מהו Presto?
Presto (פרסטו) או PrestoDB הוא מנוע שאילתות SQL מבוזר בקוד פתוח להפעלת שאילתות אנליטיות אינטראקטיביות מול מקורות נתונים שונים.
הוא פותח על ידי פייסבוק ומאוחר יותר בקוד פתוח.
Presto מיועד לשאילתות עם אחזור נמוך על מערכי נתונים גדולים המאוחסנים במאגרי נתונים שונים כולל Hadoop Distributed File System (HDFS),
Amazon S3, Apache Cassandra, מסדי נתונים יחסיים ועוד.
הוא תומך ב-ANSI SQL וניתן להרחבה מאוד, מה שהופך אותו למתאים למגוון רחב של עומסי עבודה אנליטיים.
ארגונים רבים, כולל Facebook, Airbnb, Netflix ואובר, משתמשים ב-Presto לצרכי ניתוח הנתונים שלהם בשל הגמישות,
הביצועים וקלות השימוש שלו.
מי צריך Presto?
Presto מועיל עבור ארגונים ויחידים הדורשים יכולות שאילתות מהירות ויעילות לניתוח כמויות גדולות של נתונים המאוחסנים
על פני מקורות נתונים שונים.
הנה כמה דוגמאות למי שמפיק תועלת מהשימוש ב-Presto:
מנתחי נתונים ומדעני נתונים : Presto מאפשר להם לבצע שאילתות אד-הוק וניתוח חקרני על מערכי נתונים גדולים
ללא צורך להעביר או לשנות את הנתונים מראש.
מהנדסי נתונים : Presto עוזר להם לבנות צינורות נתונים ולבצע משימות ETL (חילוץ, טרנספורמציה, טעינה) ביעילות
על ידי שאילתת נתונים ישירות ממקורות שונים.
ארכיטקט נתונים : ניתן להשתמש ב-Presto לבניית ארכיטקטורות של אגם נתונים, המאפשר לארגונים לבצע שאילתות ולנתח נתונים
המאוחסנים בפורמטים ובמיקומים שונים.
צוותי בינה עסקית (BI) : Presto מספק ביצועי שאילתות מהירים, ומאפשר לכלי BI להפיק דוחות ולוחות מחוונים במהירות,
אפילו על מערכי נתונים גדולים.
חברות עם מקורות נתונים מגוונים : ארגונים עם נתונים המאוחסנים במערכות מרובות כגון Hadoop, אחסון בענן (כמו Amazon S3),
מסדי נתונים יחסיים, מסדי נתונים של NoSQL וכו’, יכולים להשתמש ב-Presto כדי לבצע שאילתות ולנתח נתונים אלה
מבלי צורך לאחד אותם למערכת בודדת.
ניתוח בזמן אמת : חברות הדורשות יכולות ניתוח בזמן אמת יכולות למנף את היכולת של Presto לבצע שאילתות על מקורות נתונים זורמים
כגון Apache Kafka לצד מקורות נתוני אצווה.
מחסני נתונים בענן : עסקים המשתמשים במחסני נתונים מבוססי ענן כמו Amazon Redshift, Google BigQuery או Snowflake יכולים להשלים
את התשתית הקיימת שלהם עם Presto כדי לבצע שאילתות בנתונים השוכנים מחוץ למחסנים אלו או לבצע טרנספורמציות מורכבות.
Presto מתאים לארגונים ויחידים הזקוקים לפתרון מהיר, ניתן להרחבה וגמיש לשאילתה וניתוח של כמויות גדולות של נתונים ממקורות מגוונים.
למה Presto משמש?
Presto (פרסטו) משמש בעיקר לביצוע שאילתות SQL אינטראקטיביות על פני נפחים גדולים של נתונים המופצים על פני מקורות נתונים שונים.
להלן כמה מקרי שימוש מרכזיים עבור Presto:
ניתוח אד-הוק : Presto מאפשר למשתמשים להריץ שאילתות SQL אד-הוק על מערכי נתונים גדולים ללא צורך בעיבוד מקדים או העברת נתונים נרחבים,
מה שמקל על ניתוח חקרני ויצירת תובנות מהיר.
