Presto: The Definitive Guide

出版者:O'Reilly Media

作者:Matt Fuller

页数:250

出版时间:2020-1-10

价格:USD 25.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781492044277

具体描述

Perform fast interactive SQL analytics against different data sources using the Presto distributed SQL query engine. With this practical book, you’ll learn how to conduct analytics on data where it lives, including Hive, Cassandra, relational databases, and proprietary data stores. Matt Fuller from Starburst Data and Presto cocreator Martin Traverso show analysts how to manage, use, and even develop with Presto.

Initially developed by Facebook, open source Presto is now used by Netflix, Airbnb, LinkedIn, Twitter, Uber, and many other companies. You’ll learn how a single Presto query can combine data from multiple sources to allow for analytics across your entire organization.

This book will help you:

Get started using Presto

Explore Presto architectural concepts

Learn best practices and tuning

Use Presto with various business intelligence and SQL analytical tools

Query data from different data sources, including query federation

Learn how to use Presto on Amazon Web Services, Microsoft Azure, and Google Cloud Platform

作者简介

Martin is the Co-Creator of Presto and a Software Engineer at Facebook where he leads the Presto development team. Previously, he was an architect at Proofpoint and Ning. Martin joined Facebook in 2012 when, at the time, Hive was the de facto platform for SQL analytics at Facebook. Seeing a need for fast interactive SQL analytics, Martin and 3 other engineers worked to create what became Presto. In the Spring of 2013, Martin and the team rolled out Presto into production at Facebook where it was later made open source in the Fall of 2013. Since then, Presto has gained wide adoption both internal and external to Facebook.

用户评价

在我的数据分析职业生涯中，我曾尝试过多种分布式查询工具，但直到接触Presto，我才真正体会到“高效”二字的含义。《Presto: The Definitive Guide》这本书，则是我深入了解Presto的绝佳向导。书中对Presto的并行处理能力、其分布式架构的设计理念，都进行了非常透彻的阐述。我印象最深刻的是，书中关于Presto的内存管理和垃圾回收机制的讨论。作者详细解释了Presto如何有效地利用内存来加速查询，并提供了关于如何监控和调优内存使用情况的实用建议。这对于避免查询过程中出现内存溢出等问题至关重要。此外，书中关于Presto连接器的部分，让我看到了Presto强大的数据源集成能力。它详细介绍了如何利用Presto连接器无缝地查询存储在HDFS、S3、Hive、Kafka等多种数据源中的数据，而无需进行复杂的数据迁移。这极大地简化了我的数据处理流程。这本书不仅让我掌握了Presto的使用技巧，更让我对其背后的技术原理有了更深入的理解，这对于我解决复杂的实际问题非常有帮助。

这本书的出现，对于我们这些长期在复杂数据环境中工作的数据科学家来说，无异于一场及时雨。我们常常面临着需要从海量、异构的数据源中提取洞见，但传统的数据处理工具往往显得笨重而低效。 《Presto: The Definitive Guide》这本书，恰恰解决了我们的痛点。书中对Presto强大的数据联邦能力进行了深刻的阐述，它能够让Presto直接查询存储在HDFS、S3、Hive、MySQL、PostgreSQL等各种数据源中的数据，而无需进行ETL过程，这极大地简化了我们的数据准备工作。我尤其欣赏书中关于Presto如何处理不同数据格式（如Parquet、ORC、Avro）以及如何优化这些格式的查询性能的讲解。这让我能够更有效地利用这些高性能的数据格式，进一步提升我的数据分析效率。书中关于Presto的查询优化和性能调优的章节，更是让我受益匪浅。它深入剖析了Presto的执行计划，并提供了详细的指导，帮助我识别和解决查询中的性能瓶颈。例如，书中关于谓词下推（Predicate Pushdown）和向量化执行（Vectorized Execution）的讨论，让我明白了Presto是如何在数据源层面进行过滤和高效计算的。这使得我能够构建出更快速、更有效的分析模型。这本书不仅提升了我处理数据的能力，更让我对大规模数据分析的本质有了更深的理解。

