如何学习Presto：糙快猛的大数据之路（建立整体框架）

这个系列文章用"粗快猛+大模型问答+讲故事"的创新学习方法，让你轻松理解复杂知识！涵盖Hadoop、Spark、MySQL、Flink等大数据所有热门技术栈，每篇万字长文。时间紧？只看开头20%就能有收获！精彩内容太多？收藏慢慢看！点击链接开启你的大数据学习之旅https://blog.csdn.net/u012955829/category_12733281.html

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作为一名大数据开发者,学习新技术是我们工作中不可或缺的一部分。今天,我想和大家分享一下如何高效地学习Presto这个强大的分布式SQL查询引擎。我的学习方法可以概括为"糙快猛"——不追求一步到位的完美,而是在实践中不断进步。让我们开始这段Presto学习之旅吧!

什么是Presto?

在深入学习方法之前,我们先简单了解一下Presto:

Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎,最初由Facebook开发,用于针对各种数据源进行交互式分析查询。它的主要特点包括:

高性能:能够快速处理PB级数据。
灵活性:支持多种数据源,包括Hive、Cassandra、关系数据库等。
标准SQL:使用ANSI SQL语法,对于熟悉SQL的开发者来说学习曲线较低。

我的Presto学习故事

还记得我刚开始学习Presto的时候,内心充满了忐忑。作为一个从零基础跨行到大数据领域的开发者,面对Presto这样的分布式系统,我曾一度感到力不从心。

有一天,我偶然听到一句话:"学习就应该糙快猛,不要一下子追求完美,在不完美的状态下前行才是最高效的姿势。"这句话给了我极大的启发。我决定改变学习方式,不再纠结于完美理解每个概念,而是直接上手实践。

糙快猛学习法则

粗略了解基本概念

首先,我快速浏览了Presto的官方文档,粗略了解了它的架构和基本概念。比如:

Coordinator: 负责解析语句、生成执行计划和管理Worker节点
Worker: 负责执行任务和处理数据
Connector: 连接各种数据源的接口

快速搭建环境

与其花大量时间研究如何完美配置Presto集群,我选择使用Docker快速搭建一个单节点的Presto环境:

docker run -p8080:8080 --name presto prestosql/presto

这样,我就能在几分钟内拥有一个可以实践的Presto环境。

猛练基本查询

有了环境后,我立即开始练习基本的SQL查询。例如:

-- 创建一个简单的内存表CREATETABLE memory.default.users (
  id BIGINT,
  name VARCHAR,
  age INTEGER);-- 插入一些数据INSERTINTO memory.default.users VALUES(1,'Alice',30),(2,'Bob',25),(3,'Charlie',35);-- 执行查询SELECT*FROM memory.default.users WHERE age >28;

通过这种方式,我快速熟悉了Presto的基本操作,建立了实践的信心。

迭代提升

在"糙快猛"的基础上,我逐步深入学习:

连接实际数据源: 尝试连接Hive、MySQL等实际使用的数据源。
优化查询性能: 学习使用EXPLAIN分析查询计划,优化大规模数据查询。
深入源码: 阅读关键组件的源代码,理解Presto的内部工作机制。

善用AI助手

在当前的技术环境中,我们有了更强大的学习助手——AI大模型。例如,在学习Presto时,我经常使用ChatGPT来:

解释复杂概念
生成示例代码
模拟真实场景的问题解决

这里有一个使用AI助手学习Presto的例子:

Human: 请解释Presto中的动态过滤(Dynamic Filtering)概念,并给出一个简单的使用示例。

AI: Presto的动态过滤是一种查询优化技术,用于减少在分布式连接操作中处理的数据量。它通过在运行时动态创建过滤条件,将这些条件下推到数据源,从而在早期阶段过滤掉不需要的数据。

这里是一个简单的例子:

假设我们有两张表: orders 和 lineitem

SQL查询:

SELECT o.orderkey, o.totalprice, l.quantity
FROM orders o JOIN lineitem l ON o.orderkey = l.orderkey
WHERE l.quantity >100