אחסון נתונים : Presto יכול לשמש כמנוע שאילתות לפתרונות אחסון נתונים, המאפשר למשתמשים לבצע שאילתות ולנתח נתונים המאוחסנים
באגמי נתונים מבוזרים, אחסון בענן, מסדי נתונים יחסיים ומקורות נתונים אחרים.
Big Data Analytics : הוא משמש למשימות ניתוח ביג דאטה, כולל עיבוד וניתוח מערכי נתונים מסיביים המאוחסנים במערכת הקבצים המבוזרת
Hadoop (HDFS), Apache Hive, Apache HBase, Amazon S3 ועוד.
ETL (חילוץ, טרנספורמציה, טעינה) : ניתן להשתמש ב-Presto לביצוע פעולות Extract, Transform, Load (ETL) על ידי שאילתת נתונים ממקורות שונים,
הפיכתם לפי הצורך וטעינתם למערכות היעד.
אנליטיקה בזמן אמת : Presto תומך בשאילתות במקורות נתונים זורמים כגון Apache Kafka, מה שמאפשר ניתוח ותובנות
בזמן אמת לצד עיבוד אצווה.
בינה עסקית (BI) : הוא יכול לשמש כקצה עורפי לכלי BI, ומאפשר למשתמשים להפיק דוחות, לוחות מחוונים והדמיות על גבי
מערכי נתונים גדולים ומגוונים.
שאילתות מאוחדות : Presto תומך בשאילתות מאוחדות, המאפשר למשתמשים לבצע שאילתות לנתונים ממספר מקורות שונים בו-זמנית,
ומספק תצוגה מאוחדת לניתוח.
יישומים אינטראקטיביים : Presto יכול להפעיל יישומים אינטראקטיביים הדורשים זמני תגובה מהירים לשאילתות, כגון לוחות מחוונים אינטראקטיביים,
כלים לחקר נתונים ופלטפורמות ניתוח בשירות עצמי.
Presto הוא כלי רב תכליתי המשמש למגוון רחב של משימות אנליטיות ועיבוד נתונים, המספק ביצועי שאילתות מהירים, מדרגיות ותמיכה
עבור מקורות נתונים ופורמטים שונים.
איך Presto עובד?
Presto עובד כמנוע שאילתות SQL מבוזר הפועל בסביבת מחשוב מבוזרת.
להלן סקירה של אופן הפעולה של Presto:
ניתוח ואופטימיזציה של שאילתות : כאשר שאילתת SQL מוגשת ל-Presto, היא עוברת ניתוח ואופטימיזציה.
במהלך שלב זה, השאילתה מנותחת כדי לזהות את מרכיביה (כגון הצהרות בחירה, חיבורים, מסננים וכו’), ומופקת תוכנית ביצוע.
כלי האופטימיזציה מבוסס העלות של Presto מנתח את השאילתה ומייעל אותה ליעילות ביצוע.
תיאום שאילתות : לאחר ניתוח השאילתה ואופטימיזציה, צומת הרכז של Presto לוקח אחריות על תיאום השאילתה.
צומת הרכז אחראי על ניהול הביצוע הכולל של השאילתה.
הוא מפרק את השאילתה למשימות קטנות יותר ומקצה אותן לצמתי עובדים בודדים לביצוע.
ביצוע משימות : Presto משתמש בארכיטקטורה מבוזרת שבה משימות עיבוד שאילתות מבוצעות על פני מספר צמתים עובדים במקביל.
צמתי עובדים אלה מבצעים את משימות עיבוד הנתונים בפועל, כגון סריקת נתונים מאחסון, החלת מסננים, ביצוע חיבורים, צבירה ופעולות אחרות שצוינו בשאילתה.
אחזור ועיבוד נתונים : כל צומת עובד מאחזר את מחיצות הנתונים הרלוונטיות ממקורות הנתונים הבסיסיים (כגון HDFS, S3, מסדי נתונים יחסיים וכו’)
ומעבד אותם באופן מקומי.
