Presto是完全基于内存的并行计算以及分布式SQL交互式查询引擎。它可以共享Hive的元数据，然后直接访问HDFS中的数据。同Impala一样，作为Hadoop之上的SQL交互式查询引擎，通常比Hive要快5-10倍。Presto是一个运行在多台服务器上的分布式系统。完整安装包括一个coordinator和多个worker。
目录
一、准备工作
1、下载安装包
我们使用的安装包是presto-server-0.230.tar.gz，链接路径为：
https://repo1.maven.org/maven2/com/facebook/presto/presto-server/0.230/presto-server-0.230.tar.gz2、角色说明
由于小编的CDH集群是四个节点，那么此处也配置四个节点，其中master节点安装coordinator，slave节点安装worker。Presto服务的安装目录为：
/opt/cloudera/parcels/presto二、解压等相关操作
（1）将下载好的tar包上传到对应目录并解压
[root@cdh-master parcels]# pwd
/opt/cloudera/parcels
[root@cdh-master parcels]# tar -zxvf ./presto-server-0.230.tar.gz -C ./（2）将解压好的目录分发到其余三个节点，以slave01为例
scp -r ./presto-server-0.230 cdh-slave01:/opt/cloudera/parcels/（3）为所有节点的presto-server-0.230目录创建软连接
ln -s presto-server-0.230 presto（4）所有节点的/opt/cloudera/parcels/presto/bin/launcher文件中添加java环境变量
JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.8.0_231
PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH使用这种方式就可以直为Presto服务指定JAVA环境，而不会影响服务器上其它服务的JAVA环境。这里需要注意的是，此处或许对jdk的版本要求比严，jdk小版本尽量大于151。
三、准备Presto的配置文件
1、所有节点的/opt/cloudera/parcels/presto目录下创建etc目录，用于存放配置文件。
mkdir etc2、所有节点新建node.properties文件，内容如下（这里以master节点为例，salve节点需要更改node.id等内容）：
node.environment=qgwlpresto
node.id=presto-cdh01
node.data-dir=/data/prestonode.environment是集群名称。所有在同一个集群中的Presto节点必须拥有相同的集群名称。node.id是每个Presto节点的唯一标识。每个节点的node.id都必须是唯一的。在Presto进行重启或者升级过程中每个节点的node.id必须保持不变。如果在一个节点上安装多个Presto实例（例如：在同一台机器上安装多个Presto节点），那么每个Presto节点必须拥有唯一的node.id。node.data-dir：数据存储目录的位置（操作系统上的路径）。Presto将会把日期和数据存储在这个目录下。
3、所有节点新建jvm.config文件，配置JVM参数，内容如下：
-server
-Xmx8G
-XX:+UseConcMarkSweepGC
-XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent
-XX:+CMSClassUnloadingEnabled
-XX:+AggressiveOpts
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
-XX:OnOutOfMemoryError=kill -9 %p
-XX:ReservedCodeCacheSize=150M4、所有节点创建config.properties文件，这里需要注意的是master节点与slave节点的内容不一样。
（1）master节点即coordinator节点的配置如下：
coordinator=true
node-scheduler.include-coordinator=false
http-server.http.port=8089
query.max-memory=4GB
query.max-memory-per-node=1GB
discovery-server.enabled=true
discovery.uri=http://cdh-master:8089（2）slave节点即worker节点的配置如下：
coordinator=false
http-server.http.port=8089
query.max-memory=4GB
query.max-memory-per-node=1GB
discovery.uri=http://cdh-master:8089其中，coordinator指定是否将Presto实例作为一个coordinator（接收来自客户端的查询情切管理每个查询的执行过程）。node-scheduler.include-coordinator指是否允许在coordinator服务中进行调度工作。对于大型的集群，在一个节点上的Presto server即作为coordinator又作为worker将会降低查询性能。因为如果一个服务器作为worker使用，那么大部分的资源都不会被worker占用，那么就不会有足够的资源进行关键任务调度、管理和监控查询执行。http-server.http.port即指定HTTP server的端口。Presto使用HTTP进行内部和外部的所有通讯。discovery.uri是Discoveryserver的URI。由于启用了Prestocoordinator内嵌的Discovery服务，因此这个uri就是Prestocoordinator的uri。
5、所有节点新建日志文件log.properties，内容如下：
com.facebook.presto=INFO四、Presto服务的启动和停止
# 启动
/opt/cloudera/parcels/presto/bin/launcher start
# 停止
/opt/cloudera/parcels/presto/bin/launcher stop
关于Presto的更多命令，可以通过如下命令查看：
/opt/cloudera/parcels/presto/bin/launcher --help五、Presto集成Hive
1、在所有节点的/opt/cloudera/parcels/presto/etc目录下新建catalog目录：
mkdir catalog2、所有节点在catalog目录下创建hive.properties，该文件与Hive服务集成使用，内容如下：
connector.name=hive-hadoop2
hive.metastore.uri=thrift://cdh-master:90833、修改presto的jvm.config,在配置文件中增加Presto访问HDFS的用户名，如下所示：
-server
-Xmx8G
-XX:+UseConcMarkSweepGC
-XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent
-XX:+CMSClassUnloadingEnabled
-XX:+AggressiveOpts
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
-XX:OnOutOfMemoryError=kill -9 %p
-XX:ReservedCodeCacheSize=150M
-DHADOOP_USER_NAME=presto
4、上述用户为presto，需要新建此用户。
useradd presto5、重启presto服务
/opt/cloudera/parcels/presto/bin/launcher restart六、测试
1、这里测试Presto与Hive的集成使用Presto提供的Presto CLI，该CLI是一个可执行的JAR文件，首先需要下载该文件：
https://repo1.maven.org/maven2/com/facebook/presto/presto-cli/0.230/presto-cli-0.230-executable.jar2、将下载好的文件上传到/opt/cloudera/parcels/presto/bin目录下并修改文件名称：
mv presto-cli-0.230-executable.jar presto3、赋权
chmod +x presto4、执行如下命令访问Hive
./presto --server cdh-master:8089 --catalog=hive --schema=databaseName
5、监控界面可以看到相关信息
至此，本文就结束了，你们在此过程中遇到了什么问题，欢迎留言，让我看看你们都遇到了哪些问题~