Presto原理与代码实例讲解

AI天才研究院

于 2024-08-07 00:58:29 发布

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分类专栏： MCP实战开发AI大模型应用与大数据计算架构 AI大模型企业级应用开发实战计算文章标签：计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA

本文链接：https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/140969439

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在当今的大数据时代,数据分析和查询已经成为企业和组织的关键任务。传统的数据库系统在处理大规模数据集时往往会遇到性能瓶颈,无法满足实时查询和分析的需求。为了解决这个问题,Facebook于2012年开源了Presto,一款分布式SQL查询引擎,旨在提供快速、可扩展的大数据分析能力。

Presto的核心目标是能够在较短的时间内对存储在不同数据源(如Hadoop分布式文件系统HDFS、Amazon S3等)中的大规模数据集进行交互式分析。它采用了全新的架构设计,摒弃了传统数据库的磁盘存储和索引机制,而是将数据直接映射到内存中进行处理,从而大幅提升了查询性能。

自从推出以来,Presto已被众多知名公司和组织广泛采用,包括Netflix、Airbnb、Uber、Twitter等。它已成为处理大数据分析的重要工具之一。

Presto采用主从(Master-Worker)架构,由以下几个核心组件组成:

graph LR
    A[Coordinator] --> B[Query Manager]
    B --> C[Task Manager]
    C --> D[Task]
    C --> E[Task]
    C --> F[Task]

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