Presto客户端是一个用于查询Presto并显示查询结果的进程，用于各种目的，例如数据分析、即席查询等。Presto提供了各种客户端，使用不同的编程语言编写，包括REST API、R、Python、JDBC、Node.js和ODBC。

这一章分为两个部分。在第一部分中，您将学习如何部署Presto客户端。虽然您可以将Presto客户端部署为在现有集群节点上运行的单独进程，但在本章中，您将在不同的节点上实现客户端，以模拟外部应用程序访问集群。我们将重点介绍如何在REST API、Python、R、JDBC、Node.js和ODBC中实现客户端。您可以轻松扩展所描述的过程以支持Presto支持的其他编程语言。

在第二部分中，您将使用Python实现一个实用的Web服务，查询Presto并在简单的仪表板中显示结果。这个例子的目标是展示Presto客户端的潜力。

搭建环境

为将Presto客户端添加为Presto集群的节点，首先需要设置环境。部署以下在第3章中已实现的三个组件：

Presto客户端
包含Presto客户端的Docker镜像
在Presto集群中运行Docker镜像的Kubernetes节点

本节使用的代码可在书籍存储库的04目录中找到，其中包含了所有描述的Presto客户端的配置文件。

Presto客户端

Presto客户端连接到Presto，运行查询并显示结果。您可以使用自己喜欢的编程语言编写Presto客户端代码，并将其保存到将作为独立卷挂载在Kubernetes节点上的目录中。您还可以选择编写一个通过HTTP提供访问权限的Web应用程序或服务。我们将在本章后面看到如何部署一个客户端Web服务。或者，您也可以使用终端访问Presto客户端。

Docker镜像

Docker镜像包含运行Presto客户端所需的环境。使用以下Dockerfile模板：

sql 复制代码

FROM <basic_image>
RUN apt-get update && \
<install required libraries>

例如，要构建R客户端的镜像，请编写以下Dockerfile：

sql 复制代码

FROM r-base
RUN apt-get update && \
apt install -y build-essential libcurl4-gnutls-dev libxml2-dev libssl-dev
RUN R -e "install.packages('RPresto')"

要构建您的Docker镜像，请在终端中运行以下命令：

erlang 复制代码

docker build -t client-presto .

Kubernetes节点

要在Presto集群中部署Kubernetes节点，请编写一个.yaml配置文件，简单地包装Docker镜像：

yaml 复制代码

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-client
  labels:
    app: my-client
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: my-client
  template:
    metadata:
      labels:
        app: my-client
    spec:
      containers:
      - name: my-client
        image:  client-presto:latest
        imagePullPolicy: Never
        command: [ "sleep" ]
        args: [ "infinity" ]

命令 sleep infinity 确保Kubernetes保持您的客户端处于活动状态。或者，如果您的客户端运行服务，请修改配置代码以部署服务。

要在Docker容器中运行自定义脚本，请挂载本地卷：

yaml 复制代码

spec:
 containers:
 - name: client
   # 根据客户端类型添加详细信息
   volumeMounts:
    - name: scripts
      mountPath: "/path/in/the/container"

 volumes:
  - name: scripts
    hostPath:
      path: "/path/to/scripts/in/the/host"

通过运行以下命令部署客户端：

arduino 复制代码

kubectl apply -f client.yaml --namespace presto

部署客户端后，登录到客户端并在挂载的目录中运行脚本。

Presto的可用客户端

这一部分概述了如何使用现有的客户端库来建立与 Presto 集群的连接。我们将使用 Presto 支持的不同编程语言。从图书的 GitHub 存储库中下载您偏好的语言中的运行示例，位于目录 04/<language>_client。如果您对某些语言不感兴趣，可以随意跳过。

REST API

Presto协调器包含支持REST API端点的HTTP服务器。客户端与Presto协调器之间的所有通信都使用HTTP协议。要使用REST API运行Presto客户端，至少需要指定Presto协调器的URL、查询和一个包含要查询的目录和模式的最小标头：

lua 复制代码

curl -d "SELECT * FROM customer LIMIT 5" \
--request POST \
-s "presto-coordinator:8080/<endpoint>" \
-H "X-Presto-User: client" \
-H "X-Presto-Catalog: tpch" \
-H "X-Presto-Schema: sf1"

使用-H "X-Presto-User: client"指定用户。默认情况下，Presto接受任何用户，因此可以写入任何名称。在第7章中，您将看到如何在Presto中配置特定用户。

如果对REST API的调用成功，Presto将返回一个JSON对象，其中nextUri键已设置。使用与nextUri键相对应的值作为URL再次调用Presto。稍后在本节中将为此提供一个示例。