作为一个对分布式系统有着浓厚兴趣的技术爱好者，我一直关注着各种新兴的开源项目。《Presto: The Definitive Guide》的出版，无疑是我近年来最期待的一本。这本书在技术深度和广度上都给我留下了深刻的印象。作者对Presto的底层架构，包括它的分布式查询执行模型、内存管理机制、以及与HDFS、S3等存储系统的集成方式，都进行了极其详尽的描述。我尤其欣赏书中对Presto的索引机制和缓存策略的剖析，这让我能够更清晰地理解Presto是如何在海量数据中快速定位和读取所需信息的。书中关于Presto的SPI（Service Provider Interface）和扩展机制的介绍，更是打开了我探索Presto可定制化和二次开发的大门。我一直希望能够根据自己特定的业务需求，为Presto添加一些定制化的功能，而这本书提供的清晰的API文档和示例代码，让我觉得这个目标并非遥不可及。同时，书中关于Presto的容错机制和高可用性设计的讨论，也让我对其在生产环境中的稳定性有了更深入的了解，这对于我评估和部署Presto至关重要。作者的写作风格严谨而又不失趣味，即使是复杂的概念，也能被他清晰地阐述清楚。这本书让我对Presto的理解，从一个“能用的工具”提升到了“懂的原理”的层面，这对我日后的技术选型和系统设计都将产生深远的影响。

我一直对大数据技术充满热情，并积极寻求能够帮助我深入理解和掌握这些技术的资源。《Presto: The Definitive Guide》正是这样一本不可多得的宝藏。这本书的编排结构非常合理，从Presto的基本概念讲起，逐步深入到其核心的分布式架构和工作原理。我尤其欣赏书中关于Presto的查询优化和性能调优的章节。它不仅列举了各种常见的性能问题，还提供了详尽的解决方案，包括如何分析查询执行计划、如何调整JVM参数、如何优化数据存储格式等。这些实用的技巧，让我能够更有效地利用Presto处理海量数据，并显著提升查询的响应速度。书中还详细介绍了Presto如何与Hadoop、Spark等其他大数据组件进行集成，这让我能够更好地将Presto融入到我现有的技术栈中。通过阅读这本书，我不仅学会了如何使用Presto，更重要的是，我对分布式SQL查询引擎的工作原理有了更深刻的理解。这对我今后的技术学习和职业发展都将产生积极的影响。

我是一名在互联网公司负责数据仓库建设的工程师，日常工作中处理的数据量庞大且复杂。在引入Presto之前，我们主要依赖传统的MPP数据库，虽然也能处理大规模数据，但在交互式查询和实时分析方面显得力不从心。 《Presto: The Definitive Guide》这本书，就像是一把钥匙，为我打开了通往更高效数据处理世界的大门。书中对于Presto如何实现低延迟、高并发的交互式查询的原理，进行了深入的剖析。它详细介绍了Presto的查询引擎如何通过其内存计算和管道化执行，避免了不必要的磁盘I/O，从而极大地提升了查询速度。我特别喜欢书中关于Presto连接器（Connectors）的章节，它详细讲解了如何利用Presto无缝集成HDFS、Hive、Kafka、关系型数据库等多种数据源，构建统一的数据访问层。这对我来说，意味着可以将分散在不同系统中的数据，在一个统一的平台上进行分析，极大地简化了数据治理和分析的流程。书中还提供了大量关于Presto集群的部署、配置和监控的最佳实践，这对于我们这种需要部署和维护大型Presto集群的团队来说，简直是无价之宝。例如，书中关于工作节点（Worker Node）和协调节点（Coordinator Node）的配置细节，以及如何根据负载进行动态调整，都为我们提供了宝贵的参考。这本书让我看到了Presto在解决我们实际业务痛点方面的巨大潜力。

