在文件存储HDFS版上使用 Presto

2021-09-01 12:54:31

一目的

本文档主要介绍在文件存储HDFS版上搭建及使用 Presto。

二背景信息

Presto 是一个开源的分布式SQL查询引擎，适用于交互式分析查询。

说明：在本文档中 Presto 连接 Hive 元数据服务来读取文件存储HDFS版上的数据。在文件存储HDFS版上使用 Presto 时需要额外配置一些依赖包，详细操作步骤请参见：配置Presto章节。

三准备工作

开通文件存储HDFS版服务并创建文件系统实例和挂载点，详细文档请参见：快速入门。
在 Hadoop 集群所有节点上安装JDK。版本不能低于1.8。
建议您使用的 Hadoop 版本不低于2.7.2，本文档中使用的 Hadoop 版本为 Apache Hadoop 2.7.2。
在 Hadoop 集群中配置文件存储HDFS版实例，详细文档请参见：挂载文件系统。
在集群中安装 Hive 。本文档中使用的 Hive 版本为 2.3.7。
下载 Presto 安装包和 presto-cli-xxx-executable.jar，下载地址：官方链接。在本文档使用的版本为 0.265.1。

四配置 Presto

Presto 的官方部署文档请参见：Deploying Presto

解压 Presto 安装包

tar -zxf presto-server-0.265.1.tar.gz

在 Presto 解压目录下创建 etc 目录

mkdir presto-server-0.265.1/etc

创建 etc/node.properties 并配置

node.environment=production
node.id=ffffffff-ffff-ffff-ffff-ffffffffffff
node.data-dir=/var/presto/data

创建 etc/jvm.config 并配置

-server
-Xmx8G
-XX:+UseG1GC
-XX:G1HeapRegionSize=32M
-XX:+UseGCOverheadLimit
-XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
-XX:+ExitOnOutOfMemoryError

创建 etc/config.properties 并配置，在本文档中将 Coordinator 和 Worker 配置在了同一台机器，您可以参考 Presto 官方文档将 Coordinator 和 Worker 配置到不同的机器

coordinator=true
node-scheduler.include-coordinator=true
http-server.http.port=8080
query.max-memory=5GB
query.max-memory-per-node=1GB
query.max-total-memory-per-node=2GB
discovery-server.enabled=true
discovery.uri=http://xx.xx.xx.xx:8080 #xx.xx.xx.xx为当前机器的ip地址

创建 etc/log.properties 并配置

com.facebook.presto=INFO

mkdir presto-server-0.265.1/etc/catalog

创建 etc/catalog/hive.properties 并配置

connector.name=hive-hadoop2
hive.metastore.uri=thrift://xxxx:9083 #xxxx为启动 hive 元数据服务的ip地址
hive.config.resources=/etc/hadoop/core-site.xml

编译并替换 Jar 包

Presto 使用 maven-shade-plugin 插件打包，对引入的 Hadoop 依赖进行了重命名，文件存储HDFS版 Java SDK 和 Hadoop 共用了 protobuf-xxx.jar 包，Presto 通过 Hive Metastore 读取文件存储HDFS版上的数据时，文件存储HDFS版获取不到 Presto 重命名地址后的 protobuf-xxx.jar 包而报错。为了避免兼容性问题，文件存储HDFS版的Java SDK 需要作为 Presto Hadoop 的依赖项引入，并对 Presto 中引入的 Hadoop Jar 包 hadoop-apache2-xxx.jar 重新编译。

查看您目前安装的 Presto 中的 presto-hadoop-apache2 版本。

以 0.265.1 为例，源码 POM 文件地址为：pom.xml , 通过 POM 文件可以看到引入的 hadoop-apache2 版本为 2.7.4-9。

下载 presto-hadoop-apache2 对应版本的源码，下载地址：官方链接。

git clone -b 2.7.4-9 https://github.com/prestodb/presto-hadoop-apache2.git

在源码中的 POM 文件中添加文件存储HDFS版最新 Java SDK 的依赖项。本文档中使用的版本为 1.0.5。

vim presto-hadoop-apache2/pom.xml
<dependency>
    <groupId>com.aliyun.dfs</groupId>
    <artifactId>aliyun-sdk-dfs</artifactId>
    <version>1.0.5</version>
</dependency>

编译 presto-hadoop-apache2

cd presto-hadoop-apache2
mvn clean package -DskipTests

在 presto-hadoop-apache2/target 目录下查看生成的 hadoop-apache2-2.7.4-9.jar

将编译好的 hadoop-apache2-2.7.4-9.jar 替换掉 Presto 安装目录下旧 Jar 包

## 移除旧的 hadoop-apache2-2.7.4-9.jar
mv presto-server-0.265.1/plugin/hive-hadoop2/hadoop-apache2-2.7.4-9.jar presto-server-0.265.1/plugin/hive-hadoop2/hadoop-apache2-2.7.4-9.jar.bak

## 将新的 hadoop-apache2-2.7.4-9.jar 依赖包拷贝到对应的目录下
cp presto-hadoop-apache2/target/hadoop-apache2-2.7.4-9.jar  presto-server-0.265.1/plugin/hive-hadoop2/

将 presto-cli-xxx-executable.jar 复制到 presto-server-0.265.1/bin/ 目录下重命名并添加可执行权限

cp presto-cli-0.265.1-executable.jar  presto-server-0.265.1/bin/
mv presto-server-0.265.1/bin/presto-cli-0.265.1-executable.jar  presto-server-0.265.1/bin/presto
chmod +x presto-server-0.265.1/bin/presto

五验证 Presto

启动 Hive 的元数据服务

./hive --service metastore

启动 Presto Server 并链接 Hive Metastore

## 启动 Presto Server
presto-server-0.265.1/bin/launcher start

## 使用 Presto 连接 Hive Metastore
presto-server-0.265.1/bin/presto  --server localhost:8080 --catalog hive

创建 Hive 数据库

## 在文件存储HDFS版实例上创建测试目录
hadoop fs -mkdir dfs://f-xxxxxx.cn-zhangjiakou.dfs.aliyuncs.com:10290/tmp/presto_test

## 在 Hive 中创建数据库
presto> CREATE SCHEMA hive.prosto_test
     -> WITH (location = 'dfs://f-xxxxxx.cn-zhangjiakou.dfs.aliyuncs.com:10290/tmp/presto_test');
presto> show SCHEMAS;

在创建的数据库下新建表并插入数据

presto> use prosto_test;
presto:prosto_test> CREATE TABLE user_info_test (
                 ->   user_id bigint,
                 ->   firstname varchar,
                 ->   lastname varchar,
                 ->   country varchar
                 -> )
                 -> WITH (
                 ->   format = 'TEXTFILE'
                 -> );
presto:prosto_test> INSERT INTO user_info_test VALUES(1,'Dennis','Hu','CN'),(2,'Json','Lv','Jpn'),(3,'Mike','Lu','USA');

查看文件存储HDFS版实例上是否有创建的表数据

hadoop fs -ls dfs://f-xxxxx.cn-zhangjiakou.dfs.aliyuncs.com:10290/tmp/presto_test/*

进行 Word Count 计算

presto:prosto_test> SELECT country,count(*) FROM user_info_test GROUP BY country;

了解更多关于文件存储HDFS版的产品信息，欢迎访问https://www.aliyun.com/product/alidfs

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