环境中,我们有了更强盛的学习助手——AI大模子。比方,在学习Presto时,我经常使用ChatGPT来:

• 解释复杂概念
  
• 生成示例代码
  
• 模拟真实场景的问题解决
  

这里有一个使用AI助手学习Presto的例子:
Human: 请解释Presto中的动态过滤(Dynamic Filtering)概念,并给出一个简单的使用示例。
AI: Presto的动态过滤是一种查询优化技术,用于减少在分布式连接使用中处置惩罚的数据量。它通过在运行时动态创建过滤条件,将这些条件下推到数据源,从而在早期阶段过滤掉不需要的数据。
这里是一个简单的例子:
假设我们有两张表: orders 和 lineitem
SQL查询:

1. SELECT o.orderkey, o.totalprice, l.quantity
2. FROM orders o JOIN lineitem l ON o.orderkey = l.orderkey
3. WHERE l.quantity > 100

复制代码

在没有动态过滤的环境下,Presto会先读取整个orders表,然后与lineitem表进行连接。
使用动态过滤后,Presto会:

• 首先扫描lineitem表,找出quantity > 100的orderkey
  
• 将这些orderkey作为过滤条件应用到orders表的扫描中
  
• 然后只读取满意条件的orders纪录
  

这样可以显著减少需要处置惩罚的数据量,进步查询服从。
要启用动态过滤,可以在Presto配置文件中设置:

1. dynamic-filtering-enabled=true

复制代码

进阶学习计谋

在掌握了Presto的基础知识后,是时间采取一些进阶的学习计谋了。这里我想分享几个我在学习过程中发现特别有用的方法:
1. 实战项目驱动学习

没有什么比解决实际问题更能促进学习了。我发起你为自己设定一个小项目,好比:

• 使用Presto分析你公司的日志数据
  
• 构建一个跨多个数据源的报表系统
  

通过这样的项目,你会遇到各种实际问题,从而深入学习Presto的各种特性。
2. 加入开源社区

Presto有一个活泼的开源社区,加入其中可以极大地促进你的学习:

• 阅读GitHub上的issues和pull requests
  
• 尝试回答社区中的问题
  
• 假如可能,提交一些小的bug修复或改进
  

这不仅能提升你的技术能力,还能建立你在大数据领域的专业网络。
3. 深入明白查询优化

Presto的查询优化是一个深奥但非常紧张的话题。我发起你:

• 学习如何读懂和分析EXPLAIN筹划
  
• 明白Presto的成本模子
  
• 研究常见的查询优化技术,如谓词下推、动态过滤等
  

这里有一个分析EXPLAIN筹划的简单例子:

1. EXPLAIN (TYPE DISTRIBUTED)
2. SELECT r.regionkey, n.name, count(*) as count
3. FROM nation n JOIN region r ON n.regionkey = r.regionkey
4. GROUP BY r.regionkey, n.name;

复制代码

通太过析输出,你可以了解Presto如何分布式地执行这个查询,从而学习如何优化复杂查询。
实际应用案例

让我们看一个Presto在实际业务中的应用案例,这将资助你明白Presto如何解决实际问题。
假设你是一家电商公司的大数据开发者,需要分析用户举动和销售数据。你的数据分布在多个系统中:

• 用户举动日志存储在Hive中
  
• 订单数据在MySQL数据库中
  
• 产品信息在PostgreSQL中
  

使用Presto,你可以编写如下查询:

1. WITH user_behavior AS (
2.   SELECT user_id, count(*) as view_count
3.   FROM hive.logs.page_views
4.   WHERE date = current_date - interval '1' day
5.   GROUP BY user_id
6. ),
7. order_info AS (
8.   SELECT user_id, sum(total_amount) as total_spend
9.   FROM mysql.sales.orders
10.   WHERE order_date = current_date - interval '1' day
11.   GROUP BY user_id
12. )
13. SELECT
14.   u.user_id,
15.   p.product_name,
16.   u.view_count,
17.   o.total_spend
18. FROM user_behavior u
19. JOIN order_info o ON u.user_id = o.user_id
20. JOIN postgresql.inventory.products p ON p.product_id = o.product_id
21. WHERE u.view_count > 10 AND o.total_spend > 1000
22. ORDER BY o.total_spend DESC
23. LIMIT 100;

复制代码

这个查询超过了三个差别的数据源,分析了高活泼度且高消费的用户及其购买的产品。通过Presto,你可以在一个查询中完成这种复杂的跨源数据分析,这在传统的数据处置惩罚方式中是很难实现的。
个人经验分享