Presto משתמש במודל ביצוע בצינור שבו הנתונים זורמים בסדרה של שלבי עיבוד, עם תוצאות ביניים מועברות בין צמתים לפי הצורך.
החלפת תוצאות ביניים : מכיוון שתוצאות ביניים מופקות במהלך ביצוע שאילתה, Presto מחליף תוצאות אלו בין צמתי עובדים לפי הצורך.
דבר זה מאפשר עיבוד מקבילי יעיל וממזער את תנועת הנתונים ברחבי הרשת.
צבירה וסיום : לאחר שכל צמתי העובדים השלימו את המשימות שלהם, צומת המתאם אוסף את תוצאות הביניים, מבצע את כל שלבי הצבירה
או העיבוד הסופיים כפי שצוין בשאילתה, ומרכיב את ערכת התוצאות הסופית.
הצגת תוצאה : לבסוף, צומת הרכז מציג את תוצאות השאילתה למשתמש או ליישום הלקוח שיזם את השאילתה.
ניתן להציג את התוצאות בפורמטים שונים כגון נתונים טבלאיים, JSON או פורמטים מובנים אחרים, בהתאם לדרישות הלקוח.
לאורך תהליך זה, Presto מבטיח סובלנות לתקלות, מדרגיות וניצול יעיל של משאבים על ידי הקצאה דינמית של משאבים
וחלוקה מחדש של משימות לפי הצורך.
ארכיטקטורה מבוזרת זו מאפשרת ל-Presto להתמודד עם משימות עיבוד נתונים בקנה מידה גדול ביעילות תוך מתן זמני תגובה
של שאילתות עם אחזור נמוך.
מודולים של Presto
Presto מורכב מכמה מודולי ליבה הפועלים יחד כדי לאפשר את הפונקציונליות שלו כמנוע שאילתות מבוזר של SQL.
להלן המודולים העיקריים של Presto:
מנתח : מודול מנתח אחראי על ניתוח שאילתות SQL שנשלחו ל-Presto.
הוא מנתח את טקסט השאילתה ומייצר ייצוג עץ תחביר מופשט (AST) של מבנה השאילתה, המשמש לשלבי עיבוד השאילתות הבאים.
מתכנן : מודול המתכנן אחראי על תכנון ואופטימיזציה של שאילתות.
הוא לוקח את ה-AST שנוצר על ידי ה-Parser ומייצר תוכנית ביצוע עבור השאילתה.
הוא כולל אופטימיזציה של השאילתה לביצוע יעיל על-ידי התחשבות בגורמים כמו הפצת נתונים, סדר הצטרפות,
דחיקה של פרדיקטים ומקביליות.
מנוע ביצוע : מודול מנוע הביצוע אחראי על ביצוע תוכנית השאילתות שנוצרה על ידי המתכנן.
הוא מתאם את ביצוע משימות שאילתה על פני מספר צמתים של עובדים בסביבה מבוזרת.
מנוע הביצוע מנהל תזמון משימות, חלוקת נתונים, ביצוע מקביל וצבירת תוצאות.
Connector API : מודול Connector API מספק ממשק לשילוב עם מקורות נתונים שונים.
הוא מגדיר קבוצה של ממשקים וממשקי API סטנדרטיים שעל המחברים ליישם כדי לאפשר ל-Presto לבצע שאילתות לנתונים
ממערכות אחסון ומסדי נתונים שונים.
מחברים זמינים עבור HDFS, S3, מסדי נתונים יחסיים (כגון MySQL, PostgreSQL, Oracle), מסדי נתונים של NoSQL
ומקורות נתונים אחרים.
מתאם שאילתות : מודול מתאם שאילתות אחראי על תיאום ביצוע שאילתות SQL הנשלחות ל-Presto.
הוא מקבל שאילתות מלקוחות, מנתח אותן, מתכנן את ביצוען ומנהל את תהליך הביצוע.
