重庆分公司,新征程启航
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Presto是一个运行在多台服务器上的分布式系统。 完整安装包括一个coordinator(调度节点)和多个worker。 由客户端提交查询,从Presto命令行CLI提交到coordinator。coordinator进行解析,分析并执行查询计划,然后分发处理队列到worker中。
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目录:
搭建前环境准备
集群计划
连接器
安装步骤
配置文件
运行presto
整合hive测试
整合MySQL测试
整合jdbc测试
CentOS 6.7
java8
Python3.4.4
hadoop2.6.4
hd1(192.168.174.131) :调度节点(coordinator)
hd2(192.168.174.132):worker节点
hd3(192.168.174.133):worker节点
Presto支持从以下版本的Hadoop中读取Hive数据:支持以下文件类型:Text, SequenceFile, RCFile, ORC
Apache Hadoop 1.x (hive-hadoop1)
Apache Hadoop 2.x (hive-hadoop2)
Cloudera CDH 4 (hive-cdh5)
Cloudera CDH 5 (hive-cdh6)
此外,需要有远程的Hive元数据。 不支持本地或嵌入模式。 Presto不使用MapReduce,只需要HDFS
下载 presto-server-0.100, ( 下载地址:https://repo1.maven.org/maven2/com/facebook/presto/presto-server/0.100/presto-server-0.100.tar.gz)或者:链接:http://pan.baidu.com/s/1qYTvTwg 密码:4xz6
将 presto-server-0.100.tar.gz 上传至linux主机(hd1),解压后的文件目录结构如下(称为安装目录):Presto需要一个用于存储日志、本地元数据等的数据目录。 建议在安装目录的外面创建一个数据目录。这样方便Presto进行升级,如:/presto/data
在安装目录中创建一个etc目录, 在这个etc目录中放入以下配置文件:
1. config.properties :Presto服务配置
2. node.properties :环境变量配置,每个节点特定配置
3. jvm.config :Java虚拟机的命令行选项
4. log.properties: 允许你根据不同的日志结构设置不同的日志级别
5. catalog目录 :每个连接者配置(data sources)
config.properties
包含了Presto server的所有配置信息。 每个Presto server既是一个coordinator也是一个worker。 但是在大型集群中,处于性能考虑,建议单独用一台机器作为 coordinator,一个coordinator的etc/config.properties应该至少包含以下信息:
coordinator=true node-scheduler.include-coordinator=false http-server.http.port=18080 task.max-memory=1GB discovery-server.enabled=true discovery.uri=http://192.168.174.131:18080
1. coordinator:指定是否运维Presto实例作为一个coordinator(接收来自客户端的查询情切管理每个查询的执行过程)
2. node-scheduler.include-coordinator:是否允许在coordinator服务中进行调度工作,对于大型的集群,在一个节点上的Presto server即作为coordinator又作为worke将会降低查询性能。因为如果一个服务器作为worker使用,那么大部分的资源都会被worker占用,那么就不会有足够的资源进行关键任务调度、管理和监控查询执行
3. http-server.http.port:指定HTTP server的端口。Presto使用HTTP进行内部和外部的所有通讯
4. task.max-memory=1GB:一个单独的任务使用的最大内存 (一个查询计划的某个执行部分会在一个特定的节点上执行)。 这个配置参数限制的GROUP BY语句中的Group的数目、JOIN关联中的右关联表的大小、ORDER BY语句中的行数和一个窗口函数中处理的行数。 该参数应该根据并发查询的数量和查询的复杂度进行调整。如果该参数设置的太低,很多查询将不能执行;但是如果设置的太高将会导致JVM把内存耗光
5. discovery-server.enabled:Presto 通过Discovery服务来找到集群中所有的节点。为了能够找到集群中所有的节点,每一个Presto实例都会在启动的时候将自己注册到discovery服务。Presto为了简化部署,并且也不想再增加一个新的服务进程,Presto coordinator可以运行一个内嵌在coordinator里面的Discovery服务。这个内嵌的Discovery服务和Presto共享HTTP server并且使用同样的端口
6. discovery.uri:Discovery server的URI。由于启用了Presto coordinator内嵌的Discovery服务,因此这个uri就是Presto coordinator的uri。注意:这个URI一定不能以“/“结尾
node.properties
包含针对于每个节点的特定的配置信息。 一个节点就是在一台机器上安装的Presto实例,etc/node.properties配置文件至少包含如下配置信息
node.environment=test node.id=bigdata_node_worker_hd1 node.data-dir=presto/data
node.environment: 集群名称, 所有在同一个集群中的Presto节点必须拥有相同的集群名称
node.id: 每个Presto节点的唯一标示。每个节点的node.id都必须是唯一的。在Presto进行重启或者升级过程中每个节点的node.id必须保持不变。如果在一个节点上安装多个Presto实例(例如:在同一台机器上安装多个Presto节点),那么每个Presto节点必须拥有唯一的node.id
node.data-dir: 数据存储目录的位置(操作系统上的路径), Presto将会把日期和数据存储在这个目录下
jvm.config
包含一系列在启动JVM的时候需要使用的命令行选项。这份配置文件的格式是:一系列的选项,每行配置一个单独的选项。由于这些选项不在shell命令中使用。 因此即使将每个选项通过空格或者其他的分隔符分开,java程序也不会将这些选项分开,而是作为一个命令行选项处理,信息如下:
-server -Xmx16G -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent -XX:+CMSClassUnloadingEnabled -XX:+AggressiveOpts -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:OnOutOfMemoryError=kill -9 %p -XX:ReservedCodeCacheSize=150M
log.properties
这个配置文件中允许你根据不同的日志结构设置不同的日志级别。每个logger都有一个名字(通常是使用logger的类的全标示类名). Loggers通过名字中的“.“来表示层级和集成关系,信息如下:
