Presto 是一个高性能、分布式 SQL 查询引擎，最早由 Facebook 开发，用于实时处理大规模数据。它支持通过 SQL 查询多种数据源，特别是在大数据分析领域广泛使用。

1. Presto 的特点

  高性能：Presto 采用内存计算，并行处理查询请求，适合低延迟需求的查询。
  支持多数据源：可以查询包括 HDFS、Hive、Cassandra、Kafka、MySQL 等在内的多种数据源，通过连接器模块，能够将 SQL 查询扩展到不同类型的数据仓库或数据库。
  SQL 兼容性强：Presto 支持 ANSI SQL 标准，同时增强了分析和数据科学的相关功能，比如窗口函数和数组、JSON 数据类型等。
  可扩展性：Presto 的分布式架构使其可以处理从 GB 到 PB 级的数据量，通过添加节点来扩展系统。

2. Presto 的架构

Presto 的架构由协调器（Coordinator）和多个工作节点（Workers）组成：

  协调器（Coordinator）：管理查询的执行。协调器接收 SQL 查询，将查询解析、优化，并生成执行计划，将任务分配给工作节点。
  工作节点（Workers）：执行具体的数据处理任务。工作节点接收协调器分配的任务，执行数据读取、计算和聚合操作。
  连接器（Connectors）：连接器是 Presto 的关键模块，使其能够连接不同的数据源。每个数据源都由特定的连接器实现，连接器定义了如何从数据源获取数据并转化为 Presto 可查询的格式。

架构流程：
1. 用户通过 CLI 或 BI 工具向 Presto 发送查询。
2. 协调器接收并解析查询，生成查询计划。
3. 协调器将查询计划分解为多个任务，将任务分发到工作节点。
4. 工作节点根据连接器读取数据源的数据，完成计算和聚合，将结果返回给协调器。
5. 协调器将最终结果返回给用户。

3. Presto 的使用场景

Presto 适合以下场景：

  大数据实时分析：对于需要低延迟查询响应的大数据应用，Presto 是很好的选择。
  跨数据源查询：适用于同时查询多个数据源，整合多个数据仓库的场景。例如，可以在一个查询中查询 MySQL 和 HDFS。
  替代 Hive SQL：相比于 Hive，Presto 的查询速度更快，特别是在需要进行交互式数据分析时。
  ETL 操作：虽然 Presto 更倾向于用于查询，但它也可以用于简单的 ETL 操作，尤其是在实时处理需求较高的场景中。

4. Presto 的工作原理

Presto 的查询执行过程可以分为以下几个阶段：

1. 解析和语义分析：协调器将 SQL 查询解析为抽象语法树（AST），并进行语法检查和语义分析。
2. 逻辑优化：优化器将 AST 转化为逻辑查询计划，进行优化。主要包括投影下推、谓词下推、列裁剪、过滤优化等。
3. 物理执行计划生成：生成物理执行计划。该计划指定查询的执行步骤，如从哪个数据源读取数据，如何分配工作节点等。
4. 任务调度：协调器将任务调度到各个工作节点，工作节点从相应的数据源读取数据。
5. 并行执行：工作节点之间并行执行操作，将中间结果返回协调器。
6. 结果合并和返回：协调器收集各节点的计算结果，将结果合并并返回给用户。

5. Presto 的优势与限制

优势：
  性能优越，支持低延迟、高并发查询。
  能够无缝查询多种数据源，避免将数据转移至单一数据仓库。
  SQL 兼容性强，易于使用。

限制：
  不适合复杂的 ETL 流程，因为它的内存计算适合处理短查询，长时间的批处理任务可能会耗尽内存。
  对机器配置要求较高，需要有足够的内存支持。
  复杂查询（如多次 JOIN 或自连接）可能会因计算压力增大，导致查询性能下降。

总结

Presto 是一个高效、灵活的分布式 SQL 引擎，适用于大数据实时分析和多数据源整合查询。