Presto 在字节跳动的内部实践与优化（优化篇）

在字节跳动内部，Presto 主要支撑了 Ad-hoc 查询、BI 可视化分析、近实时查询分析等场景，日查询量接近 100 万条。本文是《Presto 在字节跳动的内部实践与优化》系列文章的连载之二，由字节跳动数据平台 Presto 团队软件工程师常鹏飞在 PrestoCon 2021 大会上的分享整理，核心提炼了三个场景中的优化与实践。

Ad-hoc 查询分析场景

2020 年之前，大数据场景下的 Ad-hoc 查询主要由 Hive/SparkSQL 来支撑。为了进一步优化查询性能，提高资源使用效率，从 2020 年开始，我们在生产环境大规模使用 Presto。

• 与 SparkSQL 相比，Presto 是一个常驻的 MPP 架构的 SQL 查询引擎，避免了 Spark Context 启动以及资源申请的开销，端到端延迟较低。

• 与 Hive/Spark Thrift Server 相比，Presto Coordinator 更加成熟，轻量，稳定，同时 Presto 基于全内存的 Shuffle 模型可以有效的降低查询延迟。

为了做到用户查询无感迁移到 Presto，我们做了大量的工作使得 Presto 在语法和语义层面兼容 SparkSQL。

• 在接入层方面：提供了 SQL 标准化改写功能。该功能可以将用户的 SQL 改写成 Presto 可以支持的 SQL 语法进行执行，做到了底层引擎对用户透明。

• 在函数支持方面：在 Presto 中支持了 Hive UDF 的执行，使得之前数据分析师积累下来的大量 UDF 可以在 Presto 中执行。该功能主要支持了在解析阶段可以加载 Hive UDF 和 UDAF，并进行类型转换使其适配 Presto 类型体系，最终封装成 Presto 内置函数的形式进行执行。目前该功能部分已经贡献回了 Presto 社区。社区地址

BI 可视化分析场景

Presto 在字节跳动应用的另一个比较重要的场景是 BI 可视化分析。

BI 可视化分析提供了可视化交互的功能来进行数据分析，数据分析可以直观快速的进行数据分析并生成相应的分析图表，这给查询引擎提出了更高的要求。在这一场景下，不仅，QPS 大幅提高，同时还要求查询引擎能给出比较低的查询延迟。

为了应对这些挑战，我们做了一个比较重要的工作——在 Presto 中引入了物化视图。

这种场景下，查询 SQL 往往都是由 BI 可视化平台根据固定的模版自动生成的，用户的可视化操作往往限于对查询过滤条件，聚合维度以及聚合指标的改变，适合物化视图的应用。

在物化视图功能中，我们借鉴了很多传统数据库的经验，工作主要涉及三方面的工作：

• 物化视图的自动挖掘——主要根据用户查询的历史记录进行分析，统计不同数据的查询频率进行物化视图的自动推荐与创建。

• 物化视图的生命周期管理——主要维护分区级别物化视图的自动更新，删除。

• 物化视图的重写功能——基于已有的物化视图，对用户的 query 进行重写以减少查询执行的复杂度。

近实时场景的查询分析

这是今年开始探索的一个场景，主要是为了降低数据链路的延迟，提升查询分析的时效性。

传统的基于 ETL 的数据链路中，业务数据和日志数据经由 Kafka 定期 dump 到 HDFS，然后会有多个 ETL 任务对数据进行加工清理形成不同层级的 Hive 表用来进行查询分析。

这个链路中往往需要进行表数据的全量更新，任务比较重，与线上数据存在 1 天以上的数据延迟。

为了降低数据延迟，我们引入了 Hudi 来进行数据的增量更新。

在这个链路中，业务数据和日志数据经由 Spark/Flink Streaming 任务增量写入到 Hudi 表中，数据分析师可以直接查询这部分数据。目前，该链路可以做到分钟级别的数据延迟。

我们在 Presto 的优化工作主要是将 Hudi 表读取的功能从 Hive Connector 中提取出来成为了一个单独的 Hudi Connector。

• 首先，Hudi Connector 针对 Hudi 表的结构特点更好地支持了基于不同策略的分片调度算法，保证任务分配的合理性。

• 同时，Hudi Connector 优化了 Hudi MOR 表读取过程中的内存管理，避免了 Worker 节点 OOM，提升了集群稳定性。

• 最后，Hudi Connector 的引入降低了 Hudi 版本升级带来的工作量，可以更好的集成 Hudi 社区最新的功能。这部分功能我们将会逐步贡献回社区。社区地址

本文中介绍的字节跳动内部 Presto 功能优化，目前已通过火山引擎数据产品“湖仓一体分析服务”向外部企业输出。

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