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如何在CDH集群中部署Presto

由 為{幸葍}努か 提交于 2020-12-05 19:54:10

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Fayson的github：

https://github.com/fayson/cdhproject


提示：代码块部分可以左右滑动查看噢


1.文档编写目的


Presto是由Facebook开源，完全基于内存的并行计算以及分布式SQL交互式查询引擎。它可以共享Hive的元数据，然后直接访问HDFS中的数据，同时支持Hadoop中常见的文件格式比如文本，ORC和Parquet。同Impala一样，作为Hadoop之上的SQL交互式查询引擎，通常比Hive要快5-10倍。另外，Presto不仅可以访问HDFS，还可以访问RDBMS中的数据，以及其他数据源比如CASSANDRA。


Presto是一个运行在多台服务器上的分布式系统。 完整安装包括一个coordinator和多个worker。 由客户端提交查询，从Presto命令行CLI提交到coordinator。 coordinator进行解析，分析并执行查询计划，然后分发处理队列到worker。



本篇文章Fayson主要介绍如何在CDH集群部署Presto并与Hive集成。


  • 内容概述：

1.安装准备及环境说明

2.Presto部署及Hive集成

3.Presto与Hive集成测试

4.总结


  • 测试环境：

1.CM5.14.3/CDH5.14.2

2.Presto版本0.205

3.操作系统版本为Redhat7.3

4.采用root用户进行操作


2.安装准备及环境说明


1.Presto部署节点及角色说明


IP地址

HOSTNAME

NodeID

角色

172.27.0.4

cdh01.fayson.com

presto-cdh01

coordinator

172.27.0.11

cdh02.fayson.com

presto-cdh02

worker

172.27.0.7

cdh03.fayson.com

presto-cdh03

worker

172.27.0.3

cdh04.fayson.com

presto-cdh04

worker


Presto服务的安装目录为/opt/cloudera/parcels/presto


2.在Presto官网下载presto-server-0.205.tar.gz安装包


下载地址：


https://repo1.maven.org/maven2/com/facebook/presto/presto-server/0.205/presto-server-0.205.tar.gz


将下载好的presto-server-0.205.tar.gz上传至Presto集群的所有服务器上



3.将presto-server-0.205.tar.gz压缩包解压至/opt/cloudera/parcels目录


[root@cdh01 presto]# tar -zxvf presto-server-0.205.tar.gz -C /opt/cloudera/parcels/



为presto-server-0.205创建persto软链接


[root@cdh01 parcels]# ln -s presto-server-0.205 presto



该步骤需要在Presto集群的所有节点进行操作，这里以cdh01.fayson.com节点为例。


4.在/opt/cloudera/parcels/presto/bin/launcher文件如下位置添加JAVA环境变量


JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_131
PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH



使用这种方式就可以直为Presto服务指定JAVA环境，而不会影响服务器上其它服务的JAVA环境。


3.准备Presto的配置文件


1.新建node.properties文件，内容如下：


[root@cdh01 presto-etc]# vim etc/node.properties
node.environment=faysonpresto
node.id=presto-cdh01
node.data-dir=/data/disk1/presto



配置说明：


node.environment：集群名称。所有在同一个集群中的Presto节点必须拥有相同的集群名称。


node.id：每个Presto节点的唯一标示。每个节点的node.id都必须是唯一的。在Presto进行重启或者升级过程中每个节点的node.id必须保持不变。如果在一个节点上安装多个Presto实例（例如：在同一台机器上安装多个Presto节点），那么每个Presto节点必须拥有唯一的node.id。


node.data-dir：数据存储目录的位置（操作系统上的路径）。Presto将会把日期和数据存储在这个目录下。


2.配置Presto的JVM参数,创建jvm.config文件，内容如下：


[root@cdh01 presto-etc]# vim jvm.config
-server
-Xmx8G
-XX:+UseConcMarkSweepGC
-XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent
-XX:+CMSClassUnloadingEnabled
-XX:+AggressiveOpts
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
-XX:OnOutOfMemoryError=kill -9 %p
-XX:ReservedCodeCacheSize=150M



