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在文件存储 HDFS 版上使用Presto

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本文主要介绍如何在文件存储 HDFS 版上搭建及使用Presto。

前提条件

  • 已开通文件存储 HDFS 版服务并创建文件系统实例和挂载点。具体操作,请参见文件存储HDFS版快速入门

  • 已搭建Hadoop集群并且所有集群节点已安装JDK,JDK版本不低于1.8。建议您使用的Hadoop版本不低于2.7.2,本文档中使用的Hadoop版本为Apache Hadoop 2.8.5。

  • 已在集群中安装Hive。本文使用的Hive版本为2.3.7。

  • 下载Presto安装包和presto-cli-xxx-executable.jar。本文使用的Presto版本为0.265.1。

背景信息

Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎,适用于交互式分析查询。

说明

在本文中Presto是通过连接Hive的元数据服务来读取文件存储 HDFS 版上的数据,在文件存储 HDFS 版上使用Presto时需要额外配置一些依赖包。具体操作,请参见步骤二:配置Presto

步骤一:Hadoop集群挂载文件存储 HDFS 版实例

在Hadoop集群中配置文件存储 HDFS 版实例。具体操作,请参见挂载文件存储 HDFS 版文件系统

步骤二:配置Presto

  1. 执行以下命令,解压Presto安装包。

    tar -zxf presto-server-0.265.1.tar.gz
  2. 执行以下命令,在Presto解压目录下创建目录(例如/etc)。

    mkdir presto-server-0.265.1/etc
  3. 配置节点环境。

    1. 创建etc/node.properties文件。

      vim presto-server-0.265.1/etc/node.properties
    2. 在etc/node.properties文件中添加如下内容。

      node.environment=production
      node.id=ffffffff-ffff-ffff-ffff-ffffffffffff
      node.data-dir=/var/presto/data
  4. 配置JVM参数。

    1. 创建etc/jvm.config文件。

      vim presto-server-0.265.1/etc/jvm.config
    2. 在etc/jvm.config文件中添加如下内容。

      -server
      -Xmx8G
      -XX:+UseG1GC
      -XX:G1HeapRegionSize=32M
      -XX:+UseGCOverheadLimit
      -XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent
      -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
      -XX:+ExitOnOutOfMemoryError
  5. 配置Presto Server。

    本文以将Coordinator和Worker配置在同一台机器上为例进配置。您也可以将Coordinator和Worker配置在不同的机器中,具体操作,请参见Presto官方文档

    1. 创建etc/config.properties文件。

      vim presto-server-0.265.1/etc/config.properties
    2. 在etc/config.properties中添加如下内容。

      coordinator=true
      node-scheduler.include-coordinator=true
      http-server.http.port=8080
      query.max-memory=5GB
      query.max-memory-per-node=1GB
      query.max-total-memory-per-node=2GB
      discovery-server.enabled=true
      discovery.uri=http://xx.xx.xx.xx:8080 #xx.xx.xx.xx为当前机器的ip地址
  6. 配置日志级别。

    1. 创建etc/log.properties文件。

      vim presto-server-0.265.1/etc/log.properties
    2. 在etc/log.properties文件中添加如下内容。

      com.facebook.presto=INFO
  7. 配置Presto数据源。

    1. 创建etc/catalog目录。

      mkdir presto-server-0.265.1/etc/catalog
    2. 创建etc/catalog/hive.properties文件。

      vim presto-server-0.265.1/etc/catalog/hive.properties
    3. 在etc/catalog/hive.properties中添加如下内容。

      connector.name=hive-hadoop2
      hive.metastore.uri=thrift://xxxx:9083 #xxxx为启动 hive 元数据服务的ip地址
      hive.config.resources=/path/to/core-site.xml #请替换为该节点上已挂载文件存储HDFS版的Hadoop core-site.xml路径
  8. 编译并替换JAR包。

    Presto使用maven-shade-plugin插件打包,对引入的Hadoop依赖进行了重命名,文件存储 HDFS 版Java SDK和Hadoop共用了protobuf-xxx.jar包,Presto通过Hive Metastore读取文件存储 HDFS 版上的数据时,文件存储 HDFS 版获取不到Presto重命名地址后的protobuf-xxx.jar包而报错。为了避免兼容性问题,文件存储 HDFS 版的Java SDK需要作为Presto Hadoop的依赖项引入,并对Presto中引入的Hadoop Jar包hadoop-apache2-xxx.jar重新编译。