REST API为您提供许多端点，例如：

/v1/node：获取有关节点的信息。
/v1/statement：运行查询。
/v1/query：获取有关最近查询的指标。可选择指定查询ID以获取有关特定查询的信息。
/v1/thread：获取有关线程的信息。
/v1/task：获取有关任务的信息。

迭代对Presto的先前调用，直到响应JSON对象中不存在nextUri键为止。如果最后一个调用成功，返回的对象将包含data键的查询结果值。

arduino 复制代码

curl -s "URL contained in nextUri"

以下代码显示了在Python中调用REST API的完整示例：

运行对REST API的第一个调用：

makefile 复制代码

import requests
import time

url = "http://presto-coordinator:8080/v1/statement"

headers = {
    "X-Presto-User": "client",
    "X-Presto-Catalog": "tpch",
    "X-Presto-Schema": "sf1"
}

sql = "SELECT * FROM customer LIMIT 5"

resp = requests.post(url, headers=headers, data=sql)
json_resp = resp.json()

迭代nextUri键，直到其不存在。使用time.sleep(0.5)等待数据。如果您的客户端没有收到任何数据，请增加此值。

ini 复制代码

while 'nextUri' in json_resp:
    time.sleep(0.5)
    new_url = json_resp['nextUri']
    resp = requests.get(new_url)
    json_resp = resp.json()

获取最终数据：

scss 复制代码

data = json_resp['data']
for i in range(0, len(data)):
    print(data[i])

Presto REST API提供许多其他参数。阅读Presto文档以获取更多详细信息。

Python

安装presto-python-client库。在Dockerfile中运行以下命令：

pip install presto-python-client

然后，按以下方式连接到Presto：

ini 复制代码

import prestodb

conn = prestodb.dbapi.connect(
    host='presto-coordinator',
    port=8080,
    user='client',
    catalog='tpch',
    schema='sf1',
)

要运行查询，请检索游标：

ini 复制代码

cur = conn.cursor()
cur.execute('SELECT * FROM customer LIMIT 5')
rows = cur.fetchall()

R

安装RPresto库。在Dockerfile中运行以下命令：

arduino 复制代码

RUN R -e "install.packages('RPresto')"

要在R中查询Presto，请首先导入所需的库：

scss 复制代码

library(RPresto)
library(DBI)

然后连接到Presto服务器：

ini 复制代码

con <- DBI::dbConnect(
  drv = RPresto::Presto(),
  host = "presto-coordinator",
  port = 8080,
  user = "r-client",
  catalog = "tpch",
  schema = "sf1"
)

要运行查询，请使用DBI::dbGetQuery()函数：

arduino 复制代码

DBI::dbGetQuery(con, "SELECT * FROM customer LIMIT 5")

JDBC

使用Presto JDBC驱动程序com.facebook.presto.jdbc.PrestoDriver。如果使用Maven，请在pom.xml文件中添加以下依赖项：

xml 复制代码

<dependencies>
  <dependency>
    <groupId>com.facebook.presto</groupId>
    <artifactId>presto-jdbc</artifactId>
    <version>0.276</version>
  </dependency>
</dependencies>

如果不使用Maven，请从Presto网站下载presto-jdbc-0.276.jar文件，并将其添加到Java应用程序的类路径中。请将Presto的版本替换为最新版本（在撰写本章时为0.276）。

在主Java应用程序中，定义连接到Presto的URL，并通过Connection连接到Presto：

java 复制代码

import java.sql.DriverManager;
import java.sql.Connection;
import java.sql.SQLException;

String url = "jdbc:presto://presto-coordinator:8080/tpch/sf1";

try {
  Class.forName("com.facebook.presto.jdbc.PrestoDriver");

  Connection connection = DriverManager.getConnection(url, "test", null);
}
catch(SQLException e){
  e.printStackTrace();
}
catch(ClassNotFoundException e){
  e.printStackTrace();
}

在URL字符串中，指定目录（tpch）和模式（sf1）。然后运行您的查询：

ini 复制代码

String sql = "SELECT * FROM customer LIMIT 5";

try {
  Statement statement = connection.createStatement();
  ResultSet rs = statement.executeQuery(sql);
  while (rs.next()) {
    System.out.println(rs.getString(1));
  }
}
catch(SQLException e){
  e.printStackTrace();
}

该示例打印查询结果集中每个结果的第一列。

Node.js

安装presto-client库：

npm install -g presto-client

在主JavaScript应用程序中，导入库并创建一个新的Client()对象：

php 复制代码

var presto = require('presto-client');
var client = new presto.Client({
  user: 'myuser',
  host: 'http://presto-coordinator',
  port: '8080'
});

然后执行任何查询：

lua 复制代码

client.execute({
  query:   'SELECT * FROM customer LIMIT 5',
  catalog: 'tpch',
  schema:  'sf1',
  source:  'nodejs-client',
  data:    function(error, data, columns, stats){ console.log(data); },
  success: function(error, stats){console.log(stats);},
  error:   function(error){console.log(error);}
});