מתאם השאילתות מקיים אינטראקציה עם מנוע הביצוע כדי לתזמן משימות שאילתה ולנטר את ההתקדמות שלהן.
מנהל זיכרון : מודול מנהל הזיכרון אחראי לניהול משאבי זיכרון במהלך ביצוע שאילתה.
הוא מקצה משאבי זיכרון למשימות שאילתות, מנטר את השימוש בזיכרון ואוכף מגבלות זיכרון כדי למנוע מיצוי זיכרון ושגיאות מחוץ לזיכרון.
אבטחה ואימות : Presto מספק מודולים לאבטחה ואימות, כולל תוספי אימות, בקרת גישה והצפנה.
מודולים אלו מבטיחים שרק משתמשים מורשים יכולים לגשת למשאבים ולמקורות נתונים של Presto,
ושהנתונים מועברים ומאוחסנים בצורה מאובטחת.
מודולים אלה פועלים יחד כדי לספק את פונקציונליות הליבה של Presto כמנוע שאילתות מבוזר של SQL, המאפשר למשתמשים לבצע שאילתות
ולנתח מערכי נתונים גדולים על פני מקורות נתונים מגוונים עם ביצועים ומדרגיות גבוהים.
הארכיטקטורה המודולרית של Presto מאפשרת הרחבה והתאמה אישית, מה שמאפשר להוסיף תכונות חדשות ולהשתלב עם מערכות וטכנולוגיות שונות.
הטמעת Presto
הטמעת Presto כרוכה במספר שלבים להגדרה ותצורה של אשכול Presto, שילובו עם מקורות נתונים ואופטימיזציה של ביצועיו.
להלן סקירה של תהליך היישום:
תכנון תשתיות :
קבע את דרישות התשתית עבור אשכול Presto שלך, כולל מספר ומפרטים של צמתים (צמתים מתאם ועובד), דרישות אחסון, תצורת רשת וכו’.
החלט אם לפרוס את Presto במקום או בענן (למשל, AWS, GCP, Azure) בהתבסס על הצרכים וההעדפות של הארגון שלך.
פריסת אשכולות :
התקן והגדר את Presto בצמתים המיועדים לכך.
Presto מספק תיעוד ומדריכי התקנה שיעזרו לך להגדיר את האשכול.
הגדר את צמתי Presto Coordinator ו-Werker בהתאם לתוכנית התשתית שלך, כולל הגדרות רשת, הקצאת זיכרון,
הגדרות JVM וכו’.
ודא שהתלות והדרישות המוקדמות הדרושים (כגון Java) מותקנים בצמתים.
תצורה :
הגדר קבצי מאפייני Presto (למשל, config.properties, jvm.config) כדי לציין הגדרות אשכול, תצורות מחברים,
מגבלות זיכרון, הגדרות אבטחה וכו’.
התאם אישית את תצורת Presto בהתבסס על הדרישות הספציפיות שלך ומאפייני עומס העבודה שלך.
Presto מציע מגוון רחב של אפשרויות תצורה למיטוב הביצועים וניצול המשאבים.
הגדרת מחבר :
הגדר מחברים כדי לשלב את Presto עם מקורות הנתונים שלך.
Presto מספק מחברים למאגרי נתונים שונים (HDFS, S3, מסדי נתונים יחסיים וכו’), וניתן גם לפתח מחברים מותאמים אישית במידת הצורך.
הגדר מאפייני מחבר כדי להגדיר פרטי חיבור, אישורי אימות, פורמטים של נתונים וכו’.
תצורת אבטחה :
הגדר הגדרות אבטחה עבור אשכול Presto שלך, כולל אימות, הרשאה והצפנה.
שלב את Presto עם ספקי אימות (למשל, LDAP, Kerberos) כדי לשלוט בגישה לאשכול ולמקורות הנתונים.
הגדר כללים והרשאות בקרת גישה כדי להגביל את גישת המשתמש בהתבסס על תפקידים והרשאות.
בדיקה ואימות :
בדוק את אשכול Presto כדי לוודא שהוא פועל כהלכה ויכול לבצע שאילתות כנגד מקורות הנתונים שלך.