这本书的到来，对我来说，简直是在黑暗中看到了一盏明灯。我是一名数据工程师，长期以来，我们在处理TB甚至PB级别的数据时，常常会遇到性能瓶颈，传统的SQL查询显得力不从心。 《Presto: The Definitive Guide》这本书，以其详实的内容和深入的剖析，为我指明了方向。书中关于Presto的分布式架构，以及它如何通过任务分解、节点间通信和结果聚合来实现高效查询，都做了极其细致的讲解。我尤其喜欢书中关于Presto的查询优化和性能调优的章节。它不仅列举了各种常见的性能问题，还提供了详尽的解决方案，包括如何分析查询执行计划、如何调整JVM参数、如何优化数据存储格式等。这些实用的技巧，让我能够更有效地利用Presto处理海量数据，并显著提升查询的响应速度。书中还详细介绍了Presto如何与Hadoop、Spark等其他大数据组件进行集成，这让我能够更好地将Presto融入到我现有的技术栈中。通过阅读这本书，我不仅学会了如何使用Presto，更重要的是，我对分布式SQL查询引擎的工作原理有了更深刻的理解。这对我今后的技术学习和职业发展都将产生积极的影响。

这本书的出现，简直就是为我这种长期在数据分析领域摸爬滚打，却又时常感到力不从心的人量身定做的。我曾经为了优化一个复杂的SQL查询，耗费了数不清的精力，尝试了各种策略，结果却收效甚微。直到我翻开了《Presto: The Definitive Guide》，我才如梦初醒，原来我一直以来都在用一种“老式”的思维去处理海量数据。书中关于Presto的并行处理能力、分布式架构的精妙阐述，让我眼前一亮。作者深入浅出地讲解了Presto如何将计算任务分解，分发到集群的各个节点，然后并行执行，最后汇总结果，这种高效的设计理念，让我看到了解决性能瓶颈的曙光。更让我惊喜的是，书中并没有停留在理论层面，而是提供了大量实用的配置指南和调优技巧。比如，关于内存管理和JVM参数的调整，我以前总是凭感觉瞎改，现在有了这本书的指导，我能够更有针对性地进行优化，显著提升了查询的响应速度。此外，书中对Presto的查询执行计划的解读，更是让我醍醐灌顶。我终于明白，为什么有些看似简单的查询，在执行时会变得如此缓慢，原来是执行计划出现了偏差。通过学习书中讲解的如何分析和优化执行计划的方法，我能够更有效地识别和解决性能瓶颈，让我的数据分析工作事半功倍。总而言之，这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师，指引我走出数据分析的迷宫，迈向更高的境界。

阅读《Presto: The Definitive Guide》的过程，对我而言，不仅仅是学习一个技术工具，更像是一次对现代数据架构设计理念的深刻体验。作者在书中对Presto的分布式架构、其作为数据湖查询引擎的定位、以及它如何与其他大数据组件（如Hadoop、Spark）协同工作的描述，都让我对整个大数据生态有了更清晰的认识。我特别欣赏书中关于Presto的事务管理和数据一致性方面的讨论。虽然Presto主要定位是交互式查询，但书中对它如何在特定场景下保证一定程度的数据一致性进行了详细的解释，这对于我理解其在生产环境中的应用边界至关重要。此外，书中关于Presto的安全性设计，包括认证、授权和数据加密等方面的介绍，也让我对其在企业级应用中的安全性有了一定的了解，这对于我评估和部署Presto至关重要。作者以一种非常系统的方式，阐述了Presto如何能够成为一个强大的、灵活的、可扩展的数据查询平台。他并没有回避Presto的局限性，而是坦诚地指出了它在某些场景下的权衡，这使得我对Presto有了更全面、更客观的认识。这本书让我看到了Presto不仅仅是一个查询引擎，它更是一个能够赋能企业进行更高效、更敏捷数据驱动决策的关键组件。