在我的Presto学习之旅中,我犯过不少错误,也收获了很多经验。以下是一些我想和你分享的个人心得:

• 不关键怕犯错：在学习过程中,我经常写出服从低下的查询。但正是通太过析这些"失败",我学会了如何优化查询。
  
• 连续学习新特性：Presto在不断发展,新版本经常会引入新的特性和优化。保持对新版本的关注,及时学习新特性,这对提升你的Presto技能至关紧张。
  
• 关注性能调优：在实际项目中,查询性能通常是关键。我发起你深入学习Presto的内存管理、worker调度等底层机制,这将资助你更好地进行性能调优。
  
• 多与他人交流：无论是与团队成员讨论,还是加入技术会议,交流都能带来新的见解和灵感。我就是在一次技术分享会上学到了"动态分区裁剪"这个紧张概念。
  

高级主题探索

在掌握了Presto的基础知识和一些进阶技巧后，是时间探索一些更高级的主题了。这些主题可能看起来有些复杂，但别忘了我们的"糙快猛"原则——先大致明白，在实践中逐步深入。
1. 自定义函数（UDF）

Presto答应你创建自定义函数，这在处置惩罚特定业务逻辑时非常有用。比方，假设我们需要一个函数来盘算两个日期之间的工作日数：

1. CREATE FUNCTION calculate_working_days(start_date DATE, end_date DATE)
2. RETURNS INTEGER
3. LANGUAGE JAVA
4. AS '
5.     long days = ChronoUnit.DAYS.between(start_date, end_date);
6.     long result = days - 2 * (days / 7);
7.     if (start_date.getDayOfWeek() == DayOfWeek.SUNDAY) result--;
8.     if (end_date.getDayOfWeek() == DayOfWeek.SATURDAY) result--;
9.     return (int) result;
10. '

复制代码

学习创建和使用UDF可以大大进步你的Presto使用服从。
2. 窗口函数的高级应用

窗口函数是Presto中非常强盛的特性。让我们看一个复杂一点的例子，假设我们要分析销售数据，盘算每个产品在其类别中的销售排名，以及与前一天相比的销售增长：

1. SELECT
2.     date,
3.     category,
4.     product,
5.     sales,
6.     RANK() OVER (PARTITION BY date, category ORDER BY sales DESC) as rank_in_category,
7.     sales - LAG(sales, 1, 0) OVER (PARTITION BY product ORDER BY date) as sales_growth
8. FROM
9.     daily_sales
10. WHERE
11.     date >= current_date - INTERVAL '30' DAY
12. ORDER BY
13.     date, category, rank_in_category

复制代码

明白和机动运用这样的复杂查询，可以资助你解决很多实际业务问题。
3. 查询优化进阶

在之前，我们简单提到了查询优化。现在让我们深入探讨一些详细的优化技巧：
a) 分区裁剪：确保你的查询条件能够使用表的分区信息。比方：

1. -- 低效查询
2. SELECT * FROM large_table WHERE date >= DATE '2023-01-01' AND date < DATE '2023-02-01'
4. -- 优化后的查询
5. SELECT * FROM large_table WHERE date_partition = '2023-01'

复制代码

b) 谓词下推：尽可能将过滤条件下推到数据源。Presto通常会主动做这个优化，但了解这个概念可以资助你写出更高效的查询。
c) 制止笛卡尔积：始终提供正确的连接条件，制止产生大量中间结果。
d) 使用近似函数：对于大规模数据，使用approx_distinct()取代COUNT(DISTINCT)可以显著提升性能。
4. Presto的内存管理

明白Presto如何管理内存对于调优大规模查询至关紧张。以下是一些关键概念：

• 内存池：Presto使用差别的内存池来管理查询执行。了解general、reserved和system池的作用可以资助你更好地配置Presto。
  
• 内存不敷处置惩罚：当查询使用的内存超过限制时，Presto会如那里理？了解这一点可以资助你筹划更可靠的查询。
  

实战案例：构建及时数据仪表板

让我们通过一个实际的项目案例来整合我们学到的知识。假设我们要为一个大型电商平台构建一个及时的销售数据仪表板。

• 数据源设置：
  
  
  
  • 及时订单数据存储在Kafka中
    
  • 汗青订单数据存储在Hive中
    
  • 产品和用户信息存储在MySQL中
    
  
  