הפעל שאילתות ומדדים לדוגמה כדי להעריך את ביצועי השאילתות, ניצול המשאבים ויציבות המערכת הכוללת.
זהה בעיות תצורה או צווארי בקבוק בביצועים ובצע התאמות לפי הצורך.
ניטור וניהול :
הגדר ניטור ורישום עבור אשכול Presto שלך כדי לעקוב אחר מדדי ביצועים, לנטר את השימוש במשאבים ולפתור בעיות.
השתמש בכלי ניטור ובמרכזי מחוונים כדי לנטר את תקינות האשכולות, בצע שאילתות ומדדי מערכת בזמן אמת.
הטמע מנגנוני גיבוי ושחזור מאסון כדי להבטיח זמינות ואמינות נתונים.
אופטימיזציה :
בצע אופטימיזציה וכיוון מתמיד של אשכול Presto שלך לביצועים ויעילות טובים יותר.
התאם את הגדרות התצורה, טכניקות אופטימיזציה של שאילתות והקצאת משאבים על סמך דפוסי עומס עבודה וניתוח ביצועים.
עקוב אחר תוכניות ביצוע שאילתות וזיהוי הזדמנויות לאופטימיזציה, כגון שיפור מקומיות הנתונים, אופטימיזציה של הצטרפות
ומזעור ערבוב נתונים.
תיעוד והדרכה :
תעד את הגדרת אשכול Presto, הגדרות תצורה ונהלי תפעול לעיון עתידי.
ספק הדרכה ותמיכה למנהלי מערכת ולמשתמשים כדי להכיר להם את התכונות, היכולות והשיטות המומלצות של Presto.
על ידי ביצוע שלבים אלה, אתה יכול ליישם ביעילות את Presto ולמנף את היכולות שלו לשאילתות וניתוח מערכי נתונים גדולים
על פני מקורות נתונים מגוונים.
חיוני לתכנן ולהגדיר בקפידה את אשכול Presto שלך כדי לעמוד בדרישות הארגון שלך ולהשיג ביצועים ואמינות מיטביים.
עלויות Presto
Presto עצמו הוא פרויקט בקוד פתוח והוא זמין לשימוש חופשי תחת רישיון Apache 2.0.
המשמעות היא שאפשר להוריד, להתקין ולהשתמש ב-Presto מבלי לשלם עלויות ישירות עבור התוכנה עצמה.
עם זאת, חשוב לציין שבעוד שתוכנת Presto עצמה היא חינמית, עדיין יש עלויות הקשורות לפריסה ותפעול של אשכול Presto בסביבת ייצור.
עלויות אלו כוללות:
עלויות תשתית : הפעלת אשכול Presto דורשת משאבי מחשוב (כגון מכונות וירטואליות או קונטיינרים) כדי לארח את צמתי הרכז והעובד.
ייתכן שתצטרך לשלם עבור שירותי ענן (למשל, AWS, Google Cloud Platform, Azure) או עבור חומרה מקומית כדי לתמוך בפריסת Presto שלך.
עלויות אחסון : אם הנתונים שלך נמצאים בשירותי אחסון בענן (למשל, Amazon S3, Google Cloud Storage),
יש עלויות הקשורות לאחסון וגישה לנתונים אלה.
עלויות תפעול : ייתכנו עלויות הקשורות לניהול ותפעול אשכול Presto שלך, כולל ניטור, תחזוקה ותמיכה.
עלויות אלו משתנות בהתאם לגורמים כגון הגודל והמורכבות של האשכול שלך ורמת האוטומציה והכלים שבהם אתה משתמש.
עלויות אינטגרציה : אם נדרשת אינטגרציה עם מערכות או כלים אחרים (לדוגמה, צינורות לקליטת נתונים, מערכות ניטור, כלי BI),
ייתכנו עלויות הקשורות לרישוי או לפיתוח האינטגרציות הללו.
