原文：
www.kdnuggets.com/2018/04/presto-data-scientists-sql.html
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由 Kamil Bajda-Pawlikowski，Starburst Data 的 CTO 提供。
最初由 Facebook 开发，Presto 是一个开源、分布式 ANSI SQL 查询引擎，它能够快速分析各种数据源，数据规模从吉字节到拍字节不等。对于数据科学家来说，这对于在几秒钟内返回大数据查询结果非常理想，通过支持仪表板、报告和临时分析，加快数据科学发现的迭代过程。
Presto 被从零开始设计和构建，目的是成为一个快速的 SQL 查询引擎。它遵循经典的 MPP SQL 引擎设计，其中查询处理在机器集群上并行进行。因此，高度并发的查询以交互速度执行。然而，它有一个显著的偏离传统并行数据库管理系统的教科书配方——计算和存储的分离。Presto 的架构完全抽象化了它可以连接的数据源。连接器 API 允许为文件系统和对象存储、NoSQL 存储、关系数据库系统以及自定义服务构建插件。只要数据科学家能够将数据映射到表格、列和行等关系概念中，就可以创建一个 Presto 连接器。
实际上，Presto 配备了大量现有的连接器，包括 HDFS、S3、Cassandra、Accumulo、MongoDB、MySQL、PostgreSQL 和其他数据存储。此外，在 Presto 的单个安装中，用户可以注册多个目录，并运行访问多个连接器的数据的查询。此外，虽然许多数据科学项目和生产应用程序需要执行 ETL，但使用 Presto，你可以直接查询数据所在的位置。
例如，想象一下将来自 RDBMS 的客户数据与 Kafka 中的最新事件关联，并回到 Hadoop 或 S3 查看这些数据如何与过去的趋势相关。这确实是“SQL-on-Anything”。
Presto 将许多最流行的大数据源与各种分析、商业智能、仪表板和可视化应用程序连接起来。
与大量 SQL-on-Hadoop 引擎不同，Presto 在大数据查询和分析中不依赖于 Hadoop。它几乎可以部署在任何地方，无论是在公共云、虚拟机集群还是本地专用集群。如果 Hadoop 在其中，数据科学家可以放心。Presto 仅通过连接到 Hive Metastore 允许用户与 Hive、Spark 和其他 Hadoop 生态系统工具共享相同的数据。一个不依赖于 Hadoop 的额外好处是供应商中立的方法，以及对包括 Avro、ORC、Parquet、RCFile、Text 等常见文件格式的原生支持。
在过去几年里，Presto 在 各种规模的企业 中经历了前所未有的增长，从快速发展的互联网公司到《财富》500 强。除了 Facebook，早期采用者还包括 Airbnb、Dropbox、Groupon 和 Netflix 等。Presto 路线图的加速以及成功的概念验证也导致了在 Bloomberg、Comcast、FINRA、LinkedIn 和 Lyft 以及 Slack、Twitter、Uber 和 Yahoo! Japan 的生产部署。
确实，上个月在 圣荷西的 Strata Data Conference 上，几位领先的 Presto 采用者 讨论了他们的部署 并展示了互动速度、卓越的查询并发性 和出色的可扩展性。
除了快速的 ANSI SQL 和对多种数据源的访问外，Presto 还为数据科学家提供了什么？考虑易用性、简单的部署和通过 Superset、Redash、Jupyter 和众多支持 JDBC 和 ODBC 的分析工具的访问。考虑到 Presto 与数据科学生态系统的良好集成，它支持包括 C、Go、Java、Python、R 和 Ruby on Rails 在内的流行编程语言。
此外，Presto 具有大量的 内置分析函数，包括 lambda 表达式和函数、窗口函数、正则表达式，甚至地理空间函数——被 Uber 公共地广泛使用。除了标准 SQL 数据类型，数据科学家还可以处理复杂类型，如映射、数组、结构体和 JSON。
如果这引起了你的兴趣，我鼓励你下载免费的开源 Presto 并分享你的故事。对许多数据科学家来说，这可以迅速成为快速查询大数据和互动分析的游戏规则改变者。
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