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Presto學習手冊

  • 作者：(意)安傑莉卡·洛·杜卡//(美)蒂姆·米罕//(印)維韋克·巴拉坦//(加)蘇穎|責編:劉熾|譯者:陳洋
  • 出版社：中國電力
  • ISBN：9787523911259
  • 出版日期：2026/04/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：197
人民幣：RMB 68 元      售價：元
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內容大鋼
    Presto社區自2012年在Facebook誕生以來迅速發展壯大。然而，即使是經驗豐富的工程師，也可能會發現學習和使用這個開源分散式SQL查詢引擎具有一定的挑戰性。本書為數據工程師、架構師、平台工程師、雲工程師，以及軟體工程師提供了實用指南，幫助他們利用Presto的高性能查詢能力，賦能組織從海量複雜數據中即時獲取深度見解。
    本書作者介紹了Presto的概念、起源，以及與其他數據倉庫解決方案的不同之處。你將了解到Facebook、Uber、阿里雲、Hewlett Packard Enterprise、IBM、Intel，以及許多公司為何會選擇Presto，並學習如何快速在生產環境中部署Presto。
    通過本書，你將學到：
    ·如何安裝和配置Presto。
    ·如何將Presto與商業智能工具結合使用。
    ·如何連接Presto到各種數據源。
    ·如何擴展Presto以實現實時業務分析。
    ·如何應用最佳實踐和優化技巧。
    ·如何查看日誌、錯誤消息等進行故障排查。
    ·了解Presto的架構概念和使用模式。
    ·掌握Presto的安全性與運維管理。
作者介紹
(意)安傑莉卡·洛·杜卡//(美)蒂姆·米罕//(印)維韋克·巴拉坦//(加)蘇穎|責編:劉熾|譯者:陳洋
目錄
前言
第1章  Presto簡介
  1.1  數據倉庫與數據湖
  1.2  Presto在數據湖中所扮演的角色
  1.3  Presto的起源與設計考量
    1.3.1  高性能
    1.3.2  高擴展性
    1.3.3  符合ANSI SQL標準
    1.3.4  數據源聯邦查詢
    1.3.5  雲端運行
  1.4  Presto架構與核心組件
  1.5  Presto的替代方案
    1.5.1  Apache Impala
    1.5.2  Apache Hive
    1.5.3  Spark SQL
    1.5.4  Trino
  1.6  Presto的使用場景
    1.6.1  報告與數據可視化儀錶盤
    1.6.2  即席查詢
    1.6.3  使用SQL進行ETL
    1.6.4  數據湖倉
    1.6.5  實時分析與實時資料庫
  1.7  案例簡介
  1.8  本章小結
第2章  開始使用Presto
  2.1  手動安裝Presto
  2.2  在 Docker上運行Presto
    2.2.1  安裝Docker
    2.2.2  Presto Docker鏡像
    2.2.3  在Docker上構建和運行Presto
    2.2.4  Presto沙盒環境
  2.3  在 Kubernetes上部署Presto
    2.3.1  Kubernetes簡介
    2.3.2  在Kubernetes上配置Presto
    2.3.3  添加新目錄
    2.3.4  在Kubernetes上運行部署
  2.4  查詢你的Presto實例
    2.4.1  列出目錄
    2.4.2  列出模式
    2.4.3  列出表
    2.4.4  查詢表
  2.5  本章小結
第3章  連接器
  3.1  服務提供者介面
  3.2  連接器架構
  3.3  常見連接器
  3.4  編寫自定義連接器
    3.4.1  先決條件
    3.4.2  插件與模塊
    3.4.3  配置

    3.4.4  元數據
    3.4.5  輸入/輸出
    3.4.6  部署自定義連接器
  3.5  Apache Pinot
    3.5.1  配置Presto連接Pinot
    3.5.2  Presto-Pinot查詢實踐
  3.6  本章小結
第4章  客戶端連接
  4.1  環境設置
    4.1.1  Presto客戶端
    4.1.2  Docker鏡像
    4.1.3  Kubernetes節點
  4.2  連接Presto
    4.2.1  REST API
    4.2.2  Python
    4.2.3  R
    4.2.4  JDBC
    4.2.5  Node.js
    4.2.6  ODBC
    4.2.7  其他Presto客戶端庫
  4.3  在 Python中構建客戶端儀錶板
    4.3.1  設置客戶端
    4.3.2  構建儀錶板
  4.4  本章小結
第5章  開放式數據湖倉分析
  5.1  湖倉的興起
  5.2  數據湖架構
  5.3  數據湖
    5.3.1  文件存儲
    5.3.2  文件格式
    5.3.3  表格式
  5.4  查詢引擎
  5.5  元數據管理
  5.6  數據治理
  5.7  構建數據湖倉
    5.7.1  配置MinIO
    5.7.2  配置HMS
    5.7.3  配置Spark
    5.7.4  註冊Hudi表到HMS
    5.7.5  連接並查詢Presto
  5.8  本章小結
第6章  Presto管理
  6.1  Presto管理簡介
  6.2  配置
    6.2.1  屬性
    6.2.2  會話
    6.2.3  JVM
  6.3  監控
    6.3.1  控制台
    6.3.2  REST API

    6.3.3  指標
  6.4  管理
    6.4.1  資源組
    6.4.2  驗證器
    6.4.3  會話屬性管理器
    6.4.4  命名空間函數
  6.5  本章小結
第7章  了解Presto的安全性
  7.1  Presto安全性簡介
  7.2  在 Presto中構建安全通信
    7.2.1  加密
    7.2.2  密鑰存儲管理
    7.2.3  配置HTTPS/TLS
  7.3  認證
    7.3.1  基於文件的認證
    7.3.2  LDAP
    7.3.3  Kerberos
    7.3.4  創建自定義身份驗證器
  7.4  授權
    7.4.1  授權訪問Presto REST API
    7.4.2  配置系統訪問控制
    7.4.3  通過Apache Ranger進行授權
  7.5  本章小結
第8章  性能調優
  8.1  性能調優簡介
    8.1.1  性能調優的原因
    8.1.2  性能調優生命周期
  8.2  查詢執行模型
  8.3  Presto性能調優方法
    8.3.1  資源分配
    8.3.2  存儲
    8.3.3  查詢優化
  8.4  Aria Scan
    8.4.1  表掃描
    8.4.2  重分區
  8.5  實施性能調優
    8.5.1  構建和導入MinIO中的示例CSV表
    8.5.2  將CSV表轉換為ORC
    8.5.3  定義優化參數
    8.5.4  運行測試
  8.6  本章小結
第9章  大規模運行Presto
  9.1  可擴展性簡介
    9.1.1  擴展Presto的原因
    9.1.2  常見問題
  9.2  設計考量
    9.2.1  可用性
    9.2.2  可管理性
    9.2.3  性能
    9.2.4  保護

    9.2.5  配置
  9.3  如何擴展Presto
    9.3.1  多協調器
    9.3.2  在Spark上運行Presto
    9.3.3  數據溢寫
  9.4  使用雲服務
  9.5  本章小結

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