### Presto在京东云的应用实践
#### Presto介绍
Presto是一款开源的分布式SQL查询引擎，由Facebook于2012年启动开发，并于2013年正式开源。它能够快速处理大规模数据集（从GB级到PB级）的查询任务，支持多种数据源（如Hive、Cassandra、MongoDB等）以及标准SQL语法，适用于交互式数据分析场景。Presto具有高度可扩展性，能够实现跨数据源查询，是大数据分析领域的重要工具之一。
#### Presto在京东的应用实践历程
京东自引入Presto以来，对其进行了持续的改进与优化，使其在京东内部生根发芽并逐渐成长壮大。具体来说：
- **早期阶段**：京东团队基于Presto-0.124版本进行了初步的测试与部署。在测试环境中，采用了13个节点，每个节点配备了20GB内存和32个核心。此外，还使用了Hadoop 2.5.0-cdh5.3.0和Hive-0.13.1版本作为底层技术支持。测试使用的是TPC-DS基准测试案例，数据量为100GB的TXT格式，全部转换为ORC格式进行测试。
- **发展阶段**：随着Presto项目的深入发展，京东连续开源了两个Presto-JD版本，并积极参与到了Presto开源社区中。通过不断的技术积累与优化，Presto在京东内部的应用范围不断扩大，最终成功应用于京东云平台上，为更多的用户提供服务。
#### Presto在京东云的成长壮大
- **数据源的丰富与优化**：京东针对Presto进行了多项改进，包括丰富Hive连接器的语法支持、新增Oracle和SQL Server等关系型数据库的连接器，并且实现了对MySQL分库分表的支持。此外，还优化了关系型数据库条件下的下推逻辑，增加了对更多字段类型的支持以及in/notin/between等操作的支持。
- **安全访问集群**：为了确保集群的安全性，京东实施了严格的身份验证及权限控制机制。例如，访问Presto集群需要提供用户名及密码；同时，通过Kerberos认证来确保Presto对HDFS及Hive Metastore的安全访问。此外，还提供了细粒度的权限控制，允许对数据库和表进行精确的操作权限设置。
- **Presto on Yarn**：京东还实现了Presto on Yarn的功能，通过Slider组件向Yarn申请启动Presto集群。这不仅提高了资源利用率，还增强了系统的容错能力，比如在NodeManager宕机或AppMaster/Coordinator容器关闭时能够自动恢复。同时，还支持了Kerberos认证，并根据集群规模自动调整优化参数。
- **用户定义函数(UDF)支持**：为了提高灵活性和安全性，京东增强了Presto对UDF的支持。支持动态加载UDF，允许不同用户拥有同名函数的同时保证了系统的安全性。此外，还新增了dropudf语法，以便于用户删除自定义的函数。
#### Presto在京东云的具体应用场景
- **大数据量实时查询**：Presto能够在短时间内处理大量的数据查询请求，支持实时数据查询的需求。
- **Ad-hoc即席查询**：用户可以随时提出查询需求，Presto能够快速响应并返回结果。
- **数据抽取与导入**：利用Presto的高效性能，可以快速地完成大量数据的抽取与导入工作。
- **定制化报表**：结合Presto的灵活性，可以方便地创建各种定制化的报表。
- **精准营销**：通过对海量用户数据的分析，实现更精准的营销策略制定。
#### 结合计算框架的集成
京东云集成了Presto计算引擎的计算框架，称为“数据计算平台”（Data Computing Service，简称DCS）。该平台通过不同的分布式计算框架满足即席查询、批量离线处理等多种场景的需求，提供面向多租户、完全托管的海量数据处理分析服务。这种集成不仅提升了数据处理效率，也为京东云用户提供了更加灵活、高效的服务体验。
通过上述内容可以看出，京东云在Presto的应用实践中积累了丰富的经验和技术优势，为大数据分析领域的发展做出了贡献。
