目前最流行的大数据查询引擎非hive莫属，它是基于MR的类SQL查询工具，会把输入的查询SQL解释为MapReduce，能极大的降低使用大数据查询的门槛， 让一般的业务人员也可以直接对大数据进行查询。但因其基于MR，运行速度是一个弊端，通常运行一个查询需等待很久才会有结果。对于此情况，创造了hive的facebook不负众望，创造了新神器---presto，其查询速度平均比hive快10倍，现在就来部署体验一下吧。
一、 准备工作
操作系统： centos7
JAVA: JDK8（155版本及以上），我使用的是jdk1.8.0_191
presto server：presto-server-0.221.tar.gz
presto client： presto-cli-0.221-executable.jar
注：
a）本次是基于hive来进行部署使用,因此相关节点已部署hadoop、hive;
b) presto官网地址为https://prestodb.github.io presto server、client及jdbc jar均可以从官网下载。
二、 部署阶段
1. 将jdk、 presto server presto client 上传至各服务器上
jdk包我上传至/usr/local 目录，并解压、配置软链接，配置环境变量，如不配置环境变量，也可在launcher里修改
presto server及client上传至 /opt/presto下，同时解压server包
2. 各节点信息如下
其中包含一个Coordinator节点及8个worker节点
| ip | 节点角色 | 节点名 |
| 192.168.11.22 | Coordinator | node22 |
| 192.168.11.50 | Worker | node50 |
| 192.168.11.51 | Worker | node51 |
| 192.168.11.52 | Worker | node52 |
| 192.168.11.53 | Worker | node53 |
| 192.168.11.54 | Worker | node54 |
| 192.168.11.55 | Worker | node55 |
| 192.168.11.56 | Worker | node56 |
| 192.168.11.57 | Worker | node57 |
3. 创建presto数据及日志目录
以下操作各节点均相同，只有配置文件处需根据各节点情况，对应修改
mkdir -p /data/presto
4. 创建etc目录
cd /opt/presto/presto-server-0.221 mkdir etc
5. 创建所需的配置文件
1）创建并配置 config.properties
如果是Coordinator节点，建议如下配置（内存大小根据实际情况修改）
vim config.properties
## 添加如下内容
coordinator=true datasources=hive node-scheduler.include-coordinator=false http-server.http.port=8080 query.max-memory=80GB query.max-memory-per-node=10GB query.max-total-memory-per-node=10GB discovery-server.enabled=true discovery.uri=http://192.168.11.22:8080
如果是worker 节点：
vim config.properties ## 添加如下内容
coordinator=false #datasources=hive #node-scheduler.include-coordinator=false http-server.http.port=8080 query.max-memory=80GB query.max-memory-per-node=10GB query.max-total-memory-per-node=10GB #discovery-server.enabled=true discovery.uri=http://192.168.11.22:8080
参数说明:
coordinator： 是否运行该实例为coordinator（接受client的查询和管理查询执行）。
node-scheduler.include-coordinator:coordinator是否也作为work。对于大型集群来说，在coordinator里做worker的工作会影响查询性能。
http-server.http.port:指定HTTP端口。Presto使用HTTP来与外部和内部进行交流。
query.max-memory: 查询能用到的最大总内存
query.max-memory-per-node: 查询能用到的最大单结点内存
discovery-server.enabled: Presto使用Discovery服务去找到集群中的所有结点。每个Presto实例在启动时都会在Discovery服务里注册。这样可以简化部署， 不需要额外的服务，Presto的coordinator内置一个Discovery服务。也是使用HTTP端口。
discovery.uri: Discovery服务的URI。将192.168.11.22:8080替换为coordinator的host和端口。这个URI不能以斜杠结尾，这个错误需特别注意，不然会报404错误。
另外还有以下属性：
jmx.rmiregistry.port: 指定JMX RMI的注册。JMX client可以连接此端口
jmx.rmiserver.port: 指定JXM RMI的服务器。可通过JMX监听。
2) 配置 jvm.config
vim jvm.config
# 添加如下内容
-server -Xmx20G -XX:+UseG1GC -XX:G1HeapRegionSize=32M -XX:+UseGCOverheadLimit -XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:OnOutOfMemoryError=kill -9 %p
JVM配置文件包含启动Java虚拟机时的命令行选项。格式是每一行是一个命令行选项。此文件数据是由shell解析，所以选项中包含空格或特殊字符会被忽略。
3） 配置log.properties
vim log.properties
# 添加如下内容com.facebook.presto=INFO
日志级别有四种，DEBUG, INFO, WARN and ERROR
4) 配置node.properties
vim node.properties ## 添加如下内容 node.environment=presto_ocean node.id=node22 node.data-dir=/data/presto
参数说明：
node.environment: 环境名字，Presto集群中的结点的环境名字都必须是一样的。 node.id: 唯一标识，每个结点的标识都必须是为一的。就算重启或升级Presto都必须还保持原来的标识。 node.data-dir: 数据目录，Presto用它来保存log和其他数据
5） 配置catalog及hive.properties
创建 catalog目录，因本次使用的hive,因此在此目录下创建hive.properties 并配置对应参数
mkdir catalog vim hive.properties # 添加如下内容 connector.name=hive-hadoop2 hive.metastore.uri=thrift://192.168.11.22:9083 hive.config.resources=/opt/hadoop/hadoop-3.2.0/etc/hadoop/core-site.xml,/opt/hadoop/hadoop-3.2.0/etc/hadoop/hdfs-site.xml hive.allow-drop-table=true
至此 相关配置文件配置完成。
三、 启动presto-server并连接
进入/opt/presto/presto-server-0.221/bin，有launcher命令
如果需要配置JAVA等环境变量也可以在此文件里修改。在此处修改的好处在于可以与不同版本的jdk共存 而不影响原有业务。
1. 启动presto-server
./launcher start
此时如果/data/presto/var日志生成，且无报错信息，代表启动正常。
2. presto-cli 连接
把下载的jar包：presto-cli-0.221-executable.jar 重命名为：presto 并且赋予权限
ln -s presto-cli-0.221-executable.jar presto chmod +x presto
./presto --server localhost:8080 --catalog hive --schema default
此时可以查看到hive里的库及表
3. 查看web界面
登录http://192.168.11.22:8080/ui/可查看整体状态。
至此，presto部署就完成了。其与hive的性能对比及使用建议等后续有机会再介绍。
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