Presto 在 Uber 的使用情况
上面是 Presto 在 Uber 的使用情况：
•每月1.2W的活跃使用用户；•每天40W的查询；•每天处理50PB的 HDFS 数据；•拥有2个数据中心；•4500个节点；•12个集群。
主要使用的 Presto 工具包括：presto-go-client、pyhive 以及 JDBC 客户端，比如 tableau 等。
Presto 处理的工作负载主要为交互式查询和批处理；这两种负载是分别使用不同的 Presto 集群处理的：交互式查询是使用交互式 Presto 集群处理的；批处理是发到批处理 Presto 集群处理，不同负载使用不同集群处理可以使得作业之间不受影响。
为什么会要引入 Presto 网关服务
在 Uber 存在多种不同的客户端，这些客户端需要把不同的查询发到不同的 Presto 集群。
但是客户端可能存在无效的映射配置，比如批处理查询客户端把查询发到交互式 Presto 集群，这样就会存在一些问题。而且由于客户端比较多，非常不好控制。
引入了 Prism 之后，整个 Presto 集群的入口就只有一个，所以比较比较好做一些控制。
Presto 网关服务服务的架构设计
下面我们来简要介绍一下 Prism 网关服务的主要功能。
从上图可以看出，Presto 网关服务 主要提供了六大功能：
•查询运行；
•路由功能；•负载均衡；•故障转移；•查询控制；•速度限制。
Prism 主要使用 presto-go-client 客户端和 Presto 集群进行交互；Prism 主要提供两种模式的查询代理：
•异步执行 API 返回数据流
•异步执行 API 返回文件描述符
返回数据流这种模式的整个流程如下：
•用户把查询提交到客户端；
•客户端通过 presto-go-client 调用 Prism；•Prism 识别出最合适的 Presto 集群来运行这个查询；•Prism 通过 HTTP 重定向返回响应，以使 presto-go-client 可以直接在 presto 群集上继续执行。•一旦查询完成，执行结果将直接返回客户端。
返回文件描述符这种模式的整个流程如下：
•用户把查询提交到客户端；•客户端将 Presto 查询发送到 Prism，并且得到一个 query-id；•Prism 通过 presto-go-client 把查询发送到 presto 集群；•当查询运行完成，Prism 将结果写到 HDFS 上，客户端这时候可以拿到这个 HDFS 路径；•客户端通过调用 Prism 获取查询查询的状态；•一旦查询完成，客户端通过 HDFS 获取到查询的结果，并返回给用户。
在 Uber 内部，Presto 根据工作负载将集群分为两个类型：
•交互式集群：处理 Ad hoc 查询；
•批处理集群：处理定时查询（Scheduled queries）
路由功能的实现主要是，Prism 里面存储了从特定源到工作负载类型的映射关系：
•Prism 从 HTTP 请求头识别提交的客户端来源。
•Prism 将查询转发到正确的集群类型。
负载均衡功能的实现思想如下：
•Prism 从 Presto coordinators 中拿到不同集群的当前负载情况；
•负载是由运行中的查询数、排队的查询数以及 worker 数决定；•使用负载统计，它将用户提交的查询路由到最佳的集群。
故障转移的实现如下：
•Prism 可以将流量从一个集群转移到另一个集群；•这个功能在以下场景下是非常有用的：部署 Presto 集群、重启 Presto 集群以及 Presto 集群维护。
Prism 其他功能主要有：
•可以将一些用户或者一些来源的查询屏蔽；•Prism 仅允许用户设置一些确定的会话属性；一些会话属性的值被限制；•基于每个源和每个用户运行的查询数量进行速率限制。