1.Presto是什么
Presto通过使用分布式查询，可以快速高效的完成海量数据的查询。如果你需要处理TB或者PB级别的数据，那么你可能更希望借助于Hadoop和HDFS来完成这些数据的处理。作为Hive和Pig（Hive和Pig都是通过MapReduce的管道流来完成HDFS数据的查询）的替代者，Presto不仅可以访问HDFS，也可以操作不同的数据源，包括：RDBMS和其他的数据源（例如：Cassandra）。
Presto被设计为数据仓库和数据分析产品：数据分析、大规模数据聚集和生成报表。这些工作经常通常被认为是线上分析处理操作
2.Presto安装部署
安装程序下载地址presto-server-0.167.tar.gz
Presto需要JDK8u92以上版本才可以运行
Presto需要一个用于存储日志、本地元数据等的数据目录。 建议在安装目录的外面创建一个数据目录。这样方便Presto进行升级
2.1配置Presto
在安装目录中创建一个etc目录。 在这个etc目录中放入以下配置信息：
节点属性：每个节点的环境配置信息（node.properties）
JVM 配置：JVM的命令行选项(jvm.config)
配置属性：Presto server的配置信息(config.properties)
Catalog属性：configuration forConnectors（数据源）的配置信息
2.1.1 节点配置
节点属性配置文件：etc/node.properties包含针对于每个节点的特定的配置信息。 一个节点就是在一台机器上安装的Presto实例。 这份配置文件一般情况下是在Presto第一次安装的时候，由部署系统创建的。 一个etc/node.properties配置文件至少包含如下配置信息：
node.environment=productionnode.id=ffffffff-ffff-ffff-ffff-ffffffffffffnode.data-dir=/var/presto/data
针对上面的配置信息描述如下：
node.environment： 集群名称。所有在同一个集群中的Presto节点必须拥有相同的集群名称。
node.id： 每个Presto节点的唯一标示。每个节点的node.id都必须是唯一的。在Presto进行重启或者升级过程中每个节点的node.id必须保持不变。如果在一个节点上安装多个Presto实例（例如：在同一台机器上安装多个Presto节点），那么每个Presto节点必须拥有唯一的node.id。
node.data-dir： 数据存储目录的位置（操作系统上的路径）。Presto将会把日期和数据存储在这个目录下。
2.1.2 JVM配置
JVM配置文件，etc/jvm.config， 包含一系列在启动JVM的时候需要使用的命令行选项。这份配置文件的格式是：一系列的选项，每行配置一个单独的选项。由于这些选项不在shell命令中使用。 因此即使将每个选项通过空格或者其他的分隔符分开，java程序也不会将这些选项分开，而是作为一个命令行选项处理。（就像下面例子中的OnOutOfMemoryError选项）。
一个典型的etc/jvm.config配置文件如下：
-server-Xmx16G-XX:+UseConcMarkSweepGC-XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent-XX:+CMSClassUnloadingEnabled-XX:+AggressiveOpts-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError-XX:OnOutOfMemoryError=kill -9 %p-XX:ReservedCodeCacheSize=150M
由于OutOfMemoryError将会导致JVM处于不一致状态，所以遇到这种错误的时候我们一般的处理措施就是将dump headp中的信息（用于debugging），然后强制终止进程。
Presto会将查询编译成字节码文件，因此Presto会生成很多class，因此我们我们应该增大Perm区的大小（在Perm中主要存储class）并且要允许Jvm class unloading。
2.1.3 配置属性
Presto的配置文件：etc/config.properties包含了Presto server的所有配置信息。 每个Presto server既是一个coordinator也是一个worker。 但是在大型集群中，处于性能考虑，建议单独用一台机器作为 coordinator。
一个coordinator的etc/config.properties应该至少包含以下信息：
coordinator=truenode-scheduler.include-coordinator=falsehttp-server.http.port=8080task.max-memory=1GBdiscovery-server.enabled=truediscovery.uri=http://example.net:8080
以下是最基本的worker配置：
coordinator=falsehttp-server.http.port=8080query.max-memory=50GBquery.max-memory-per-node=1GBdiscovery.uri=http://example.net:8080
但是如果你用一台机器进行测试，那么这一台机器将会即作为coordinator，也作为worker。配置文件将会如下所示：
coordinator=truenode-scheduler.include-coordinator=truehttp-server.http.port=8080task.max-memory=1GBdiscovery-server.enabled=truediscovery.uri=http://example.net:8080
对配置项解释如下：
coordinator：指定是否运维Presto实例作为一个coordinator(接收来自客户端的查询情切管理每个查询的执行过程)。
node-scheduler.include-coordinator：是否允许在coordinator服务中进行调度工作。对于大型的集群，在一个节点上的Presto server即作为coordinator又作为worke将会降低查询性能。因为如果一个服务器作为worker使用，那么大部分的资源都不会被worker占用，那么就不会有足够的资源进行关键任务调度、管理和监控查询执行。
http-server.http.port：指定HTTP server的端口。Presto 使用 HTTP进行内部和外部的所有通讯。
