Presto 是一个 facebook 开源的分布式 SQL 查询引擎，适用于交互式分析查询，数据量支持 GB 到 PB 字节。Presto 的架构由关系型数据库的架构演化而来。它是 hadoop 生态中著名的分布式 SQL 引擎。2019年原作者从 Facebook 分道扬镳更名 Trino。有关这段爱恨情仇可以在 trino 官网中看到。 简介 Presto 是 Facebook 研发的基于 SQL 进行大数据分析的高性能分布式计算引擎，最开始是用来解决Hive速度慢以及异构数据源互通的问题。它在大数据家族中属于MPP（massive parallel processing）计算引擎范畴，其原理是火山（volcano）模型：将SQL抽象成一个个算子（operator），形成管线（pipeline）。目前能够支持 Hive、HBase、ES、Kudu、Kafka、MySQL、Redis、ElasticSearch等 等几十种数据源的读取。它为何是 SQL 查询引擎？而不是数据库？ 和Oracle、MySQL、Hive等数据库相比，他们都具有存储数据和计算分析的能力。如MySQL具有InnoDB存储引擎和有SQL的执行能力；如Hive有多种数据类型、内外表（且这么叫）的管理能力，且能利用MR、TEZ执行HQL。而Presto并不直接管理数据，它只有计算的能力。Presto 支持从多种数据源获取数据来进行运算分析，一条SQL查询可以将多个数据源的数据进行合并分析。比如下面的SQL：a可以来源于MySQL，b可以来源于Hive。 select a.*,b.* from a join b on (a.id = b.id); 产生背景
简单说，MapReduce 不能满足大数据快速实时 adhoc（即席查询）查询计算的性能要求。
Presto 最初是由 Facebook 开发的一个分布式 SQL 执行引擎， 它被设计为用来专门进行高速、实时的数据分析，以弥补 Hive 在速度和对接多种数据源上的短板。
Facebook 2012年开发，2013 年开源。发展历史如下：
2012年秋季，Facebook启动Presto项目； 2013年冬季，Presto 开源； 2017年11月，11888 commits，203 releases，198 contributors； 2019年1月，Presto 分家，目前有 PrestoDB 和 PrestoSQL（更名为 trino） 两个社区。Presto 团队的三位创始人离开了 Facebook。从此，Presto 项目被一分为二，由 Facebook 维护 PrestoDB，Martin、Dain、David 三位 Presto 项目最早的发起人维护 PrestoSQL。 两个社区：
PrestoDB：https://prestodb.io，面向大数据的分布式 SQL 查询引擎 trino：trino，PrestoSQL，一个速度不可置信的查询引擎
特点Presto有如下特点：
基于SQL语言，上手成本低，而且功能强大，支持reduce和lambda函数；纯计算引擎，解耦底层存储，可快速缩扩容；纯内存计算，速度快，提供交互式的查询体验；通过插件的方式实现拓展功能，二次开发友好；通过不同的连接器（connector）插件读取异构数据源，进行联邦查询。 另外还有以下特点：多数据源、混合计算支持：支持众多常见的数据源，并且可以进行混合计算分析；大数据：完全的内存计算，支持的数据量完全取决于集群内存大小。它不像SparkSQL可以配置把溢出的数据持久化到磁盘，Presto是完完全全的内存计算；高性能：低延迟高并发的内存计算引擎，相比Hive（无论MR、Tez、Spark执行引擎）、Impala 执行效率要高很多。根据Facebook的测试报告，至少提升10倍以上；支持ANSI SQL：这点不像Hive、SparkSQL都是以HQL为基础，Presto是标准的SQL。用户可以使用标准SQL进行数据查询和分析计算；扩展性：有众多SPI扩展点支持，开发人员可编写UDF、UDTF。甚至可以实现自定义的Connector，实现索引下推，借助外置的索引能力，实现特殊场景下的MPP；流水线：Presto是基于PipeLine进行设计，在大量数据计算过程中，终端用户（Driver）无需等到所有数据计算完成才能看到结果。一旦开始计算就可立即产生一部分结果返回，后续的计算结果会以多个Page返回给终端用户（Driver）。 架构Trino（Presto） 是典型的 MPP 架构，由一个 Coordinator 和多个 Worker 组成，其中 Coordinator 负责 SQL 的解析和调度，Worker 负责任务的具体执行。可配置多个不同类型的 Catalog，实现对多个数据源的访问。
Presto 架构 Presto 在整体业务中的架构图如下：
应用场景常见以下场景：
实时计算：Trino（Presto）性能优越，实时查询工具上的重要选择。Ad-Hoc查询：数据分析应用、Trino（Presto）根据特定条件的查询返回结果和生成报表。ETL：因支持的数据源广泛、可用于不同数据库之间迁移，转换和完成ETL清洗的能力。实时数据流分析：Presto-Kafka Connector 使用 SQL对Kafka的数据流进行清洗、分析。MPP：Presto Connector有非常好的扩展性，可进行扩展开发，可支持其他异构非SQL查询引擎转为SQL，支持索引下推。 参考https://·/p/trino-presto
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