presto:
https://blog.csdn.net/u011596455/article/details/86558218
部署:
https://blog.csdn.net/weixin_33701564/article/details/91894251
使用的技术，如向量计算，动态编译执行计划，优化的ORC和Parquet Reader等
presto不太支持存储过程，支持部分标准sql
presto的查询速度比hive快5-10倍
上面讲述了presto是什么，查询速度，现在来看看presto适合干什么
适合：PB级海量数据复杂分析，交互式SQL查询，支持跨数据源查询
不适合：多个大表的join操作，因为presto是基于内存的，多张大表在内存里可能放不下
presto是一个交互式查询引擎，可以在很短的时间内返回查询结果，秒级，分钟级，能访问很多数据源
Presto支持的数据源和存储格式：
Hadoop/Hive connector与存储格式：
HDFS，ORC，RCFILE，Parquet，SequenceFile，Text
开源数据存储系统：
MySQL & PostgreSQL，Cassandra，Kafka，Redis
其他：
MongoDB，ElasticSearch，HBase
执行过程:
Coordinator（考第内ter），是一个中心的查询角色，它主要的一个作用是接受查询请求，将他们转换成各种各样的任务，将任务拆解后分发到多个worker去执行各种任务的节点
1、解析SQL语句
2、⽣成执⾏计划
3、分发执⾏任务给Worker节点执
Worker，是一个真正的计算的节点，执行任务的节点，它接收到task后，就会到对应的数据源里面，去把数据提取出来，提取方式是通过各种各样的connector：
1、负责实际执⾏查询任务
Discovery service，是将coordinator和woker结合到一起的服务：
2、Worker节点启动后向Discovery Server服务注册
3、Coordinator从Discovery Server获得Worker节点
coordinator和woker之间的关系是怎么维护的呢？是通过Discovery Server，所有的worker都把自己注册到Discovery Server上，Discovery Server是一个发现服务的service，Discovery Server发现服务之后，coordinator便知道在我的集群中有多少个worker能够给我工作，然后我分配工作到worker时便有了根据
最后，presto是通过connector plugin获取数据和元信息的，它不是数据存储引擎，不需要有数据，presto为其他数据存储系统提供了SQL能⼒，客户端协议是HTTP+JSON