• Presto配置：
  
  
  
  • 设置Kafka连接器以读取及时数据
    
  • 配置Hive和MySQL连接器
    
  
  
• 查询筹划：
  

1. WITH real_time_orders AS (
2.     SELECT
3.         product_id,
4.         COUNT(*) as order_count,
5.         SUM(amount) as total_amount
6.     FROM
7.         kafka.sales.orders
8.     WHERE
9.         event_time >= current_timestamp - INTERVAL '5' MINUTE
10.     GROUP BY
11.         product_id
12. ),
13. historical_summary AS (
14.     SELECT
15.         product_id,
16.         AVG(daily_order_count) as avg_daily_orders,
17.         AVG(daily_total_amount) as avg_daily_amount
18.     FROM
19.         hive.sales.daily_summary
20.     WHERE
21.         date >= current_date - INTERVAL '30' DAY
22.     GROUP BY
23.         product_id
24. )
25. SELECT
26.     r.product_id,
27.     p.product_name,
28.     p.category,
29.     r.order_count as real_time_orders,
30.     r.total_amount as real_time_amount,
31.     h.avg_daily_orders,
32.     h.avg_daily_amount,
33.     (r.order_count / h.avg_daily_orders) as order_ratio,
34.     (r.total_amount / h.avg_daily_amount) as amount_ratio
35. FROM
36.     real_time_orders r
37. JOIN
38.     historical_summary h ON r.product_id = h.product_id
39. JOIN
40.     mysql.products.info p ON r.product_id = p.id
41. ORDER BY
42.     r.total_amount DESC
43. LIMIT 100

复制代码

这个查询综合了我们前面学到的多个概念：

• 使用CTE进行复杂查询结构化
  
• 跨多个数据源的查询
  
• 时间窗口盘算
  
• 聚合和连接使用
  

• 性能优化：
  
  
  
  • 使用适当的分区计谋（比方，Hive表按日期分区）
    
  • 为MySQL表的连接键创建适当的索引
    
  • 监控查询性能，须要时使用EXPLAIN进行分析和优化
    
  
  
• 部署和监控：
  
  
  
  • 将查询嵌入到你的应用程序或BI工具中
    
  • 设置Presto的监控，关注查询延迟、内存使用等指标
    
  
  

通过这个实战案例，你不仅能够将学到的Presto知识付诸实践，还能解决实际的业务问题，这正是"糙快猛"学习方法的精髓所在。
连续学习与成长

学习Presto是一个连续的过程。技术在不断发展，Presto也在不断推出新的特性。以下是一些保持学习的发起：

• 关注Presto的官方博客和发布阐明：这是了解新特性和改进的最佳途径。
  
• 加入Presto社区：订阅邮件列表，加入讨论，这能让你始终保持在技术前沿。
  
• 实验新特性：当Presto发布新版本时，尝试在测试环境中使用新特性，评估它们如何能够资助你解决实际问题。
  
• 分享你的经验：写博客、做技术分享。教是最好的学！
  
• 关注相关技术：Presto不是孤立的。了解诸如Spark、Flink等其他大数据技术，可以资助你更全面地明白Presto在整个生态系统中的位置。
  

Presto的高级特性与优化

在掌握了Presto的基础知识和一些进阶技巧后，让我们深入探讨一些更高级的特性和优化技巧。记着，纵然是复杂的主题，我们也要保持"糙快猛"的学习态度——先明白核心概念，然后在实践中逐步掌握细节。
1. 动态过滤（Dynamic Filtering）

动态过滤是Presto的一个强盛特性，它可以显著进步某些范例查询的性能。让我们通过一个例子来明白它：

1. SELECT customer.name, orders.order_date
2. FROM customer
3. JOIN orders ON customer.id = orders.customer_id
4. WHERE orders.total_price > 1000

复制代码

在没有动态过滤的环境下，Presto会先扫描整个customer表，然后再与orders表进行连接。但有了动态过滤，Presto会：

• 首先扫描orders表，找出total_price > 1000的customer_id
  
• 使用这些customer_id作为过滤条件来扫描customer表
  

这样可以大大减少需要处置惩罚的数据量。要启用动态过滤，你需要在配置文件中设置：

1. dynamic-filtering-enabled=true

复制代码

2. 查询优化器（Cost-Based Optimizer）

Presto的成本优化器（CBO）是一个复杂但强盛的特性。它使用统计信息来选择最优的查询执行筹划。要充实使用CBO，你需要：

• 确保你的表有最新的统计信息
  
• 明白并使用EXPLAIN ANALYZE来查看查询筹划
  

比方，你可以这样分析一个查询：

1. EXPLAIN ANALYZE
2. SELECT r.regionkey, n.name, count(*) as count
3. FROM nation n JOIN region r ON n.regionkey = r.regionkey
4. GROUP BY r.regionkey, n.name;

