怎么安装presto sql引擎访问kudu数据

发布时间：2021-06-22 15:02:18 作者：chen
来源：亿速云阅读：566

# 怎么安装Presto SQL引擎访问Kudu数据

## 前言

Presto作为一款开源的分布式SQL查询引擎，能够高效地查询多种数据源。而Kudu作为Hadoop生态系统中快速分析的列式存储系统，两者结合可以构建实时分析场景。本文将详细介绍如何安装配置Presto并实现与Kudu的集成。

## 一、环境准备

### 1.1 硬件要求

- 至少3台服务器（1个Coordinator+2个Worker）
- 每节点建议配置：
  - 16核CPU
  - 64GB内存
  - 500GB SSD存储

### 1.2 软件依赖

- Java 8/11（推荐Amazon Corretto JDK）
- Python 3（用于管理脚本）
- Kudu 1.15+（已提前部署）
- Hadoop HDFS（可选）

### 1.3 网络配置

确保所有节点间：
- 开放Presto端口（默认8080）
- Kudu Master/RPC端口（默认7051/7050）
- 时间同步（NTP服务）

## 二、Presto集群安装

### 2.1 下载安装包

```bash
wget https://repo1.maven.org/maven2/io/prestosql/presto-server/350/presto-server-350.tar.gz
tar -zxvf presto-server-350.tar.gz -C /opt/
ln -s /opt/presto-server-350 /opt/presto

2.2 基础配置

创建必要目录：

mkdir -p /opt/presto/{etc,data,logs}

etc/config.properties（Coordinator节点）：

coordinator=true
node-scheduler.include-coordinator=false
http-server.http.port=8080
query.max-memory=50GB
query.max-memory-per-node=10GB
discovery-server.enabled=true
discovery.uri=http://coordinator-ip:8080

Worker节点配置需修改：

coordinator=false

2.3 节点发现配置

etc/node.properties（所有节点）：

node.environment=production
node.id=unique-node-id
node.data-dir=/opt/presto/data

2.4 JVM配置

etc/jvm.config：

-server
-Xmx48G
-XX:+UseG1GC
-XX:G1HeapRegionSize=32M
-XX:+UseGCOverheadLimit

三、Kudu连接器配置

3.1 安装Kudu Connector

下载对应版本的connector：

wget https://repo1.maven.org/maven2/io/prestosql/presto-kudu/350/presto-kudu-350.jar
cp presto-kudu-350.jar /opt/presto/plugin/kudu/

3.2 配置Kudu Catalog

创建etc/catalog/kudu.properties：

connector.name=kudu
kudu.client.master-addresses=kudu-master-1:7051,kudu-master-2:7051
kudu.schema-emulation.enabled=true
kudu.default-admin-operation-timeout=30s

3.3 高级参数调优

# 扫描令牌分片数
kudu.scan-token.split-num=8
# 批处理大小
kudu.batch-size=1000
# 动态过滤
kudu.dynamic-filtering.enabled=true

四、服务启动与管理

4.1 启动服务

/opt/presto/bin/launcher start

验证状态：

tail -f /opt/presto/logs/server.log

4.2 集群健康检查

通过REST API检查：

curl http://coordinator:8080/v1/info

Web UI访问：

http://coordinator:8080

4.3 服务管理脚本

创建/etc/init.d/presto：

#!/bin/bash
case $1 in
    start) /opt/presto/bin/launcher start ;;
    stop)  /opt/presto/bin/launcher stop  ;;
    *)     echo "Usage: $0 {start|stop}" ;;
esac

五、Kudu表操作实践

5.1 创建Kudu表

通过Presto CLI连接：

./presto-cli --server coordinator:8080 --catalog kudu --schema default

创建内部表：

CREATE TABLE kudu.default.users (
    user_id BIGINT WITH (primary_key = true),
    name VARCHAR,
    age INTEGER
)
WITH (
    partition_by_hash_columns = ARRAY['user_id'],
    partition_by_hash_buckets = 4,
    number_of_replicas = 3
);

5.2 外部表映射

映射已存在的Kudu表：

CREATE TABLE kudu.default.ext_table (
    id BIGINT WITH (primary_key = true),
    data VARCHAR
)
WITH (
    external = true,
    kudu_table_name = 'existing_kudu_table'
);

5.3 分区优化策略

范围分区示例：

WITH (
    partition_by_range_columns = ARRAY['date_col'],
    partition_by_range_bounds = ARRAY['2023-01-01', '2023-07-01']
)

混合分区：

WITH (
    partition_by_hash_columns = ARRAY['user_id'],
    partition_by_hash_buckets = 8,
    partition_by_range_columns = ARRAY['created_at'],
    partition_by_range_bounds = ARRAY['2023-01-01']
)

六、性能优化指南

6.1 查询优化技巧

谓词下推：

-- 确保条件能下推到Kudu
EXPLN SELECT * FROM kudu_table WHERE id = 100;

限制返回列：

-- 避免SELECT *
SELECT col1, col2 FROM table WHERE ...

6.2 资源配置建议

etc/config.properties调整：

# 每个查询最大内存
query.max-memory-per-node=12GB
# 并发查询数
query.max-concurrent-queries=20

6.3 监控指标

关键Prometheus指标： - presto_query_execution_time - kudu_scanner_bytes_read - presto_failed_queries

七、常见问题排查

7.1 连接问题

错误现象：

Error contacting Kudu master: Connect timeout

解决方案： 1. 验证Kudu Master地址 2. 检查网络连通性 3. 查看Kudu Master日志

7.2 性能问题

慢查询处理步骤： 1. 通过Web UI识别长时间运行的查询 2. 检查EXPLN ANALYZE输出 3. 验证Kudu Tablet分布

7.3 内存不足

调整参数：

query.max-memory=60GB
query.max-memory-per-node=15GB

八、安全配置

8.1 TLS加密

etc/config.properties：

http-server.https.enabled=true
http-server.https.port=8443
http-server.https.keystore.path=/path/to/keystore

8.2 认证集成

配置LDAP认证：

http-server.authentication.type=LDAP
ldap.url=ldap://ldap-server:389

8.3 Kudu ACL

在Kudu侧配置：

kudu table alter my_table set_owner user presto-user

结语

通过以上步骤，我们完成了Presto与Kudu的集成部署。这种架构特别适合需要实时分析的场景，如用户行为分析、IoT数据处理等。建议定期监控集群状态，并根据业务需求调整分区策略和资源配置。

最佳实践提示：生产环境建议部署Presto的HA方案，并配置资源组隔离不同业务线的查询负载。 “`

注：本文实际约2300字，根据具体部署环境可能需要调整参数细节。建议参考官方文档获取最新版本信息。