Presto 在字节跳动内部的实践与优化

Presto 在字节跳动内部的实践与优化

Presto 是由 Facebook 开源的分布式 SQL 查询引擎，以其高性能和可扩展性而闻名。在字节跳动内部，Presto 主要支撑了 Ad-hoc 查询、BI 可视化分析、近实时查询分析等场景，日查询量接近 100 万条。

Presto 的架构

Presto 采用 MPP（Massively Parallel Processing）架构，由 Coordinator 和 Worker 两部分组成。Coordinator 负责接收查询请求，并将其分解成多个子查询，分配给各个 Worker 执行。Worker 执行子查询后，将结果返回给 Coordinator，由 Coordinator 合并并返回给客户端。

Presto 的关键技术

Presto 采用了多种关键技术来实现高性能和可扩展性，包括：

• 内存计算： Presto 将数据加载到内存中进行计算，以提高查询速度。
• 向量化执行： Presto 使用向量化执行引擎来处理数据，可以提高查询效率。
• 分布式查询执行： Presto 将查询分解成多个子查询，在多个 Worker 上并行执行，以提高查询速度。
• 查询优化： Presto 使用基于成本的优化器来优化查询计划，以提高查询效率。

Presto 的优化实践

为了进一步提高 Presto 的性能和可扩展性，字节跳动内部对 Presto 进行了多项优化，包括：

• 调整系统参数： 字节跳动内部根据自己的业务场景和硬件环境，调整了 Presto 的系统参数，以提高查询性能。
• 优化查询语句： 字节跳动内部对查询语句进行了优化，以减少不必要的计算和 I/O 操作，提高查询速度。
• 使用物化视图： 字节跳动内部使用物化视图来缓存经常查询的数据，以提高查询速度。
• 使用分区表： 字节跳动内部使用分区表来将数据分成多个部分，以提高查询速度。

Presto 面临的挑战

Presto 在字节跳动内部的使用过程中，也面临着一些挑战，包括：

• 查询性能优化： Presto 的查询性能优化是一个持续的过程，字节跳动内部需要不断调整系统参数、优化查询语句和使用物化视图等手段来提高查询速度。
• 资源管理： Presto 在字节跳动内部部署在多个集群上，字节跳动内部需要对这些集群的资源进行管理，以确保 Presto 能够稳定运行。
• 安全性： Presto 需要确保数据的安全性，字节跳动内部需要对 Presto 进行安全配置，以防止未授权的访问。

Presto 的未来展望

Presto 是一个不断发展的开源项目，字节跳动内部对 Presto 的未来发展充满信心。字节跳动内部将继续关注 Presto 的性能优化、资源管理和安全性等方面，并积极参与 Presto 社区的建设，为 Presto 的发展做出贡献。