作为一名刚刚接触Presto不久的初学者，我对这本书的需求是能够系统地、由浅入深地理解这个强大的分布式SQL查询引擎。幸运的是，《Presto: The Definitive Guide》完全满足了我的期待。从最基础的Presto的安装和配置，到核心概念的讲解，书中都做了非常详尽的介绍。作者并没有一开始就抛出复杂的术语，而是循序渐进地引导读者理解Presto的架构设计，包括查询的生命周期、查询的分解与执行过程等。让我印象深刻的是，书中关于Presto的SQL语法和函数库的讲解，非常全面。不仅列举了标准的SQL功能，还特别强调了Presto的扩展函数以及如何编写自定义函数，这为我今后进行更复杂的查询分析打下了坚实的基础。此外，书中关于Presto的性能优化技巧，虽然对我来说还有些超前，但我能够从中窥探到如何让查询变得更快的门道。比如，关于数据分区的理解和利用，以及如何选择合适的查询计划，都为我后续的学习指明了方向。这本书没有让我感到畏惧，反而让我对学习Presto充满了信心。它就像一位耐心而又专业的老师，一步一步地带领我走进Presto的殿堂，让我从一个门外汉，逐渐变成一个能够理解并运用Presto进行数据分析的行家。

作为一名在金融领域从事数据分析工作的专业人士，我每天都要面对大量的交易数据、客户行为数据以及市场数据。这些数据往往规模庞大，且需要快速响应分析需求。 《Presto: The Definitive Guide》这本书，为我提供了解决这些挑战的强大工具。书中对Presto如何实现低延迟、高并发的交互式查询的原理，进行了深入的剖析。它详细介绍了Presto的查询引擎如何通过其内存计算和管道化执行，避免了不必要的磁盘I/O，从而极大地提升了查询速度。我特别喜欢书中关于Presto连接器（Connectors）的章节，它详细讲解了如何利用Presto无缝集成HDFS、Hive、Kafka、关系型数据库等多种数据源，构建统一的数据访问层。这对我来说，意味着可以将分散在不同系统中的数据，在一个统一的平台上进行分析，极大地简化了数据治理和分析的流程。书中还提供了大量关于Presto集群的部署、配置和监控的最佳实践，这对于我们这种需要部署和维护大型Presto集群的团队来说，简直是无价之宝。例如，书中关于工作节点（Worker Node）和协调节点（Coordinator Node）的配置细节，以及如何根据负载进行动态调整，都为我们提供了宝贵的参考。这本书让我看到了Presto在解决我们实际业务痛点方面的巨大潜力。

对我这类SQL 傻逼来说，补充了一些知识点: join, intersect, except (其实就是semi anti-join); grouping operations (把多种group by 条件组合起来，免去人工组合); over window function (还没学会咋用); prepare 能抽象一些参数出来，不过还是没有直接写函数方便. 我感觉还是写pyspark, pandas简单直接

本书介绍很全面，使用的版本很新，基本介绍了presto相关的基础内容，很不错的presto学习资料

本书介绍很全面，使用的版本很新，基本介绍了presto相关的基础内容，很不错的presto学习资料

对我这类SQL 傻逼来说，补充了一些知识点: join, intersect, except (其实就是semi anti-join); grouping operations (把多种group by 条件组合起来，免去人工组合); over window function (还没学会咋用); prepare 能抽象一些参数出来，不过还是没有直接写函数方便. 我感觉还是写pyspark, pandas简单直接

对我这类SQL 傻逼来说，补充了一些知识点: join, intersect, except (其实就是semi anti-join); grouping operations (把多种group by 条件组合起来，免去人工组合); over window function (还没学会咋用); prepare 能抽象一些参数出来，不过还是没有直接写函数方便. 我感觉还是写pyspark, pandas简单直接