עלויות הדרכה ותמיכה : בהתאם לצרכים ולרמת המומחיות של הארגון שלך, יש עלויות הקשורות להכשרת צוות כיצד להשתמש
ולנהל את Presto בצורה יעילה.
בנוסף, תוכל לבחור לרכוש שירותי תמיכה מספקים או יועצים של צד שלישי כדי לסייע בפתרון בעיות ואופטימיזציה.
חשוב לשקול היטב את העלויות הפוטנציאליות הללו ולתכנן בהתאם בעת פריסת Presto בסביבת ייצור.
ייתכן שתרצה לבחון אסטרטגיות אופטימיזציה של עלויות כגון הגדלת גודל התשתית שלך, אופטימיזציה של ביצועי שאילתות
ומינוף אפשרויות אחסון חסכוניות כדי למזער את העלויות הכוללות.
שאלות ותשובות בנושא Presto
ש: האם Presto מתאים לעיבוד נתונים בקנה מידה קטן וגדול כאחד?
ת: כן, Presto תוכנן להרחיב מפריסות בקנה מידה קטן לסביבות עיבוד נתונים בקנה מידה גדול ובנפח גבוה.
הוא יכול להתמודד עם פטה-בייט של נתונים המופצים על פני אשכולות של צמתים, מה שהופך אותו מתאים לארגונים בגדלים שונים.
ש: האם ניתן לפרוס את Presto הן בסביבות מקומיות והן בסביבות ענן?
ת: כן, ניתן לפרוס את Presto הן במרכזי נתונים מקומיים והן בסביבות ענן. הוא תואם לפלטפורמות ענן פופולריות
כמו AWS, Google Cloud Platform ו-Microsoft Azure, כמו גם תשתית מקומית.
ש: מהן תכונות המפתח של Presto שמבדילות אותו ממנועי שאילתות SQL אחרים?
ת: כמה מאפיינים מרכזיים של Presto כוללים את היכולת שלו לבצע שאילתות לנתונים ממקורות נתונים מרובים עם שאילתות מאוחדות,
תמיכה בניתוח אינטראקטיבי על מערכי נתונים גדולים, ביצועים גבוהים באמצעות עיבוד שאילתות מקביל,
והרחבה באמצעות הארכיטקטורה המודולרית שלו.
ש: האם Presto תומך בשמירת נתונים במטמון או בתצוגות שהתממשו?
ת: Presto אינו תומך באופן טבעי בשמירת נתונים במטמון או בתצוגות שהתממשו.
עם זאת, משתמשים יכולים ליישם מנגנוני שמירה במטמון או ליצור תצוגות מתממשות באופן ידני באמצעות יכולות SQL ומחברים של Presto
כדי לייעל את ביצועי השאילתות.
ש: כיצד מטפל Presto באבטחה ובקרת גישה?
ת: Presto מספק תכונות לאבטחה ובקרת גישה, כולל תוספי אימות, מנגנוני הרשאה ואפשרויות הצפנה.
משתמשים יכולים לשלב את Presto עם ספקי אימות כגון LDAP או Kerberos ולהגדיר מדיניות בקרת גישה
כדי להגביל את הגישה לנתונים ולמשאבים.
ש: האם Presto מתאים למקרי שימוש מעבר לניתוח נתונים מסורתי?
ת: כן, ניתן להשתמש ב-Presto למקרי שימוש שונים מעבר לניתוח נתונים מסורתי, כולל עיבוד נתונים בזמן אמת, חקר נתונים,
יישומים אינטראקטיביים ועוד.
הגמישות והמדרגיות שלו הופכות אותו למתאים למגוון רחב של משימות אנליטיות ותפעוליות.
ש: האם יש הפצות מסחריות או הצעות תמיכה זמינות עבור Presto?
ת: כן, חברות מסוימות מציעות הפצות מסחריות של Presto יחד עם תמיכה, ייעוץ ותכונות נוספות.
הפצות אלו כוללות תכונות ברמה ארגונית, כלי ניהול ושירותי תמיכה כדי לעזור לארגונים לפרוס ולנהל את Presto בסביבות ייצור.
