presto用法
    Presto是一种开源的分布式SQL查询引擎，它能够快速运行超大规模的数据查询，适用于处理PB级甚至EB级的数据集。Presto支持标准的SQL语法、丰富的数据源以及强大的连接能力，可以轻松地连接Hadoop、Hive、MySQL、PostgreSQL、Cassandra和MongoDB等数据源，同时还支持多个数据源的关联查询。
    本文将详细介绍Presto的使用方法和技巧，包括Presto的安装、配置、数据连接、数据查询等方面。
    一、Presto安装
    1.1 准备
    在安装Presto之前，我们需要保证以下环境和技术要求：
    - Java 8或更高版本
    - 安装了Python 2.4以上版本
    - 50MB以上的空余磁盘空间
    - Linux或Mac OS X系统
    为了能够运行分布式查询，我们需要安装Presto的服务端和客户端组件。服务端组件包括Presto Server和Presto Coordinator。客户端组件包括Presto CLI和JDBC驱动器。
    1.2 下载Presto
    我们需要下载Presto Server、Presto CLI以及JDBC驱动器。
    1.3 配置Presto Coordinator
    Presto Coordinator是Presto集中的一个调度节点，用于执行查询和协调查询计划的生成。为了配置Presto Coordinator，我们需要编辑Presto的主配置文件。
    Presto的主配置文件位于Presto Server安装目录下的/etc/config.properties文件中。我们可以使用vim等Linux编辑器，打开该文件。
    在config.properties文件中，我们需要设置以下变量：
    query.max-memory=50GB # Presto运行查询时使用的最大内存
    query.max-memory-per-node=1GB # 每个工作节点使用的最大内存
    abled=true # 负责查询调度任务的Discovery server开启
    我们还可以设置其他的配置选项，例如如下的配置：
    vironment=my-prod
    node.id=my-node-1
    node.data-dir=/data/presto
    node.max-memory=12GB
    1.4 配置Presto Worker
    Presto Worker是一个Presto执行任务的工作节点，它是一个加入Presto集的数据节点。为了配置Presto Worker节点，我们需要编辑Presto的节点配置文件。
    Presto的节点配置文件位于Presto Server安装目录下的/etc/node.properties文件中。我们可以使用vim等Linux编辑器，打开该文件。
    在node.properties文件中，我们需要设置以下变量：
    vironment=my-prod # 节点工作环境名称
    node.id=my-node-1 # 节点唯一ID
    node.data-dir=/data/presto # 节点数据存储路径
    我们需要修改discovery.uri，以反映Presto Coordinator的地址。在一个完整的Presto集中，所有Presto Worker节点的discovery.uri地址都应该指向相同的Presto Coordinator地址。
    1.5 启动Presto Server和Worker
    启动Presto Server是非常简单的。我们只需在终端中输入以下命令即可：
    /bin/launcher run
    Presto Server将会在后台运行，并在控制台输出诊断信息。我们可以通过在另一个终端窗口中输入以下命令来查看Presto Server的状态：
    输出的JSON格式状态信息应该包含以下值：
    {
    "state":"ACTIVE",
    "nodes":[
    {
vim命令和技巧    "state":"ACTIVE",
    "health":{"status":"ok"}
    }
    ],
    }
    现在，我们需要在工作节点上启动Presto Worker。我们可以使用以下命令启动Worker：
    bin/launcher start
    二、连接数据源
    Presto提供了连接多种数据源的能力，包括hive、mysql、postgresql、mongodb和cassandra等。下面以Hive和MySQL为例子介绍如何连接并查询数据。
    2.1 连接Hive数据源
    我们需要创建一个Hive表，并向表中添加一些数据。然后，我们需要使用Presto的CLI界面来查询数据。在Presto Server节点上，打开一个新的终端窗口并输入以下命令：
    ./presto-cli --server my-coordinator:8080 --catalog hive --schema default
    该命令将启动Presto CLI，并将其设置为连接Hive数据库的默认模式。现在，我们可以使用标准的SQL语句查询数据。例如：
    SELECT * FROM mytable LIMIT 10;
    如果一切都顺利，我们将会看到10行数据的查询结果。
    2.2 连接MySQL数据源
    我们也可以使用Presto连接MySQL数据库。我们需要添加一个MySQL connector到Presto Server中。我们可以在Presto Server的/etc/catalog目录下创建一个新的文件mysql.properties，然后添加以下内容：
    connector.name=mysql
    connection-url=jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase
    connection-user=myusername
    connection-password=mypassword
    在这个连接配置文件中，我们需要指定连接的目标MySQL数据库中的数据库名称、用户
名和密码。然后，我们需要在Presto中重新启动Presto Server，以便Presto能够加载这个connector。
    现在，我们可以使用以下命令启动Presto CLI并连接到MySQL：
    ./presto-cli --server my-coordinator:8080 --catalog mysql --schema mydatabase
    我们可以在连接之后立即开始编写SQL查询语句。
    三、查询数据
    在连接了数据源之后，我们可以使用Presto执行各种查询操作。下面介绍一些常见的查询语句和技巧。
    3.1 简单查询语句
    对于简单的数据查询，我们可以使用基本的SELECT语句。例如：
    SELECT * FROM mytable LIMIT 10;
    这将返回mytable中的前10行。我们也可以选择特定的列，如下所示：
    SELECT column1, column2 FROM mytable WHERE column1 = 'value';
    这个查询将返回满足条件column1='value'的行，并且只选择列column1和column2。
    3.2 聚合查询语句
    对于大型数据集，我们通常需要使用聚合查询来快速分析数据。例如：
    SELECT COUNT(*) FROM mytable;
    这将返回mytable中的总行数。我们也可以使用GROUP BY子句来按照指定列对数据进行分组：
    SELECT column1, COUNT(*) FROM mytable GROUP BY column1;
    这将返回按照column1分组的行，并计算每个分组中的行数。
    3.3 高级查询技巧
    除了基本的SELECT和聚合查询，Presto还提供了许多高级查询技巧。我们可以使用JOIN操作将多个数据源连接在一起：
    SELECT *
    FROM mytable
    JOIN anothertable
    lumn1 = lumn1;
    这个查询将连接mytable和anothertable，并选择两个表中的所有列，其中满足column1相等的行。
    Presto还支持子查询、窗口函数和自定义函数等功能，可以在处理复杂数据时提供灵活和高效的方法。
    结论

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