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Presto作业未在群集模式下工作,仅使用一个节点性能

Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎,用于快速查询大规模数据。它具有高性能、低延迟和可扩展性的特点,适用于大数据分析和数据仓库等场景。

在群集模式下,Presto可以通过将查询任务分发到多个节点上并行执行,从而提高查询性能和吞吐量。然而,如果只使用一个节点来运行Presto作业,性能可能会受到限制。

使用单节点运行Presto作业的性能限制主要有以下几个方面:

  1. 计算资源受限:单节点只有有限的计算资源可用,无法充分发挥Presto的并行计算能力。这可能导致作业执行速度较慢,特别是处理大规模数据时。
  2. 内存限制:Presto在内存中进行数据处理和计算,单节点的内存容量有限,可能无法容纳大规模数据的处理需求。这可能导致内存不足的错误或性能下降。
  3. 网络瓶颈:在群集模式下,Presto可以通过网络将查询任务分发到多个节点上并行执行,从而加快查询速度。而在单节点模式下,所有的计算都在一个节点上进行,可能会导致网络瓶颈,影响查询性能。

针对以上问题,建议采用群集模式来运行Presto作业,以充分发挥其并行计算能力和高性能特点。在群集模式下,可以通过增加节点数量、调整计算资源分配和优化网络配置等方式来提升性能。

腾讯云提供了TencentDB for Presto产品,是基于Presto引擎的云原生分布式数据仓库解决方案。它提供了高性能、高可用性和弹性扩展的特点,适用于大数据分析和数据仓库等场景。您可以通过以下链接了解更多关于TencentDB for Presto的信息:TencentDB for Presto产品介绍

请注意,以上答案仅供参考,具体的解决方案和产品选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。

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基于AIGC的写作尝试:Presto: A Decade of SQL Analytics at Meta(翻译)

Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎,支持多个EB级数据源的分析工作负载。Presto用于低延迟的交互式用例以及Meta的长时间运行的ETL作业。它最初于2013年在Meta推出,并于2019年捐赠给Linux基金会。在过去的十年中,随着Meta数据量的超级增长以及新的SQL分析需求,维护查询延迟和可扩展性对Presto提出了令人印象深刻的挑战。其中一个最重要的优先事项是确保查询可靠性不会随着向更小、更弹性的容器分配的转变而退化,这需要查询在显著较小的内存余量下运行,并且可以随时被抢占。此外,来自机器学习、隐私政策和图形分析的新需求已经促使Presto维护者超越传统的数据分析。在本文中,我们讨论了近年来几个成功的演变,这些演变在Meta的生产环境中将Presto的延迟和可扩展性提高了数个数量级。其中一些值得注意的是分层缓存、本地矢量化执行引擎、物化视图和Presto on Spark。通过这些新的能力,我们已经弃用了或正在弃用各种传统的查询引擎,以便Presto成为为整个数据仓库服务的单一组件,用于交互式、自适应、ETL和图形处理工作负载。

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