com.facebook.presto=DEBUG
配置日志等级,类似于log4j。四个等级:DEBUG,INFO,WARN,ERROR
Catalog Properties
通过在etc/catalog目录下创建catalog属性文件来完成catalogs的注册。 例如:可以先创建一个etc/catalog/jmx.properties文件,文件中的内容如下,完成在jmxcatalog上挂载一个jmxconnector
connector.name=jmx
在etc/catalog目录下创建hive.properties,信息如下:
connector.name=hive-hadoop2 hive.metastore.uri=thrift://192.169.168.131:9083 hive.config.resources=/root/apps/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml,/root/apps/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml hive.allow-drop-table=true
以上,是单机部署presto, 至此已经完成。
将hd1中的presto-server-0.100拷贝到hd2,hd3上
scp -r /root/apps/presto-server-0.100 root@hd2:/root/apps/ scp -r root/apps/presto-server-0.100 root@hd3:/root/apps/
修改hd2中的配置文件:
config.properties
coordinator=false http-server.http.port=18080 task.max-memory=1GB discovery-server.enabled=true discovery.uri=http://192.168.174.131:18080
node.properties
node.environment=test node.id=bigdata_node_worker_hd2 node.data-dir=presto/data
修改hd3中的配置文件
config.properties
coordinator=false http-server.http.port=18080 task.max-memory=1GB discovery-server.enabled=true discovery.uri=http://192.168.174.131:18080
node.properties
node.environment=test node.id=bigdata_node_worker_hd3 node.data-dir=presto/data
到此,presto集群配置完毕。
在hd1,hd2,hd3的presto-server-0.100/bin目录下依次启动presto:
./launcher start
在Presto可以使用如下命令作为一个后台进程启动:
bin/launcher start
或者在前台运行, 可查看具体的日志
bin/launcher run
停止服务进程命令
bin/laucher stop
查看服务进程命令
bin/laucher status
查看进程: ps -aux|grep PrestoServer 或jps
也可通过浏览器界面查看:http://192.168.174.131:18080
想要查询连接到hive中查询数据还需要先启动hive的metastore
启动方式:
bin/hive --service metastore #或者后台启动: bin/hive --service metastore 2>&1 >> /var/log.log & #后台启动,关闭shell连接依然存在: nohup bin/hive --service metastore 2>&1 >> /var/log.log &
如果启动失败,查看hive-site.xml中是否有metastore的如下配置,若没有,加上这段后再启动metasotre.
hive.metastore.uris thrift://192.168.174.131:9083
然后下载 presto-cli-0.100-executable.jar:Presto CLI为用户提供了一个用于查询的可交互终端窗口。CLI是一个 可执行JAR文件,这也就意味着你可以像UNIX终端窗口一样来使用CLI,https://repo1.maven.org/maven2/com/facebook/presto/presto-cli/0.100/presto-cli-0.100-executable.jar文件下载后,重名名为 presto, 使用chmod +x命令设置可执行权限,执行命令:
下面命令的ip和端口和config.properties中的一致
./presto --server 192.168.174.131:18080 --catalog hive --schema default --debug
在hive中查一下hive default库中的表, 结果如下图
在hive中查询hive default库中的表,如图:
查询user表信息:
此时界面上也会有对应的记录:
退出命令:quit或者exit
和hive类似,在hd1的etc/目录下新建文件:mysql.properties文件
connector.name=mysql connection-url=jdbc:mysql://192.168.174.131:3306 connection-user=root connection-password=123456
然后将mysql.properties分贝拷贝到hd2和hd3的/etc目录下,重新启动PrestoServer服务。
连接测试:
./presto --server localhost:18080 --catalog mysql --schema test --debug
常用写法:
SHOW SCHEMAS FROM mysql;#查询数据库列表 SHOW TABLES FROM mysql.test;#查询指定数据库下的数据表 SELECT * FROM mysql.test.user;查询指定数据表数据
代码连接测试,在pom.xml中引入依赖:
com.facebook.presto presto-jdbc 0.100
main方法测试连接:
package com.presto.test; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.ResultSet; import java.sql.Statement; public class TestPrestoJdbc { public static void main(String[] args) throws Exception { Class.forName("com.facebook.presto.jdbc.PrestoDriver"); Connection connection = DriverManager.getConnection( "jdbc:presto://192.168.174.131:18080/hive/default", "root", null); Statement stmt = connection.createStatement(); ResultSet rs = stmt.executeQuery("show tables"); while (rs.next()) { System.out.println(rs.getString(1)); } rs.close(); connection.close(); } }
运行结果:
对比命令行:
以上就是对presto的集群和搭建的使用,你学会了么