在没有动态过滤的情况下,Presto会先读取整个orders表,然后与lineitem表进行连接。

使用动态过滤后,Presto会:

首先扫描lineitem表,找出quantity > 100的orderkey
将这些orderkey作为过滤条件应用到orders表的扫描中
然后只读取满足条件的orders记录

这样可以显著减少需要处理的数据量,提高查询效率。

要启用动态过滤,可以在Presto配置文件中设置:

dynamic-filtering-enabled=true

进阶学习策略

在掌握了Presto的基础知识后,是时候采取一些进阶的学习策略了。这里我想分享几个我在学习过程中发现特别有效的方法:

1. 实战项目驱动学习

没有什么比解决实际问题更能促进学习了。我建议你为自己设定一个小项目,比如:

使用Presto分析你公司的日志数据
构建一个跨多个数据源的报表系统

通过这样的项目,你会遇到各种实际问题,从而深入学习Presto的各种特性。

2. 参与开源社区

Presto有一个活跃的开源社区,参与其中可以极大地促进你的学习:

阅读GitHub上的issues和pull requests
尝试回答社区中的问题
如果可能,提交一些小的bug修复或改进

这不仅能提升你的技术能力,还能建立你在大数据领域的专业网络。

3. 深入理解查询优化

Presto的查询优化是一个深奥但非常重要的话题。我建议你:

学习如何读懂和分析EXPLAIN计划
理解Presto的成本模型
研究常见的查询优化技术,如谓词下推、动态过滤等

这里有一个分析EXPLAIN计划的简单例子:

EXPLAIN(TYPEDISTRIBUTED)SELECT r.regionkey, n.name,count(*)as count
FROM nation n JOIN region r ON n.regionkey = r.regionkey
GROUPBY r.regionkey, n.name;

通过分析输出,你可以了解Presto如何分布式地执行这个查询,从而学习如何优化复杂查询。

实际应用案例

让我们看一个Presto在实际业务中的应用案例,这将帮助你理解Presto如何解决实际问题。

假设你是一家电商公司的大数据开发者,需要分析用户行为和销售数据。你的数据分布在多个系统中:

用户行为日志存储在Hive中
订单数据在MySQL数据库中
产品信息在PostgreSQL中

使用Presto,你可以编写如下查询:

WITH user_behavior AS(SELECT user_id,count(*)as view_count
  FROM hive.logs.page_views
  WHEREdate=current_date-interval'1'dayGROUPBY user_id
),
order_info AS(SELECT user_id,sum(total_amount)as total_spend
  FROM mysql.sales.orders
  WHERE order_date =current_date-interval'1'dayGROUPBY user_id
)SELECT 
  u.user_id,
  p.product_name,
  u.view_count,
  o.total_spend
FROM user_behavior u
JOIN order_info o ON u.user_id = o.user_id
JOIN postgresql.inventory.products p ON p.product_id = o.product_id
WHERE u.view_count >10AND o.total_spend >1000ORDERBY o.total_spend DESCLIMIT100;

这个查询跨越了三个不同的数据源,分析了高活跃度且高消费的用户及其购买的产品。通过Presto,你可以在一个查询中完成这种复杂的跨源数据分析,这在传统的数据处理方式中是很难实现的。

个人经验分享

在我的Presto学习之旅中,我犯过不少错误,也收获了很多经验。以下是一些我想和你分享的个人心得:

不要害怕犯错：在学习过程中,我经常写出效率低下的查询。但正是通过分析这些"失败",我学会了如何优化查询。
持续学习新特性：Presto在不断发展,新版本经常会引入新的特性和优化。保持对新版本的关注,及时学习新特性,这对提升你的Presto技能至关重要。
关注性能调优：在实际项目中,查询性能往往是关键。我建议你深入学习Presto的内存管理、worker调度等底层机制,这将帮助你更好地进行性能调优。
多与他人交流：无论是与团队成员讨论,还是参加技术会议,交流都能带来新的见解和灵感。我就是在一次技术分享会上学到了"动态分区裁剪"这个重要概念。