task.max-memory=1GB：一个单独的任务使用的最大内存 (一个查询计划的某个执行部分会在一个特定的节点上执行)。 这个配置参数限制的GROUP BY语句中的Group的数目、JOIN关联中的右关联表的大小、ORDER BY语句中的行数和一个窗口函数中处理的行数。 该参数应该根据并发查询的数量和查询的复杂度进行调整。如果该参数设置的太低，很多查询将不能执行；但是如果设置的太高将会导致JVM把内存耗光。
discovery-server.enabled：Presto 通过Discovery 服务来找到集群中所有的节点。为了能够找到集群中所有的节点，每一个Presto实例都会在启动的时候将自己注册到discovery服务。Presto为了简化部署，并且也不想再增加一个新的服务进程，Presto coordinator 可以运行一个内嵌在coordinator 里面的Discovery 服务。这个内嵌的Discovery 服务和Presto共享HTTP server并且使用同样的端口。
discovery.uri：Discovery server的URI。由于启用了Presto coordinator内嵌的Discovery 服务，因此这个uri就是Presto coordinator的uri。修改example.net:8080，根据你的实际环境设置该URI。注意：这个URI一定不能以“/“结尾。集群中worker节点配置的URL地址是你的coordinator的地址
2.1.4 日志配置
日志配置文件：etc/log.properties。在这个配置文件中允许你根据不同的日志结构设置不同的日志级别。每个logger都有一个名字（通常是使用logger的类的全标示类名）. Loggers通过名字中的“.“来表示层级和集成关系。 (像java里面的包). 如下面的log配置信息：
com.facebook.presto=INFO
2.1.5 Catalog属性
Presto通过connectors访问数据。这些connectors挂载在catalogs上。 connector 可以提供一个catalog中所有的schema和表。 例如： Hive connector 将每个hive的database都映射成为一个schema， 所以如果hive connector挂载到了名为hive的catalog， 并且在hive的web有一张名为clicks的表， 那么在Presto中可以通过hive.web.clicks来访问这张表。
通过在etc/catalog目录下创建catalog属性文件来完成catalogs的注册。
2.1.5.1 JMX配置
可以先创建一个etc/catalog/jmx.properties文件，文件中的内容如下，完成在jmxcatalog上挂载一个jmxconnector：
connector.name=jmx
2.1.5.2 hive配置
connector.name=hive-hadoop2hive.metastore.uri=thrift://dpnode03:9083hive.config.resources=/etc/hadoop/conf/core-site.xml,/etc/hadoop/conf/hdfs-site.xmlhive.allow-drop-table=truehive.storage-format=PARQUET
Connectorhttps://prestodb.io/docs/current/connector.htmlConnector连接器官方文档
3.worker节点配置
worker节点配置和上面其他的配置基本一样，只需要将config.properties稍作修改
coordinator=falsenode-scheduler.include-coordinator=truehttp-server.http.port=5050query.max-memory=8GBquery.max-memory-per-node=1GBdiscovery-server.enabled=truediscovery.uri=http://dpnode03:5050
4.集群安装
集群安装，只需要将worker节点，复制到其他节点，然后启动就可以了
5.集群启动
Presto没有提供start all这种命令，所以需要每一台机器手动启动，你也可以自己写一个启动脚本，启动整个集群和停止整个集群
在安装目录的bin/launcher文件，就是启动脚本。Presto可以使用如下命令作为一个后台进程启动：
bin/launcher start
另外，也可以在前台运行， 日志和相关输出将会写入stdout/stderr（可以使用类似daemontools的工具捕捉这两个数据流）：
bin/launcher run
运行bin/launcher–help，Presto将会列出支持的命令和命令行选项。 另外可以通过运行bin/launcher–verbose命令，来调试安装是否正确。
启动完之后，日志将会写在var/log目录下，该目录下有如下文件：
launcher.log： 这个日志文件由launcher创建，并且server的stdout和stderr都被重定向到了这个日志文件中。 这份日志文件中只会有很少的信息，包括：
在server日志系统初始化的时候产生的日志和JVM产生的诊断和测试信息。
server.log： 这个是Presto使用的主要日志文件。一般情况下，该文件中将会包括server初始化失败时产生的相关信息。这份文件会被自动轮转和压缩。
http-request.log： 这是HTTP请求的日志文件，包括server收到的每个HTTP请求信息，这份文件会被自动轮转和压缩。
备注：如果你的机器上已经安装了JDK6或者7的版本，你需要在launcher脚本中添加你的JAVA_HOME
6.命令行接口
命令行接口
Presto CLI为用户提供了一个用于查询的可交互终端窗口。CLI是一个可执行JAR文件, 这也就意味着你可以像UNIX终端窗口一样来使用CLI。
下载presto-cli-0.100-executable.jar，重名名为 presto ， 使用 chmod +x 命令设置可执行权限，然后执行：
./presto --server localhost:8080 --catalog hive --schema default
使用 --help 选项运行CLI，可以看到可用的选项。
默认情况下，查询的结果是分页的。而这种分页的实现不需要你去编写什么代码，而是通过配置一系列的配置信息来实现的。你也可以通过将环境变量：PRESTO_PAGER 设置为你自己的程序名称来自己实现分页或者也可以PRESTO_PAGER 的值设置为空，从而禁止分页
WEB监控界面
http://:<配置的端口>/
