大数据项目中的电商数仓（第4部分：即席查询数据仓库）.docx

简介：
本文档探讨了在大数据项目中构建电商平台的数据仓库，并专注于第四部分的内容——如何设计和优化用于即席查询的数据仓库，以提高分析效率。 本段落档详细介绍了大数据项目中的电商数仓设计与实现，并特别关注了Presto即席查询数据仓库的部分。 **Presto 概念** Presto是一种开源的分布式SQL引擎，能够高效处理大量数据，并支持多种数据源，包括Hive、图数据库和传统关系型数据库等。它的优势在于高性能、灵活性以及可扩展性。 **Presto 架构** Presto架构由Coordinator节点与Worker节点组成。其中，Coordinator管理查询请求及任务分配；而Worker则负责执行具体的查询操作。这种设计使得Presto能够处理大规模数据和高并发的查询需求。 **安装步骤** 在安装过程中需要下载并解压缩Presto Server软件包，并进行必要的配置工作，包括创建用于存储文件的数据目录以及修改相应的配置文件如jvm.config及node.properties等。 **配置指南** 对于Presto来说，其配置涉及到JVM参数、数据源和Catalog的设置。其中Catalog是管理多个数据源的一个重要概念，在本段落档中我们对一个Hive数据源进行了具体配置，并通过hive.properties来设定连接信息。 **性能特性** 测试表明，尽管在某些方面略逊于Impala，Presto仍表现出色地处理大规模的数据和高并发查询请求。其优势在于支持多种类型的数据源。 **应用场景** Presto因其能够快速处理大量数据并提供实时的查询结果，在大数据项目特别是电商数仓领域得到了广泛应用，满足了电商平台对于数据分析的需求。