复制代码

这会体现查询的执行筹划，包罗每个使用的估计成本和实际执行时间。通太过析这些信息，你可以找出查询的瓶颈并进行优化。
3. 分布式联接优化

在处置惩罚大规模数据时，联接使用通常是性能瓶颈。Presto提供了几种分布式联接计谋：

• 广播联接（Broadcast Join）
  
• 分区联接（Partitioned Join）
  
• 带缓存的广播联接（Cached Broadcast Join）
  

明白这些计谋并知道何时使用它们可以大大进步查询性能。比方，当一个表很小时，使用广播联接通常是个好选择：

1. SELECT /*+ BROADCAST(small_table) */ *
2. FROM large_table l
3. JOIN small_table s ON l.id = s.id

复制代码

这个提示告诉Presto将small_table广播到所有节点，从而制止了数据重分布的开销。
Presto的扩展性与集成

Presto的一大上风是其强盛的扩展性和与其他系统的集成能力。让我们探讨一下如何使用这些特性。
1. 自定义连接器

固然Presto已经提供了许多内置连接器，但有时你可能需要连接到一个特别的数据源。这时，你可以思量开发自定义连接器。以下是开发自定义连接器的根本步骤：

• 实现SPI接口（如ConnectorFactory, Connector, ConnectorSplit等）
  
• 实现数据读取逻辑
  
• 打包并部署你的连接器
  

比方，假设你要为一个自定义的NoSQL数据库创建连接器，你可能需要实现如下接口：

1. public class MyNoSQLConnector implements Connector {
2.     @Override
3.     public ConnectorTransactionHandle beginTransaction(IsolationLevel isolationLevel, boolean readOnly) {
4.         // Implementation
5.     }
7.     @Override
8.     public ConnectorMetadata getMetadata(ConnectorTransactionHandle transaction) {
9.         // Implementation
10.     }
12.     // Other methods...
13. }

复制代码

2. 与Spark生态系统的集成

很多构造同时使用Presto和Spark。明白如何集成这两个系统可以让你充实使用它们各自的上风。比方：

• 使用Presto查询Spark生成的数据：
  
  1. SELECT * FROM hive.spark_generated_table WHERE date = '2023-07-25'

  复制代码
• 在Spark中使用Presto作为数据源：
  
  1. val df = spark.read
  2.   .format("jdbc")
  3.   .option("url", "jdbc:presto://localhost:8080")
  4.   .option("dbtable", "hive.default.my_table")
  5.   .load()

  复制代码

性能调优与故障排除

在实际工作中，你可能会遇到各种性能问题和错误。以下是一些常见问题及其解决方法：
1. 内存管理问题

假如你经常遇到"Query exceeded per-node user memory limit"错误，你可以：

• 增加每个查询的内存限制：
  

1. query.max-memory-per-node=1GB

复制代码

• 使用EXPLAIN ANALYZE查看查询的内存使用环境，找出内存麋集型使用。
  
• 思量重写查询，比方使用窗口函数取代自连接。
  

2. 数据倾斜

数据倾斜可能导致某些使命执行时间过长。解决方法包罗：

• 使用符合的分区键
  
• 在join使用中使用倾斜键处置惩罚：
  
  1. SELECT /*+ SHUFFLE_REPLICATE_NL(s) */ *
  2. FROM large_skewed_table l
  3. JOIN small_table s ON l.skewed_key = s.id

  复制代码
• 在聚合使用中使用两阶段聚合：
  
  1. WITH pre_aggregated AS (
  2.   SELECT key, COUNT(*) as count
  3.   FROM large_table
  4.   GROUP BY key
  5. )
  6. SELECT key, SUM(count)
  7. FROM pre_aggregated
  8. GROUP BY key

