Presto是一个高性能、分布式的SQL查询引擎，专为处理大规模数据而设计。它最初由Facebook开发，旨在解决Hadoop生态系统中的快速交互式数据分析问题。以下是关于Presto分布式查询适合规模的介绍：
Presto分布式查询的适用规模
- 大规模数据处理：Presto能够处理PB级别的数据集，适用于大规模数据分析场景。
- 高性能要求：Presto通过分布式执行计划将查询分解为多个任务，并行处理数据，提供快速的查询响应时间。
- 多数据源支持：Presto支持连接多种数据源，包括传统的关系型数据库、NoSQL数据库、Hadoop分布式文件系统等，允许跨数据源的查询和分析。
Presto在处理大型数据集时的优势
- 高性能：Presto使用分布式查询引擎，可以并行处理大量数据，提高查询速度。
- 易用性：Presto支持SQL查询语言，易于理解和使用。
- 可扩展性：Presto可以轻松扩展到多个节点，以处理更大的数据集。
- 多种数据源支持：Presto支持多种数据源，如Hadoop HDFS、Amazon S3等，方便集成各种数据存储系统。
- 实时查询：Presto支持实时查询，可以在数据更新后立即获取最新结果。
Presto的应用案例
- Facebook：Facebook使用Presto处理超过30PB的数据，用于交互式分析、ETL、A/B测试等。
- Amazon Athena：Amazon Athena是基于Presto的交互式查询服务，允许用户使用标准SQL分析Amazon S3中的数据。
- 中通快递：中通快递使用Presto进行数据分析，日均响应超过300万次查询分析需求。
Presto的分布式查询引擎设计使其非常适合处理大规模数据集，并且它的性能优化和扩展性使其成为大数据分析领域的优选工具。