ODBC

Open Database Connectivity (ODBC) 是一种标准的数据库访问方法，它使应用程序能够访问各种数据库格式的数据。许多数据库供应商，如Microsoft、Oracle和IBM，提供了ODBC专有驱动程序，以连接到任何符合ODBC标准的数据库，而不考虑数据库的底层结构或格式。

要实现Presto ODBC客户端，首先必须安装一个ODBC驱动程序。在本书中，我们使用了CData。

为了使驱动程序工作，首先安装unixodbc、unixodbc-dev和tdsodbc库。例如，在Ubuntu中，运行以下命令：

arduino 复制代码

apt-get install -y unixodbc unixodbc-dev tdsodbc

接下来，下载CData Presto驱动程序（Unix版本），安装软件包并激活许可证：

bash 复制代码

dpkg -i PrestoODBCDriverforUnix.deb
cd /opt/cdata/cdata-odbc-driver-for-presto/bin/
./install-license.sh

然后，在你喜欢的编程语言中安装用于通过ODBC驱动程序访问Presto的客户端库。例如，在Python中，安装pyodbc：

pip install pyodbc

在你的ODBC客户端应用程序中，连接到Presto数据库：

ini 复制代码

conn = pyodbc.connect("DRIVER=CData ODBC Driver for Presto;\
server=presto-coordinator;\
Port=8080;user=client;\
catalog=tpch;schema=sf1")

然后执行任何查询：

scss 复制代码

cur = conn.cursor()
cur.execute('SELECT * FROM customer LIMIT 5')
rows = cur.fetchall()
print(rows)

其他Presto客户端库

Presto支持许多其他语言，包括C、Go、PHP和Ruby。在这些语言中构建客户端的过程基本相同。请参考Presto GitHub配置文件，下载特定客户端的模板。例如，在Presto GitHub配置文件的Go存储库中使用Go客户端。

构建Python中的客户端仪表板

这一部分描述了一个实际示例，演示了如何从头开始使用Python实现一个简单的仪表板，该仪表板查询Presto。该仪表板是一个Web应用程序，连接到Presto，运行一个示例查询，并在两个独立的图表中显示查询的输出。在本节中描述的代码在书的GitHub存储库中，位于目录04/client-app。

设置客户端

该仪表板作为一个 Kubernetes 节点运行，暴露一个 HTTP 服务以访问仪表板。我们将使用以下 Python 库实现仪表板：

Streamlit：将 Python 脚本迅速转换为 Web 应用程序。
Altair：用于数据可视化的 Python 库。
Pandas：用于数据集操作的流行 Python 库。

为了配置客户端，请执行以下步骤：

编写 Dockerfile，将应用代码复制到 Docker 镜像中，安装所需的库，暴露 Streamlit 的监听端口，并运行应用程序：

sql 复制代码

FROM python:3.8.6
WORKDIR /app

COPY app .

RUN pip install --upgrade pip
RUN pip install presto-python-client
RUN pip install streamlit altair pandas

EXPOSE 8501

CMD ["./run.sh"]

run.sh 脚本简单地启动 Streamlit 服务器：

bash 复制代码

#!/bin/bash
streamlit run app.py --browser.serverAddress 0.0.0.0

通过在包含 Dockerfile 的目录中运行以下命令构建 Docker 镜像：

erlang 复制代码

docker build -t client-app .

使用您已经为 Python 客户端执行的过程将 client-app Docker 镜像包装成 Kubernetes 节点。由于应用程序已经在 Docker 镜像中可用，因此不需要挂载外部卷。此外，请将 Web 服务器端口暴露给外部访问：

yaml 复制代码

spec:
 containers:
 - name: client-app
   image:  client-app:latest
   ...
   ports:
     - containerPort: 8501

为 Web 应用程序构建一个服务：

yaml 复制代码

---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: client-service
  labels:
    app: client-service
spec:
  ports:
    - port: 8501
      protocol: TCP
      targetPort: 8501
  type: LoadBalancer
  selector:
    app: client-app

该服务暴露与原始 Web 服务器相同的端口。此外，它使用 LoadBalancer 将服务提供给 Kubernetes 集群之外的环境。

在 presto 集群中部署 client-app 节点：

arduino 复制代码

kubectl apply -f client-app.yaml --namespace presto

最后，打开浏览器并指向 http://localhost:8501 访问 Web 应用程序。

构建仪表板

客户端仪表板是一个连接到 Presto 的 Web 服务器，运行一个示例查询，并将输出显示为图形。此应用的目标是演示构建客户端应用的潜力，而不是构建数据分析的完整示例。客户端仪表板的代码可在书籍的 GitHub 存储库的 04/client-app/app 目录下找到。该代码组织成一个名为 app.py 的单个脚本，该脚本将作为 Streamlit Web 服务器运行。具体而言，该应用执行以下操作：