  复制代码

将来趋势与连续学习

Presto技术栈在不断发展，了解将来趋势对于保持技术领先很紧张。以下是一些值得关注的方向：

• Presto对呆板学习的支持：随着呆板学习在大数据领域的应用越来越广泛，Presto也在加强对ML工作负载的支持。
  
• 及时分析能力的加强：Presto正在不断优化其及时查询能力，将来可能会看到更多针对流数据的功能。
  
• 云原生集成：随着云盘算的普及，Presto在云环境中的部署和优化将成为紧张话题。
  
• 联邦查询能力的加强：随着数据源的多样化，Presto在跨多个异构数据源的查询能力上可能会有更多改进。
  

要跟上这些趋势，你可以：

• 定期查看Presto官方博客和GitHub堆栈
  
• 加入相关的技术会议和网络研讨会
  
• 在实际项目中尝试新特性，并与社区分享你的经验
  

Presto在实际工作中的应用场景

学习Presto的理论知识固然紧张，但将其应用到实际工作中才是我们的终极目标。让我们探讨一些Presto在实际工作中的常见应用场景，以及如何使用Presto来解决这些场景中的问题。
1. 跨数据源的报表生成

在大型企业中，数据通常分散在多个系统中。比方，交易数据可能存储在Hive中，而客户信息可能存在MySQL数据库中。Presto的强盛之处在于它可以无缝地查询这些差别的数据源。

1. WITH transaction_summary AS (
2.     SELECT
3.         customer_id,
4.         COUNT(*) as transaction_count,
5.         SUM(amount) as total_spend
6.     FROM
7.         hive.transactions.sales
8.     WHERE
9.         transaction_date >= DATE '2023-01-01'
10.     GROUP BY
11.         customer_id
12. )
13. SELECT
14.     c.customer_name,
15.     c.customer_segment,
16.     t.transaction_count,
17.     t.total_spend,
18.     t.total_spend / t.transaction_count as avg_transaction_value
19. FROM
20.     transaction_summary t
21. JOIN
22.     mysql.crm.customer_info c ON t.customer_id = c.id
23. ORDER BY
24.     t.total_spend DESC
25. LIMIT 100

复制代码

这个查询结合了存储在Hive中的交易数据和MySQL中的客户信息，生成了一个综合报表。
2. 及时数据分析

Presto的低延迟特性使它非常得当进行及时数据分析。比方，我们可以使用Presto来监控网站的及时流量：

1. SELECT
2.     url_path,
3.     COUNT(*) as view_count,
4.     COUNT(DISTINCT user_id) as unique_visitors,
5.     AVG(response_time) as avg_response_time
6. FROM
7.     kafka.website_logs.page_views
8. WHERE
9.     event_time >= CURRENT_TIMESTAMP - INTERVAL '5' MINUTE
10. GROUP BY
11.     url_path
12. ORDER BY
13.     view_count DESC
14. LIMIT 10

复制代码

这个查询可以及时体现已往5分钟内网站各页面的访问环境。
3. 大规模数据探索

当面对PB级别的数据时，Presto的分布式查询能力就显得尤为紧张。比方，我们可以使用Presto来分析大规模的日志数据：

1. WITH daily_stats AS (
2.     SELECT
3.         DATE(timestamp) as date,
4.         COUNT(*) as total_logs,
5.         COUNT(DISTINCT user_id) as unique_users,
6.         SUM(CASE WHEN status_code >= 500 THEN 1 ELSE 0 END) as error_count
7.     FROM
8.         hive.logs.application_logs
9.     WHERE
10.         timestamp >= DATE '2023-01-01'
11.     GROUP BY
12.         DATE(timestamp)
13. )
14. SELECT
15.     date,
16.     total_logs,
17.     unique_users,
18.     error_count,
19.     (error_count * 100.0 / total_logs) as error_rate
20. FROM
21.     daily_stats
22. ORDER BY
23.     date

复制代码

这个查询可以快速分析大量的日志数据，提取出每天的关键指标。
Presto最佳实践

在使用Presto的过程中，我们总结了一些最佳实践，可以资助你更高效地使用Presto：
1. 合理使用分区

对于大表，合理的分区计谋可以显著进步查询性能：

1. CREATE TABLE hive.sales.transactions (
2.     transaction_id BIGINT,
3.     customer_id BIGINT,
4.     product_id BIGINT,
5.     amount DECIMAL(10, 2),
6.     transaction_date DATE
7. )
8. WITH (
9.     format = 'ORC',
10.     partitioned_by = ARRAY['transaction_date']
11. )

复制代码

在查询时，确保使用分区列作为过滤条件：

1. SELECT *
2. FROM hive.sales.transactions
3. WHERE transaction_date >= DATE '2023-07-01'
4.   AND transaction_date < DATE '2023-08-01'