高级主题探索

在掌握了Presto的基础知识和一些进阶技巧后，是时候探索一些更高级的主题了。这些主题可能看起来有些复杂，但别忘了我们的"糙快猛"原则——先大致理解，在实践中逐步深入。

1. 自定义函数（UDF）

Presto允许你创建自定义函数，这在处理特定业务逻辑时非常有用。例如，假设我们需要一个函数来计算两个日期之间的工作日数：

CREATEFUNCTION calculate_working_days(start_date DATE, end_date DATE)RETURNSINTEGERLANGUAGE JAVA
AS'
    long days = ChronoUnit.DAYS.between(start_date, end_date);
    long result = days - 2 * (days / 7);
    if (start_date.getDayOfWeek() == DayOfWeek.SUNDAY) result--;
    if (end_date.getDayOfWeek() == DayOfWeek.SATURDAY) result--;
    return (int) result;
'

学习创建和使用UDF可以大大提高你的Presto使用效率。

2. 窗口函数的高级应用

窗口函数是Presto中非常强大的特性。让我们看一个复杂一点的例子，假设我们要分析销售数据，计算每个产品在其类别中的销售排名，以及与前一天相比的销售增长：

SELECTdate,
    category,
    product,
    sales,
    RANK()OVER(PARTITIONBYdate, category ORDERBY sales DESC)as rank_in_category,
    sales - LAG(sales,1,0)OVER(PARTITIONBY product ORDERBYdate)as sales_growth
FROM 
    daily_sales
WHEREdate>=current_date-INTERVAL'30'DAYORDERBYdate, category, rank_in_category

理解和灵活运用这样的复杂查询，可以帮助你解决很多实际业务问题。

3. 查询优化进阶

在之前，我们简单提到了查询优化。现在让我们深入探讨一些具体的优化技巧：

a) 分区裁剪：确保你的查询条件能够利用表的分区信息。例如：

-- 低效查询SELECT*FROM large_table WHEREdate>=DATE'2023-01-01'ANDdate<DATE'2023-02-01'-- 优化后的查询SELECT*FROM large_table WHERE date_partition ='2023-01'

b) 谓词下推：尽可能将过滤条件下推到数据源。Presto通常会自动做这个优化，但了解这个概念可以帮助你写出更高效的查询。

c) 避免笛卡尔积：始终提供正确的连接条件，避免产生大量中间结果。

d) 使用近似函数：对于大规模数据，使用

approx_distinct()

代替

COUNT(DISTINCT)

可以显著提升性能。

4. Presto的内存管理

理解Presto如何管理内存对于调优大规模查询至关重要。以下是一些关键概念：

内存池：Presto使用不同的内存池来管理查询执行。了解general、reserved和system池的作用可以帮助你更好地配置Presto。
内存不足处理：当查询使用的内存超过限制时，Presto会如何处理？了解这一点可以帮助你设计更可靠的查询。

实战案例：构建实时数据仪表板

让我们通过一个实际的项目案例来整合我们学到的知识。假设我们要为一个大型电商平台构建一个实时的销售数据仪表板。

数据源设置：- 实时订单数据存储在Kafka中- 历史订单数据存储在Hive中- 产品和用户信息存储在MySQL中
Presto配置：- 设置Kafka连接器以读取实时数据- 配置Hive和MySQL连接器
查询设计：

WITH real_time_orders AS(SELECT 
        product_id,COUNT(*)as order_count,SUM(amount)as total_amount
    FROM 
        kafka.sales.orders
    WHERE 
        event_time >=current_timestamp-INTERVAL'5'MINUTEGROUPBY 
        product_id
),
historical_summary AS(SELECT 
        product_id,AVG(daily_order_count)as avg_daily_orders,AVG(daily_total_amount)as avg_daily_amount
    FROM 
        hive.sales.daily_summary
    WHEREdate>=current_date-INTERVAL'30'DAYGROUPBY 
        product_id
)SELECT 
    r.product_id,
    p.product_name,
    p.category,
    r.order_count as real_time_orders,
    r.total_amount as real_time_amount,
    h.avg_daily_orders,
    h.avg_daily_amount,(r.order_count / h.avg_daily_orders)as order_ratio,(r.total_amount / h.avg_daily_amount)as amount_ratio
FROM 
    real_time_orders r
JOIN 
    historical_summary h ON r.product_id = h.product_id
JOIN 
    mysql.products.info p ON r.product_id = p.id
ORDERBY 
    r.total_amount DESCLIMIT100

