全景解析 Presto 和 Apache Hudi 联合优化，点查性能飙升10倍

2023-11-23 10:57:27

湖仓一体是当下大数据领域的重要发展方向，它将数据湖的灵活性与数据仓库的可查询性相结合，为企业提供了更加高效、经济的数据存储和分析解决方案。

Presto 是一个分布式 SQL 查询引擎，它以其高性能、高并发性和可扩展性而闻名。Presto 可以直接查询各种数据源，包括数据湖、数据仓库和关系型数据库。

Apache Hudi 是一个开源的湖仓一体数据管理平台，它可以将数据湖中的数据组织成类似于数据仓库中的表，并支持 ACID 事务和流式处理。

Presto 和 Apache Hudi 的结合可以为用户提供一个强大的湖仓一体分析解决方案。Presto 可以利用 Apache Hudi 的数据布局、索引信息来加速点查性能，而 Apache Hudi 则可以为 Presto 提供一个灵活、可扩展的数据存储平台。

本文将重点介绍 Presto 如何利用 Apache Hudi 的数据布局、索引信息来加速点查性能。我们还将分享真实的使用案例和性能基准测试，以证明 Presto 和 Apache Hudi 联合优化后的点查性能提升显著。

Presto 如何利用 Apache Hudi 的数据布局、索引信息来加速点查性能

Apache Hudi 将数据存储在数据湖中，并使用一种称为 Copy-On-Write（COW）的数据布局。COW 数据布局将数据分为两个部分：数据文件和元数据文件。数据文件存储实际的数据，而元数据文件存储有关数据文件的信息，例如文件的偏移量、大小和时间戳。

Presto 可以利用 Apache Hudi 的 COW 数据布局来加速点查性能。当 Presto 执行点查查询时，它首先会读取元数据文件，以确定要查询的数据文件。然后，Presto 会直接读取数据文件，而无需扫描整个数据湖。

此外，Apache Hudi 还支持索引。索引可以帮助 Presto 更快地找到要查询的数据。Presto 可以利用 Apache Hudi 的索引来加速点查性能。当 Presto 执行点查查询时，它首先会检查索引，以确定要查询的数据文件。然后，Presto 会直接读取数据文件，而无需扫描整个数据湖。