复制代码

2. 使用近似函数

当处置惩罚大规模数据时，使用近似函数可以大大进步查询速度，同时保持结果的准确性在可接受范围内：

1. -- 使用精确的COUNT(DISTINCT)
2. SELECT COUNT(DISTINCT user_id) FROM web_logs
4. -- 使用近似函数
5. SELECT approx_distinct(user_id) FROM web_logs

复制代码

3. 合理设置资源限制

为了防止单个查询占用过多资源，可以在会话级别设置资源限制：

1. SET SESSION query_max_execution_time = '30m';
2. SET SESSION query_max_memory = '100GB';

复制代码

4. 使用EXPLAIN分析查询筹划

在执行复杂查询之前，使用EXPLAIN来分析查询筹划可以资助你找出潜在的性能问题：

1. EXPLAIN ANALYZE
2. SELECT customer_id, SUM(amount)
3. FROM hive.sales.transactions
4. WHERE transaction_date >= DATE '2023-01-01'
5. GROUP BY customer_id

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常见陷阱和解决方法

在使用Presto的过程中，你可能会遇到一些常见的问题。以下是一些典型的陷阱和相应的解决方法：
1. OOM（Out of Memory）错误

问题：执行大查询时遇到OOM错误。
解决方法：

• 增加查询的内存限制
  
• 优化查询，减少内存使用
  
• 思量使用近似函数
  
• 对于很大的结果集，思量使用分页查询
  

2. 查询超时

问题：长时间运行的查询被系统停止。
解决方法：

• 增加查询超时时间
  
• 优化查询，减少数据扫描量
  
• 思量将大查询拆分成多个小查询
  

3. 数据同等性问题

问题：查询结果与预期不符。
解决方法：

• 查抄数据源的同等性
  
• 确保使用了正确的连接条件
  
• 注意差别数据源之间的时区差别
  

4. 性能忽然降落

问题：之前运行良好的查询忽然变慢。
解决方法：

• 查抄数据量是否显著增加
  
• 查看集群资源使用环境
  
• 重新网络表统计信息
  
• 查抄是否有其他大查询正在运行
  

高级优化技巧

对于那些已经纯熟使用Presto的开发者，这里有一些高级优化技巧可以进一步提升查询性能：
1. 使用物化视图

对于经常执行的复杂查询，可以思量创建物化视图：

1. CREATE MATERIALIZED VIEW daily_sales_summary AS
2. SELECT
3.     DATE(transaction_date) as date,
4.     product_id,
5.     SUM(amount) as total_sales,
6.     COUNT(*) as transaction_count
7. FROM
8.     hive.sales.transactions
9. GROUP BY
10.     DATE(transaction_date), product_id

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2. 优化JOIN顺序

Presto的查询优化器通常能选择最优的JOIN顺序，但在某些复杂环境下，手动指定JOIN顺序可能会有资助：

1. SELECT /*+ JOIN_REORDER(a, b, c) */ *
2. FROM a JOIN b ON a.id = b.id JOIN c ON b.id = c.id

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3. 使用窗口函数优化复杂查询

窗口函数可以资助优化一些复杂的分析查询：

1. SELECT
2.     customer_id,
3.     transaction_date,
4.     amount,
5.     SUM(amount) OVER (
6.         PARTITION BY customer_id
7.         ORDER BY transaction_date
8.         ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW
9.     ) as cumulative_spend
10. FROM
11.     hive.sales.transactions

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结语

Presto是一个强盛而复杂的工具，掌握它需要时间和实践。但正如我们的"糙快猛"学习方法所强调的，关键是要开始行动，在实践中学习和成长。
从根本的SQL查询到复杂的性能优化，从简单的数据分析到跨源的大规模数据处置惩罚，Presto为我们提供了强盛的能力来应对各种数据挑战。
记着，每个专家都是从新手开始的。在你的Presto学习之旅中，不关键怕犯错，因为每个错误都是一次学习的机会。保持好奇心，勇于尝试新的查询和优化技术，而且要经常与社区交流，分享你的经验和问题。
末了，希望这篇文章能够成为你学习和使用Presto的有用指南。无论你是刚开始打仗Presto，还是想要提升自己的技能，我相信这里的内容都能给你一些启发。记着，学习是一个连续的过程，让我们一起在Presto的世界里不断探索，不断成长！
祝你在Presto的学习和使用过程中收获满满，早日成为大数据领域的专家！
头脑导图

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