Presto在优步：千万亿字节规模的交互式查询

### Presto在优步：千万亿字节规模的交互式查询 #### 一、背景介绍与挑战 在当今数据驱动的时代背景下，优步(Uber)作为一家全球领先的出行服务平台，面临着处理海量数据所带来的挑战。其数据平台需要支持每天约10TB的数据摄入，并管理着数百个原始数据集。随着业务的增长和技术的发展，原有的数据处理架构已难以满足实时性和扩展性的需求。 #### 二、痛点分析 1. **数据查询延迟**：直到数据被加载到商业数据库后才能进行查询。 2. **单个商业数据库集群容量限制**：单个商业数据库集群最多只能支持大约32个节点。 3. **数据分布不均**：存储在商业数据库中的数据远小于存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中的数据量。 4. **Hive性能问题**：在PB级Hadoop仓库上的Hive查询速度过慢。 #### 三、解决方案概述 为了应对这些挑战，优步采用了Presto作为其Hadoop上的SQL引擎。Presto能够直接在Hadoop上运行SQL查询，打破了数据必须先迁移到商业数据库才能查询的限制。此外，Presto支持数千台机器级别的扩展能力，并且可以处理HDFS中所有数据，从而解决了数据分布不均的问题。最重要的是，Presto显著提高了查询性能，特别是在大规模数据集上的表现。 #### 四、Presto技术细节 1. **什么是Presto**：Presto是一款为Hadoop设计的分布式SQL引擎，具有快速、可扩展的特点，支持ANSI SQL标准，并且是开源的。它还具备良好的扩展性，可以通过添加更多节点轻松地扩展系统的处理能力。 2. **Presto的工作原理**： - **数据执行过程**：查询执行过程中，数据始终保存在内存中，这有助于提高查询速度。 - **流水线与流式处理**：Presto支持数据处理的流水线和流式处理机制，可以减少中间结果的写入和读取开销。 - **列式存储与执行**：利用列式存储格式（如Parquet）来优化数据存储和查询效率。 - **字节码生成**：通过生成特定的字节码来优化虚拟函数调用、常量内联等操作，进一步提升查询性能。 3. **为何Presto速度快**： - **CPU管理**：通过优先队列对查询任务进行优先级调度，确保短查询优先执行。 - **内存管理**：每个节点上的查询都有最大内存限制，超过限制时查询会失败，但其他正在运行的查询不受影响。 - **并发管理**：通过队列机制限制每个用户的并发查询数量，确保资源合理分配。 #### 五、优步数据平台架构 1. **数据生产者**：包括Kafka、Schemaless、MySQL、PostgreSQL等数据源。 2. **数据消费者**：包括即席查询(Ad Hoc Queries)、报表生成、机器学习任务等。 3. **数据处理流程**： - 数据首先被摄入到Hadoop分布式文件系统(HDFS)中。 - 通过Presto进行交互式查询，避免了将数据加载到商业数据库后再查询的步骤。 - Presto还可以用于批处理作业，如数据聚合等。 #### 六、未来展望 随着Presto在优步的成功应用，该技术未来有望被更广泛地采用。优步将继续优化其数据平台，以支持更大规模的数据处理需求。此外，优步还将继续探索Presto的新特性和应用场景，以充分利用其强大的处理能力和灵活性。同时，优步也会积极参与开源社区，为Presto的发展贡献自己的力量。 通过引入Presto，优步不仅解决了大规模数据查询的速度问题，还实现了数据处理的统一化和高效性。这一变革对于优步来说意义重大，为未来的数据处理和分析奠定了坚实的基础。