【大数据项目之电商数仓（5即席查询Presto&Kylin）V4.0】
在大数据领域，为了高效地处理和分析海量数据，即席查询系统扮演着至关重要的角色。本篇主要讨论两个流行的即席查询工具——Presto和Kylin，它们在电商数仓场景中被广泛应用。
**1. Presto简介**
Presto是一款由Facebook开源的分布式SQL查询引擎，专为交互式分析设计，可处理PB级别的数据。它支持多种数据源，包括Hive、Hadoop、关系型数据库等，提供低延迟的查询性能。
1.1.1 Presto概念
Presto的核心设计理念是轻量级和高并发，它不存储数据，而是直接查询分布在不同数据源中的数据，通过优化查询计划来实现快速响应。
1.1.2 Presto架构
Presto采用分层架构，包括协调器（Coordinator）、工作节点（Worker Node）和客户端。协调器负责解析SQL语句、生成执行计划并分配任务，工作节点则负责实际的数据计算。
1.1.3 Presto优缺点
优点：支持多种数据源、高并发、低延迟、易于扩展。
缺点：不适用于大规模批处理、缺少内置的事务支持。
1.1.4 Presto与Impala性能比较
根据测试，Impala在性能上略胜一筹，但Presto的数据源支持更广泛，能更好地适应复杂的数据环境。
**2. Presto安装**
在安装Presto时，首先需要从其官网下载最新版本的Presto Server，然后将压缩包解压到指定目录。接下来，创建数据文件夹和配置文件夹，并配置`jvm.config`以优化JVM设置。Presto支持多个数据源，通过配置catalog文件，如配置Hive catalog，可以连接到Hive的metastore。在多节点部署中，每个节点的`node.properties`需要设置唯一的node ID和数据存储目录。
**3. Kylin简介**
Kylin是Apache基金会的一个开源项目，专注于大数据的OLAP（在线分析处理），它通过构建预计算的立方体，提供亚秒级的查询性能。在电商数仓中，Kylin常用于对历史数据进行离线分析，以辅助决策。
**4. Presto与Kylin的比较**
Presto侧重于实时交互式查询，而Kylin更适合需要高性能、低延迟的预计算查询。Presto可以处理更广泛的数据源，适合动态变化的业务需求，而Kylin的立方体构建则对数据模型有较高要求，适用于固定维度的分析。
**总结**
在电商数仓项目中，选择Presto还是Kylin取决于具体业务需求。如果需要快速响应各种数据源的查询，Presto是理想选择；如果业务分析主要基于预定义维度，且对查询性能有严格要求，则可以考虑使用Kylin。同时，结合两者的优势，可以在满足实时查询的同时，兼顾高效的数据预处理分析，从而提升整个电商数仓系统的效能。