    替换jar包_01替换jar包_02

    1. 查看安装的Presto中的presto-hadoop-apache2版本。

      以0.265.1版本为例,通过源码POM文件可以看到引入的hadoop-apache2版本为2.7.4-9。

      源码POM文件
    2. 下载presto-hadoop-apache2对应版本的源码。

      git clone -b 2.7.4-9 https://github.com/prestodb/presto-hadoop-apache2.git
    3. 在源码中的POM文件中添加文件存储 HDFS 版最新Java SDK的依赖项。本文使用的Java SDK版本为1.0.5。

      vim presto-hadoop-apache2/pom.xml
      <dependency>
          <groupId>com.aliyun.dfs</groupId>
          <artifactId>aliyun-sdk-dfs</artifactId>
          <version>1.0.5</version>
      </dependency>
      添加依赖项
    4. 编译presto-hadoop-apache2。

      cd presto-hadoop-apache2
      mvn clean package -DskipTests
    5. 查看生成的hadoop-apache2-2.7.4-9.jar。

      1. 执行以下命令,进入上一级目录。

        cd ..
      2. 执行以下命令,查看hadoop-apache2-2.7.4-9.jar是否符合预期。

        ll -h presto-hadoop-apache2/target/
        查看
    6. 替换旧JAR包。

      1. 移除旧JAR包。

        mv presto-server-0.265.1/plugin/hive-hadoop2/hadoop-apache2-2.7.4-9.jar presto-server-0.265.1/plugin/hive-hadoop2/hadoop-apache2-2.7.4-9.jar.bak
      2. 将编译后的hadoop-apache2-2.7.4-9.jar依赖包拷贝到对应目录下。

        cp presto-hadoop-apache2/target/hadoop-apache2-2.7.4-9.jar  presto-server-0.265.1/plugin/hive-hadoop2/
  9. 配置presto-cli-xxx-executable.jar。

    1. 将下载的presto-cli-xxx-executable.jar复制到presto-server-0.265.1/bin/目录。

      cp presto-cli-0.265.1-executable.jar  presto-server-0.265.1/bin/
    2. 重命名presto-server-0.265.1/bin/目录中的presto-cli-xxx-executable.jar。

      mv presto-server-0.265.1/bin/presto-cli-0.265.1-executable.jar  presto-server-0.265.1/bin/presto
    3. 为重新命名的文件添加可执行权限。

      chmod +x presto-server-0.265.1/bin/presto

步骤三:验证Presto

  1. 执行以下命令,启动Hive的元数据服务。

    hive --service metastore
  2. 启动Presto Server并连接Hive Metastore。

    1. 启动Presto Server。

      presto-server-0.265.1/bin/launcher start
    2. 连接Hive Metastore。

      presto-server-0.265.1/bin/presto  --server localhost:8080 --catalog hive
  3. 通过Presto在Hive中创建数据库。

    1. 文件存储 HDFS 版实例上创建测试目录。

      hadoop fs -mkdir dfs://f-xxxxxx.cn-zhangjiakou.dfs.aliyuncs.com:10290/tmp/presto_test
    2. 在Hive中创建数据库。

      CREATE SCHEMA hive.prosto_test
      WITH (location = 'dfs://f-xxxxxx.cn-zhangjiakou.dfs.aliyuncs.com:10290/tmp/presto_test');
      创建数据库
  4. 在刚创建的数据库中新建表并添加数据。

    1. 进入刚创建的数据库。

      use prosto_test;
    2. 创建表。

       CREATE TABLE user_info_test (
         user_id bigint,
         firstname varchar,
         lastname varchar,
         country varchar
       )
       WITH (
         format = 'TEXTFILE'
       );
    3. 在刚创建表中插入数据。

      INSERT INTO user_info_test VALUES(1,'Dennis','Hu','CN'),(2,'Json','Lv','Jpn'),(3,'Mike','Lu','USA');
      添加数据
  5. 查看文件存储 HDFS 版实例上是否有刚创建的表数据。

    hadoop fs -ls dfs://f-xxxxx.cn-zhangjiakou.dfs.aliyuncs.com:10290/tmp/presto_test/*

    如果返回信息显示刚创建的表数据,则表示Presto可以向文件存储 HDFS 版写入数据。

  6. 进行Word Count计算,检验Presto能否读取文件存储 HDFS 版上的数据并计算。

    SELECT country,count(*) FROM user_info_test GROUP BY country;

    如果返回信息与创建表中的信息一致,则表示Presto可读取文件存储 HDFS 版上的数据并计算。user_info_test