这个查询综合了我们前面学到的多个概念：

使用CTE进行复杂查询结构化
跨多个数据源的查询
时间窗口计算
聚合和连接操作

性能优化：- 使用适当的分区策略（例如，Hive表按日期分区）- 为MySQL表的连接键创建适当的索引- 监控查询性能，必要时使用EXPLAIN进行分析和优化
部署和监控：- 将查询嵌入到你的应用程序或BI工具中- 设置Presto的监控，关注查询延迟、内存使用等指标

通过这个实战案例，你不仅能够将学到的Presto知识付诸实践，还能解决实际的业务问题，这正是"糙快猛"学习方法的精髓所在。

持续学习与成长

学习Presto是一个持续的过程。技术在不断发展，Presto也在不断推出新的特性。以下是一些保持学习的建议：

关注Presto的官方博客和发布说明：这是了解新特性和改进的最佳途径。
参与Presto社区：订阅邮件列表，参与讨论，这能让你始终保持在技术前沿。
实验新特性：当Presto发布新版本时，尝试在测试环境中使用新特性，评估它们如何能够帮助你解决实际问题。
分享你的经验：写博客、做技术分享。教是最好的学！
关注相关技术：Presto不是孤立的。了解诸如Spark、Flink等其他大数据技术，可以帮助你更全面地理解Presto在整个生态系统中的位置。

Presto的高级特性与优化

在掌握了Presto的基础知识和一些进阶技巧后，让我们深入探讨一些更高级的特性和优化技巧。记住，即使是复杂的主题，我们也要保持"糙快猛"的学习态度——先理解核心概念，然后在实践中逐步掌握细节。

1. 动态过滤（Dynamic Filtering）

动态过滤是Presto的一个强大特性，它可以显著提高某些类型查询的性能。让我们通过一个例子来理解它：

SELECT customer.name, orders.order_date
FROM customer
JOIN orders ON customer.id = orders.customer_id
WHERE orders.total_price >1000

在没有动态过滤的情况下，Presto会先扫描整个customer表，然后再与orders表进行连接。但有了动态过滤，Presto会：

首先扫描orders表，找出total_price > 1000的customer_id
使用这些customer_id作为过滤条件来扫描customer表

这样可以大大减少需要处理的数据量。要启用动态过滤，你需要在配置文件中设置：

dynamic-filtering-enabled=true

2. 查询优化器（Cost-Based Optimizer）

Presto的成本优化器（CBO）是一个复杂但强大的特性。它使用统计信息来选择最优的查询执行计划。要充分利用CBO，你需要：

确保你的表有最新的统计信息
理解并使用EXPLAIN ANALYZE来查看查询计划

例如，你可以这样分析一个查询：

EXPLAINANALYZESELECT r.regionkey, n.name,count(*)as count
FROM nation n JOIN region r ON n.regionkey = r.regionkey
GROUPBY r.regionkey, n.name;

这会显示查询的执行计划，包括每个操作的估计成本和实际执行时间。通过分析这些信息，你可以找出查询的瓶颈并进行优化。

3. 分布式联接优化

在处理大规模数据时，联接操作往往是性能瓶颈。Presto提供了几种分布式联接策略：

广播联接（Broadcast Join）
分区联接（Partitioned Join）
带缓存的广播联接（Cached Broadcast Join）

理解这些策略并知道何时使用它们可以大大提高查询性能。例如，当一个表很小时，使用广播联接通常是个好选择：

SELECT/*+ BROADCAST(small_table) */*FROM large_table l
JOIN small_table s ON l.id = s.id

