Presto在软件的探索与实践是怎样的

今天就跟大家聊聊有关Presto在软件的探索与实践是怎样的，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。

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• 完全基于内存的并行计算
• 流水线
• 本地化计算
• 动态编译执行计划
• 小心使用内存和数据结构
• GC控制
• 无容错

• Hive SQL查询加速
• 数据平台Ad-Hoc查询
• 报表（BI报表、自定义报表）
• 活动营销
• 数据质量检测
• 资产管理
• 固定数据产品

 

 

▍2.4 集群部署  
 

 

 

     

 

• PrestoSQL社区活跃度更高，PR和用户问题能够及时回复
• PrestoDB主要主力还是Facebook维护，以其内部需求为主
• PrestoDB未来方向主要是ETL相关的，我们有Spark兜底，ETL功能依赖Spark、Hive

• 隐式类型转换
• 语义兼容
• 语法兼容
• 支持Hive视图
• Parquet HDFS文件读取支持
• 大量UDF支持
• 其他

根据不同的业务划分不同的label，通过配置文件配置业务方指定的label和其对应的机器列表，Coordinator会加载配置，在内存里维护集群label信息，同时如果配置文件里label信息变动，Coordinator会定时更新label信息，这样调度时根据SQL指定的label信息来获取对应的Worker机器，如指定label A时，那调度机器里只选择Worker A 和 Worker B 即可。这样就可以做到让机器物理隔离了，对性能要求高的业务查询既有保障了。  

 

 

▍4.3 Druid Connector  

 

使用 Presto + HDFS 有一些痛点：  

 

• latency高，QPS较低 
• 不能查实时数据，如果有实时数据需求，需要再构建一条实时数据链路，增加了系统的复杂性
• 要想获得极限性能，必须与HDFS DataNode 混部，且DataNode使用高级硬件，有自建HDFS的需求，增加了运维的负担

 

所以我们在0.215版本实现了Presto on Druid Connector，此插件有如下优点：  

 

• 结合 Druid 的预聚合、计算能力（过滤聚合）、Cache能力，提升Presto性能（RT与QPS）
• 让 Presto 具备查询 Druid 实时数据能力
• 为Druid提供全面的SQL能力支持，扩展Druid数据的应用场景
• 通过Druid Broker获取Druid元数据信息
• 从Druid Historical直接获取数据
• 实现了Limit下推、Filter下推、Project下推及Agg下推

 

在PrestoSQL 340版本，社区也实现了Presto on Druid Connector，但是此Connector是通过JDBC实现的，缺点比较明显：  

 

• 无法划分多个Split，查询性能差
• 请求查询Broker，之后再查询Historical，多一次网络通信
• 对于一些场景，如大量Scan场景，会导致Broker OOM
• Project及Agg下推支持不完善

 

详细架构图见：  

 

 

 

使用了Presto on Druid后，一些场景，性能提升4~5倍。  

 

 

▍4.4 易用性建设  

 

为了支持公司的几个核心数据平台，包括：数梦、提取工具、数易及特征加速及各种散户，我们对Presto做了很多二次开发，包括权限管理、语法支持等，保证了业务的快速接入。主要工作：  

 

• 租户与权限
• 与内部Hadoop打通，使用HDFS SIMPLE协议做认证
• 使用Ranger做鉴权，解析SQL使Presto拥有将列信息传递给下游的能力，提供用户名+数据库名/表名/列名，四元组的鉴权能力，同时提供多表同时鉴权的能力
• 用户指定用户名做鉴权和认证，大账号用于读写HDFS数据
• 支持视图、表别名鉴权

 

• 语法拓展
• 支持add partition
• 支持数字开头的表
• 支持数字开头的字段

 

• 特性增强
• insert数据时，将插入数据的总行数写入HMS，为业务方提供毫秒级的元数据感知能力
• 支持查询进度滚动更新，提升了用户体验
• 支持查询可以指定优先级，为用户不同等级的业务提供了优先级控制的能力
• 修改通信协议，支持业务方可以传达自定义信息，满足了用户的日志审计需要等
• 支持DeprecatedLzoTextInputFormat格式
• 支持读HDFS Parquet文件路径

 

 

▍   4.5 稳定性建设  

 

Presto在使用过程中会遇到很多稳定性问题，比如Coordinator OOM，Worker Full GC等，为了解决和方便定位这些问题，首先我们做了监控体系建设，主要包括：  

 

• 通过Presto Plugin实现日志审计功能
• 通过JMX获取引擎指标将监控信息写入Ganglia
• 将日志审计采集到HDFS和ES；     统一接入运维监控体系，将所有指标发到 Kafka；
• Presto UI改进：     可以查看Worker信息，可以查看Worker死活信息

 

通过以上功能，在每次出现稳定性问题时，方便我们及时定位问题，包括指标查看及SQL回放等，如下图所示，可以查看某集群的成功及失败SQL数，我们可以通过定义查询失败率来触发报警：  

 

 

 

在Presto交流社区，Presto的稳定性问题困扰了很多Presto使用者，包括Coordinator和Worker挂掉，集群运行一段时间后查询性能变慢等。我们在解决这些问题时积累了很多经验，这里说下解决思路和方法。

根据职责划分，Presto分为Coordinator和Worker模块，Coordinator主要负责SQL解析、生成查询计划、Split调度及查询状态管理等，所以当Coordinator遇到OOM或者Coredump时，获取元信息及生成Splits是重点怀疑的地方。而内存问题，推荐使用MAT分析具体原因。如下图是通过MAT分析，得出开启了FileSystem Cache，内存泄漏导致OOM。

