Presto安装配置和使用

刺骨的言语ヽ痛彻心扉 2021-12-10 06:43 1131阅读 0赞

## 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][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/

![20190716162659871.png][]

（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：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3Nvbmd6ZWhhbw_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

**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：

<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

[https_prestodb.github.io_docs_current_index.html]: https://prestodb.github.io/docs/current/index.html
[20190716162659871.png]: /images/20211209/08002018275f4489a366bccecc5682b5.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3Nvbmd6ZWhhbw_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20211209/b5383f2e55c549f7ba439475ab28ddf2.png