这个提示告诉Presto将small_table广播到所有节点，从而避免了数据重分布的开销。

Presto的扩展性与集成

Presto的一大优势是其强大的扩展性和与其他系统的集成能力。让我们探讨一下如何利用这些特性。

1. 自定义连接器

虽然Presto已经提供了许多内置连接器，但有时你可能需要连接到一个特殊的数据源。这时，你可以考虑开发自定义连接器。以下是开发自定义连接器的基本步骤：

实现SPI接口（如ConnectorFactory, Connector, ConnectorSplit等）
实现数据读取逻辑
打包并部署你的连接器

例如，假设你要为一个自定义的NoSQL数据库创建连接器，你可能需要实现如下接口：

publicclassMyNoSQLConnectorimplementsConnector{@OverridepublicConnectorTransactionHandlebeginTransaction(IsolationLevel isolationLevel,boolean readOnly){// Implementation}@OverridepublicConnectorMetadatagetMetadata(ConnectorTransactionHandle transaction){// Implementation}// Other methods...}

2. 与Spark生态系统的集成

很多组织同时使用Presto和Spark。理解如何集成这两个系统可以让你充分利用它们各自的优势。例如：

使用Presto查询Spark生成的数据：SELECT*FROM hive.spark_generated_table WHEREdate='2023-07-25'
在Spark中使用Presto作为数据源：val df = spark.read .format("jdbc").option("url","jdbc:presto://localhost:8080").option("dbtable","hive.default.my_table").load()

性能调优与故障排除

在实际工作中，你可能会遇到各种性能问题和错误。以下是一些常见问题及其解决方法：

1. 内存管理问题

如果你经常遇到"Query exceeded per-node user memory limit"错误，你可以：

增加每个查询的内存限制：

query.max-memory-per-node=1GB

使用EXPLAIN ANALYZE查看查询的内存使用情况，找出内存密集型操作。
考虑重写查询，例如使用窗口函数代替自连接。

2. 数据倾斜

数据倾斜可能导致某些任务执行时间过长。解决方法包括：

使用合适的分区键
在join操作中使用倾斜键处理：SELECT/*+ SHUFFLE_REPLICATE_NL(s) */*FROM large_skewed_table lJOIN small_table s ON l.skewed_key = s.id
在聚合操作中使用两阶段聚合：WITH pre_aggregated AS(SELECTkey,COUNT(*)as count FROM large_table GROUPBYkey)SELECTkey,SUM(count)FROM pre_aggregatedGROUPBYkey

未来趋势与持续学习

Presto技术栈在不断发展，了解未来趋势对于保持技术领先很重要。以下是一些值得关注的方向：

Presto对机器学习的支持：随着机器学习在大数据领域的应用越来越广泛，Presto也在增强对ML工作负载的支持。
实时分析能力的增强：Presto正在不断优化其实时查询能力，未来可能会看到更多针对流数据的功能。
云原生集成：随着云计算的普及，Presto在云环境中的部署和优化将成为重要话题。
联邦查询能力的增强：随着数据源的多样化，Presto在跨多个异构数据源的查询能力上可能会有更多改进。

要跟上这些趋势，你可以：

定期查看Presto官方博客和GitHub仓库
参加相关的技术会议和网络研讨会
在实际项目中尝试新特性，并与社区分享你的经验

Presto在实际工作中的应用场景

学习Presto的理论知识固然重要，但将其应用到实际工作中才是我们的最终目标。让我们探讨一些Presto在实际工作中的常见应用场景，以及如何利用Presto来解决这些场景中的问题。

1. 跨数据源的报表生成

在大型企业中，数据通常分散在多个系统中。例如，交易数据可能存储在Hive中，而客户信息可能存在MySQL数据库中。Presto的强大之处在于它可以无缝地查询这些不同的数据源。

WITH transaction_summary AS(SELECT 
        customer_id,COUNT(*)as transaction_count,SUM(amount)as total_spend
    FROM 
        hive.transactions.sales
    WHERE 
        transaction_date >=DATE'2023-01-01'GROUPBY 
        customer_id
)SELECT 
    c.customer_name,
    c.customer_segment,
    t.transaction_count,
    t.total_spend,
    t.total_spend / t.transaction_count as avg_transaction_value
FROM 
    transaction_summary t
JOIN 
    mysql.crm.customer_info c ON t.customer_id = c.id
ORDERBY 
    t.total_spend DESCLIMIT100