配置文件的格式是：一系列的选项，每行配置一个单独的选项。由于这些选项不在shell命令中使用。因此即使将每个选项通过空格或者其他的分隔符分开，java程序也不会将这些选项分开，而是作为一个命令行选项处理。（就想下面例子中的OnOutOfMemoryError选项）。


由于OutOfMemoryError将会导致JVM处于不一致状态，所以遇到这种错误的时候我们一般的处理措施就是将dump headp中的信息（用于debugging），然后强制终止进程。


Presto会将查询编译成字节码文件，因此Presto会生成很多class，因此我们我们应该增大Perm区的大小（在Perm中主要存储class）并且要允许Jvm class unloading。


3.创建config.properties文件


该配置文件包含了Presto Server的所有配置信息。每个Presto Server既是Coordinator也是一个Worker。在大型集群中，处于性能考虑，建议单独用一台服务器作为Coordinator。


coordinator节点的配置如下：


[root@cdh01 presto-etc]# vim coordinator-config.properties 
coordinator=true
node-scheduler.include-coordinator=false
http-server.http.port=8080
query.max-memory=4GB
query.max-memory-per-node=1GB
discovery-server.enabled=true
discovery.uri=http://cdh01.fayson.com:8080



worker节点的配置如下：


[root@cdh01 presto-etc]# vim worker-config.properties 
coordinator=false
http-server.http.port=8080
query.max-memory=4GB
query.max-memory-per-node=1GB
discovery.uri=http://cdh01.fayson.com:8080



配置项说明：


coordinator：指定是否运维Presto实例作为一个coordinator(接收来自客户端的查询情切管理每个查询的执行过程)。


node-scheduler.include-coordinator：是否允许在coordinator服务中进行调度工作。对于大型的集群，在一个节点上的Presto server即作为coordinator又作为worke将会降低查询性能。因为如果一个服务器作为worker使用，那么大部分的资源都不会被worker占用，那么就不会有足够的资源进行关键任务调度、管理和监控查询执行。


http-server.http.port：指定HTTP server的端口。Presto 使用 HTTP进行内部和外部的所有通讯。


discovery.uri：Discoveryserver的URI。由于启用了Prestocoordinator内嵌的Discovery 服务，因此这个uri就是Prestocoordinator的uri。修改example.net:8080，根据你的实际环境设置该URI。注意：这个URI一定不能以“/“结尾。


4.新建日志文件log.properties，内容如下


[root@cdh01 presto-etc]# vim log.properties
com.facebook.presto=INFO



4.将准备好的配置文件分发


1.在Presto集群所有节点创建/opt/cloudera/pracles/presto/etc目录


[root@cdh01 shell]# sh ssh_do_all.sh node.list "mkdir -p /opt/cloudera/parcels/presto/etc"



2.将node.properties拷贝至Presto集群的所有节点


[root@cdh01 shell]# sh bk_cp.sh node.list /root/presto-etc/node.properties /opt/cloudera/parcels/presto/etc/



注意：这里拷贝了需要将Presto所有节点的node.id修改为对应节点的ID。


3.将jvm.config和log.properties配置文件拷贝至Presto集群所有节点


[root@cdh01 shell]# sh bk_cp.sh node.list /root/presto-etc/jvm.config /opt/cloudera/parcels/presto/etc/
[root@cdh01 shell]# sh bk_cp.sh node.list /root/presto-etc/log.properties /opt/cloudera/parcels/presto/etc/



4.将coordinator-config.properties文件拷贝至cdh01节点，并充命名为config.properties


[root@cdh01 presto-etc]# cp coordinator-config.properties /opt/cloudera/parcels/presto/etc/config.properties
[root@cdh01 presto-etc]# ll /opt/cloudera/parcels/presto/etc/