连接和查询 Presto
准备查询结果
构建第一个图表
构建第二个图表

连接到 Presto 并查询

首先，应用程序导入所有必需的库：

javascript 复制代码

import prestodb
import altair as alt
import pandas as pd
import streamlit as st

然后，应用程序使用 prestodb 库连接到 Presto。使用"Python"中描述的代码执行连接。

应用程序运行一个查询，该查询列出了按最早发货日期排序的 TPC-H 目录中按日期发货的物品数量：

vbnet 复制代码

SELECT
    count(*) as nitems,
    shipdate
FROM
    lineitem
GROUP BY shipdate
ORDER BY shipdate ASC

准备查询结果

应用程序将查询结果存储在一个Pandas DataFrame中：

scss 复制代码

cur.execute(query)
df = pd.DataFrame(cur.fetchall(), columns=['nitems', 'shipdate'])

为了构建最终的图表，应用程序从'shipdate'中提取了一些信息：

scss 复制代码

df['shipdate'] = pd.to_datetime(df['shipdate'])
df['dayofweek'] = df['shipdate'].dt.day_name()
df['year'] = df['shipdate'].dt.year
df['month'] = df['shipdate'].dt.month_name()
df['weekofyear'] = df['shipdate'].dt.isocalendar().week

提取的信息包括一周中的日期（从星期日到星期六）、年份、月份和一年中的周数（从1到53的递增数字）。

构建第一个图表

第一个图表聚焦于1992年，显示了与一周内每天的发货数量相关的每周一条线：

bash 复制代码

df_1992 = df[df['year'] == 1992 ]

图表由两个部分组成。图表的第一部分显示了一年中每周的一条线：

ini 复制代码

days_of_weeks = ['Sunday', ... ,'Saturday']
bar = alt.Chart(df_1992).mark_line().encode(
    x = alt.X('dayofweek:O',
      sort=days_of_weeks,title=''
    ),
    y = alt.Y('nitems:Q', title='nitems'),
    color = alt.Color('weekofyear:N',
      scale=alt.Scale(range=['#C8C8C8']),
      legend=None
    )
)

图表的第二部分显示了所有周的发货数量的平均值：

ini 复制代码

mean = alt.Chart(df_1992).mark_line(color='black').encode(
    x = alt.X('dayofweek:O',
      sort=days_of_week,
      title=''
    ),
    y = alt.Y('weekly_count:Q', title=''),
).transform_aggregate(
    weekly_count = 'mean(nitems)',
    groupby=['dayofweek']
)

最后，应用程序将这两个部分组合在一起构建最终的图表：

ini 复制代码

chart1 = (bar + mean).properties(
    width=300,
    height=300,
    title='Number of shipped items in 1992')
)
st.altair_chart(chart1)

我们使用 st.altair_chart() 函数构建图表。图 4-1 显示了生成的图表。

构建第二个图表

第二个图表展示了一个日历热图，其中年份位于 x 轴，月份位于 y 轴：

ini 复制代码

pythonCopy code
chart2 = alt.Chart(df).mark_rect().encode(
    x=alt.X('year:O'),
    y=alt.Y('month:O', sort=days_of_weeks),
    color=alt.Color('nitems:Q', scale=alt.Scale(range=['#F5F5F5', '#000000']))
).properties(
    width=300,
    height=300,
    title='发货总数的年度月历热图'
)

st.altair_chart(chart2)

此图表使用 alt.Chart() 构建，并使用 st.altair_chart() 函数将其显示在 Streamlit 应用程序中。图表显示了发货总数的年度月历热图。

总结

在本章中，您学习了如何使用不同的语言（包括 REST API、Python、R、JDBC 和 Node.js）部署 Presto 客户端。在所有情况下，该过程都相同：构建 Docker 镜像，将其封装到 Kubernetes 节点中，然后执行该节点以向 Presto 发送查询。

您还实现了一个用于 Presto 的客户端 Web 服务，显示了一个简单的摘要报告。该 Web 服务查询了由 Presto 提供的 TPC-H 目录，并显示了与发货日期相关的一些项目数量的统计信息。

在第 5 章中，您将学习如何执行开放式数据湖分析。

《Learning and Operating Presto 》第四章：客户端连接

搭建环境

Presto客户端

Docker镜像

Kubernetes节点

Presto的可用客户端

REST API

Python

R

JDBC

Node.js

ODBC

其他Presto客户端库

构建Python中的客户端仪表板

设置客户端

构建仪表板

连接到 Presto 并查询

准备查询结果

构建第一个图表

构建第二个图表

总结