这个查询结合了存储在Hive中的交易数据和MySQL中的客户信息，生成了一个综合报表。

2. 实时数据分析

Presto的低延迟特性使它非常适合进行实时数据分析。例如，我们可以使用Presto来监控网站的实时流量：

SELECT 
    url_path,COUNT(*)as view_count,COUNT(DISTINCT user_id)as unique_visitors,AVG(response_time)as avg_response_time
FROM 
    kafka.website_logs.page_views
WHERE 
    event_time >=CURRENT_TIMESTAMP-INTERVAL'5'MINUTEGROUPBY 
    url_path
ORDERBY 
    view_count DESCLIMIT10

这个查询可以实时显示过去5分钟内网站各页面的访问情况。

3. 大规模数据探索

当面对PB级别的数据时，Presto的分布式查询能力就显得尤为重要。例如，我们可以使用Presto来分析大规模的日志数据：

WITH daily_stats AS(SELECTDATE(timestamp)asdate,COUNT(*)as total_logs,COUNT(DISTINCT user_id)as unique_users,SUM(CASEWHEN status_code >=500THEN1ELSE0END)as error_count
    FROM 
        hive.logs.application_logs
    WHEREtimestamp>=DATE'2023-01-01'GROUPBYDATE(timestamp))SELECTdate,
    total_logs,
    unique_users,
    error_count,(error_count *100.0/ total_logs)as error_rate
FROM 
    daily_stats
ORDERBYdate

这个查询可以快速分析大量的日志数据，提取出每天的关键指标。

Presto最佳实践

在使用Presto的过程中，我们总结了一些最佳实践，可以帮助你更高效地使用Presto：

1. 合理使用分区

对于大表，合理的分区策略可以显著提高查询性能：

CREATETABLE hive.sales.transactions(
    transaction_id BIGINT,
    customer_id BIGINT,
    product_id BIGINT,
    amount DECIMAL(10,2),
    transaction_date DATE)WITH(
    format ='ORC',
    partitioned_by = ARRAY['transaction_date'])

在查询时，确保使用分区列作为过滤条件：

SELECT*FROM hive.sales.transactionsWHERE transaction_date >=DATE'2023-07-01'AND transaction_date <DATE'2023-08-01'

2. 使用近似函数

当处理大规模数据时，使用近似函数可以大大提高查询速度，同时保持结果的准确性在可接受范围内：

-- 使用精确的COUNT(DISTINCT)SELECTCOUNT(DISTINCT user_id)FROM web_logs

-- 使用近似函数SELECT approx_distinct(user_id)FROM web_logs

3. 合理设置资源限制

为了防止单个查询占用过多资源，可以在会话级别设置资源限制：

SETSESSION query_max_execution_time ='30m';SETSESSION query_max_memory ='100GB';

4. 使用EXPLAIN分析查询计划

在执行复杂查询之前，使用EXPLAIN来分析查询计划可以帮助你找出潜在的性能问题：

EXPLAINANALYZESELECT customer_id,SUM(amount)FROM hive.sales.transactionsWHERE transaction_date >=DATE'2023-01-01'GROUPBY customer_id