5.将worker-config.properties文件拷贝至Presto集群的worker节点，并重命名为config.properties


[root@cdh01 shell]# sh bk_cp.sh worker.node.list /root/presto-etc/worker-config.properties /opt/cloudera/parcels/presto/etc/config.properties



至此就完成了Presto集群的部署。


5.Presto服务启停


1.在Presto集群的所有节点执行如下命令启动Presto服务


[root@cdh01 bin]# /opt/cloudera/parcels/presto/bin/launcher start



2.在Presto集群的所有节点执行如下民拿过来停止Presto服务


[root@cdh01 bin]# /opt/cloudera/parcels/presto/bin/launcher stop



关于Presto的更多命令，可以通过如下命令查看


[root@cdh01 bin]# /opt/cloudera/parcels/presto/bin/launcher --help



6.Presto集成Hive


1.在Presto集群的所有节点创建目录，命令如下：


[root@cdh01 shell]# sh ssh_do_all.sh node.list "mkdir -p /opt/cloudera/parcels/presto/etc/catalog"



2.创建hive.properties，该文件与Hive服务集成使用，内容如下：


[root@cdh01 presto-etc]# vim hive.properties 
connector.name=hive-hadoop2
hive.metastore.uri=thrift://cdh01.fayson.com:9083



3.将hive.properties配置文件拷贝至Presto集群所有节点${PRESTO_HOME}/etc/catalog目录下


[root@cdh01 shell]# sh bk_cp.sh node.list /root/presto-etc/hive.properties /opt/cloudera/parcels/presto/etc/catalog



4.修改presto的jvm.config,在配置文件中增加Presto访问HDFS的用户名


[root@cdh01 presto-etc]# vim jvm.config 
-server
-Xmx8G
-XX:+UseConcMarkSweepGC
-XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent
-XX:+CMSClassUnloadingEnabled
-XX:+AggressiveOpts
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
-XX:OnOutOfMemoryError=kill -9 %p
-XX:ReservedCodeCacheSize=150M
-DHADOOP_USER_NAME=presto



将修改后的jvm.config文件同步至Presto集群所有节点的/opt/cloudera/parcels/presto/etc目录下。



5.上面的配置中指定了presto用户作为访问HDFS的用户，需要在集群所有节点添加presto用户


[root@cdh01 shell]# sh ssh_do_all.sh node.list "useradd presto"



6.重启Presto服务,在Presto集群所有节点执行如下命令：


/opt/cloudera/parcels/presto/bin/launcher restart



7.Presto与Hive集成测试


这里测试Presto与Hive的集成使用Presto提供的Presto CLI，该CLI是一个可执行的JAR文件，也意味着你可以想UNIX终端窗口一样来使用CLI。


1.下载Presto的presto-cli-0.205-executable.jar，并重命名为presto并赋予可以执行权限


https://repo1.maven.org/maven2/com/facebook/presto/presto-cli/0.205/presto-cli-0.205-executable.jar



[root@cdh01 presto-etc]# mv presto-cli-0.205-executable.jar presto
[root@cdh01 presto-etc]# chmod +x presto 
[root@cdh01 presto-etc]# ll presto 



2.集群启用了Sentry，这里我们使用presto用户访问Hive所以为presto用户授权default库的所有权限



3.在命令行执行命令访问Hive库


[root@cdh01 presto-etc]# ./presto --server localhost:8080 --catalog=hive --schema=default



登录Presto的8080界面查看SQL执行记录



8.总结


1.在指定Presto的node.environment名称时需要注意，不能包含特殊字符如“-”，否则在启动时会报错“Error: Constraint violation with property prefix'': environment is malformed”


2.Presto服务和Presto CLI均是JAVA实现，所以在部署前需要安装好JAVA的环境


3.由于Fayson的集群启用了Sentry，所以在访问hive表时，需要为presto用户授权，否则访问表时会报没有权限读写HDFS目录。



提示：代码块部分可以左右滑动查看噢


为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。

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