 

 
 

 

 

这里我们总结了Coordinator常见的问题和解决方法：  

 

• 使用HDFS FileSystem Cache导致内存泄漏，解决方法禁止FileSystem Cache，后续Presto自己维护了FileSystem Cache
• Jetty导致堆外内存泄漏，原因是Gzip导致了堆外内存泄漏，升级Jetty版本解决
• Splits太多，无可用端口，TIME_WAIT太高，修改TCP参数解决
• JVM Coredump，显示"unable to create new native thread"，通过修改pid_max及max_map_count解决
• Presto内核Bug，查询失败的SQL太多，导致Coordinator内存泄漏，社区已修复

 

而Presto Worker主要用于计算，性能瓶颈点主要是内存和CPU。内存方面通过三种方法来保障和查找问题：  

 

• 通过Resource Group控制业务并发，防止严重超卖
• 通过JVM调优，解决一些常见内存问题，如Young GC Exhausted
• 善用MAT工具，发现内存瓶颈

 

而Presto Worker常会遇到查询变慢问题，两方面原因，一是确定是否开启了Swap内存，当Free内存不足时，使用Swap会严重影响查询性能。第二是CPU问题，解决此类问题，要善用Perf工具，多做Perf来分析CPU为什么不在干活，看CPU主要在做什么，是GC问题还是JVM Bug。如下图所示，为线上Presto集群触发了JVM Bug，导致运行一段时间后查询变慢，重启后恢复，Perf后找到原因，分析JVM代码，可通过JVM调优或升级JVM版本解决：  

 

这里我们也总结了Worker常见的问题和解决方法：  

 

• Sys load过高，导致业务查询性能影响很大，研究jvm原理，通过参数（-XX:PerMethodRecompilationCutoff=10000 及 -XX:PerBytecodeRecompilationCutoff=10000）解决，也可升级最新JVM解决
• Worker查询hang住问题，原因HDFS客户端存在bug，当Presto与HDFS混部署，数据和客户端在同一台机器上时，短路读时一直wait锁，导致查询Hang住超时，Hadoop社区已解决
• 超卖导致Worker Young GC Exhausted，优化GC参数，如设置-XX:G1ReservePercent=25 及 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=15
• ORC太大，导致Presto读取ORC Stripe Statistics出现OOM，解决方法是限制ProtoBuf报文大小，同时协助业务方合理数据治理
• 修改Presto内存管理逻辑，优化Kill策略，保障当内存不够时，Presto Worker不会OOM，只需要将大查询Kill掉，后续熔断机制会改为基于JVM，类似ES的熔断器，比如95% JVM 内存时，Kill掉最大SQL

▍4.6 引擎优化及调研  

 

作为一个Ad-Hoc引擎，Presto查询性能越快，用户体验越好，为了提高Presto的查询性能，在Presto on Hive场景，我们做了很多引擎优化工作，主要工作：  

 

• 某业务集群进行了JVM调优，将Ref Proc由单线程改为并行执行，普通查询由30S~1分钟降低为3-4S，性能提升10倍+
• ORC数据优化，将指定string字段添加了布隆过滤器，查询性能提升20-30%，针对一些业务做了调优
• 数据治理和小文件合并，某业务方查询性能由20S降低为10S，性能提升一倍，且查询性能稳定
• ORC格式性能优化，查询耗时减少5%
• 分区裁剪优化，解决指定分区但获取所有分区元信息问题，减少了HMS的压力
• 下推优化，实现了Limit、Filter、Project、Agg下推到存储层

 

18年我们为了提高Presto查询性能，也调研了一些技术方案，包括Presto on Alluxio和Presto on Carbondata，但是这2种方案最后都被舍弃了，原因是：  

 

• Presto on Alluxio查询性能提升35%，但是内存占用和性能提升不成正比，所以我们放弃了Presto on Alluxio，后续可能会对一些性能要求敏感的业务使用
• Presto on Carbondata是在18年8月份测试的，当时的版本，Carbondata稳定性较差，性能没有明显优势，一些场景ORC更快，所以我们没有再继续跟踪调研Presto on Carbondata。     因为滴滴有专门维护Druid的团队，所以我们对接了Presto on Druid，一些场景性能提升4~5倍，后续我们会更多关注Presto on Clickhouse及Presto on Elasticsearch

 

 

 

5.   

总结  

 

通过以上工作，滴滴Presto逐渐接入公司各大数据平台，并成为了公司首选Ad-Hoc查询引擎及Hive SQL加速引擎，下图可以看到某产品接入后的性能提升：

上图可以看到大约2018年10月该平台开始接入Presto，查询耗时TP50性能提升了10+倍，由400S降低到31S。且在任务数逐渐增长的情况下，查询耗时保证稳定不变。

而高性能集群，我们做了很多稳定性和性能优化工作，保证了平均查询时间小于2S。如下图所示：

6. 

展望

Presto主要应用场景是Ad-Hoc查询，所以其高峰期主要在白天，如下图所示，是网约车业务下午12-16点的查询，可以看到平均CPU使用率在40%以上。

但是如果看最近一个月的CPU使用率会发现，平均CPU使用率比较低，且波峰在白天10~18点，晚上基本上没有查询，CPU使用率不到5%。如下图所示：

所以，解决晚上资源浪费问题是我们今后需要解决的难题。

看完上述内容，你们对Presto在软件的探索与实践是怎样的有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注创新互联行业资讯频道，感谢大家的支持。