常见陷阱和解决方法

在使用Presto的过程中，你可能会遇到一些常见的问题。以下是一些典型的陷阱和相应的解决方法：

1. OOM（Out of Memory）错误

问题：执行大查询时遇到OOM错误。

解决方法：

增加查询的内存限制
优化查询，减少内存使用
考虑使用近似函数
对于很大的结果集，考虑使用分页查询

2. 查询超时

问题：长时间运行的查询被系统终止。

解决方法：

增加查询超时时间
优化查询，减少数据扫描量
考虑将大查询拆分成多个小查询

3. 数据一致性问题

问题：查询结果与预期不符。

解决方法：

检查数据源的一致性
确保使用了正确的连接条件
注意不同数据源之间的时区差异

4. 性能突然下降

问题：之前运行良好的查询突然变慢。

解决方法：

检查数据量是否显著增加
查看集群资源使用情况
重新收集表统计信息
检查是否有其他大查询正在运行

高级优化技巧

对于那些已经熟练使用Presto的开发者，这里有一些高级优化技巧可以进一步提升查询性能：

1. 使用物化视图

对于经常执行的复杂查询，可以考虑创建物化视图：

CREATE MATERIALIZED VIEW daily_sales_summary ASSELECTDATE(transaction_date)asdate,
    product_id,SUM(amount)as total_sales,COUNT(*)as transaction_count
FROM 
    hive.sales.transactionsGROUPBYDATE(transaction_date), product_id

2. 优化JOIN顺序

Presto的查询优化器通常能选择最优的JOIN顺序，但在某些复杂情况下，手动指定JOIN顺序可能会有帮助：

SELECT/*+ JOIN_REORDER(a, b, c) */*FROM a JOIN b ON a.id = b.id JOIN c ON b.id = c.id

3. 使用窗口函数优化复杂查询

窗口函数可以帮助优化一些复杂的分析查询：

SELECT 
    customer_id,
    transaction_date,
    amount,SUM(amount)OVER(PARTITIONBY customer_id 
        ORDERBY transaction_date
        ROWSBETWEENUNBOUNDEDPRECEDINGANDCURRENTROW)as cumulative_spend
FROM 
    hive.sales.transactions

结语

Presto是一个强大而复杂的工具，掌握它需要时间和实践。但正如我们的"糙快猛"学习方法所强调的，关键是要开始行动，在实践中学习和成长。

从基本的SQL查询到复杂的性能优化，从简单的数据分析到跨源的大规模数据处理，Presto为我们提供了强大的能力来应对各种数据挑战。

记住，每个专家都是从新手开始的。在你的Presto学习之旅中，不要害怕犯错，因为每个错误都是一次学习的机会。保持好奇心，勇于尝试新的查询和优化技术，并且要经常与社区交流，分享你的经验和问题。

最后，希望这篇文章能够成为你学习和使用Presto的有用指南。无论你是刚开始接触Presto，还是想要提升自己的技能，我相信这里的内容都能给你一些启发。记住，学习是一个持续的过程，让我们一起在Presto的世界里不断探索，不断成长！

祝你在Presto的学习和使用过程中收获满满，早日成为大数据领域的专家！

思维导图

Presto学习指南：知识点总结.png

标签：学习大数据 hive

本文转载自: https://blog.csdn.net/u012955829/article/details/140700797
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如何学习Presto：糙快猛的大数据之路（建立整体框架）

目录

什么是Presto?

我的Presto学习故事

糙快猛学习法则

迭代提升

善用AI助手

进阶学习策略

1. 实战项目驱动学习

2. 参与开源社区

3. 深入理解查询优化

实际应用案例

个人经验分享

高级主题探索

1. 自定义函数（UDF）

2. 窗口函数的高级应用

3. 查询优化进阶

4. Presto的内存管理

实战案例：构建实时数据仪表板

持续学习与成长

Presto的高级特性与优化

1. 动态过滤（Dynamic Filtering）

2. 查询优化器（Cost-Based Optimizer）

3. 分布式联接优化

Presto的扩展性与集成

1. 自定义连接器

2. 与Spark生态系统的集成

性能调优与故障排除

1. 内存管理问题

2. 数据倾斜

未来趋势与持续学习

Presto在实际工作中的应用场景

1. 跨数据源的报表生成

2. 实时数据分析

3. 大规模数据探索

Presto最佳实践

1. 合理使用分区

2. 使用近似函数

3. 合理设置资源限制

4. 使用EXPLAIN分析查询计划

常见陷阱和解决方法

1. OOM（Out of Memory）错误

2. 查询超时

3. 数据一致性问题

4. 性能突然下降

高级优化技巧

1. 使用物化视图

2. 优化JOIN顺序

3. 使用窗口函数优化复杂查询

结语

思维导图

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