像闪电一样分析大数据：EMR Presto SQL 快速入门

EMR Presto SQL 是一个强大的开源工具，用于快速分析存储在各种数据源中的大数据。它就像一个超级快速的 SQL 查询引擎，可以让你像使用传统数据库一样查询大数据。想象一下，你可以用熟悉的 SQL 语句，在几秒钟内分析 TB 甚至 PB 级别的数据，而无需编写复杂的 MapReduce 程序。

什么是 EMR Presto SQL？

EMR Presto SQL 是一种分布式 SQL 查询引擎，设计用于对存储在不同数据源中的大数据集执行交互式分析查询。它最初由 Facebook 开发，旨在解决 Hadoop 的 MapReduce 范例的局限性，后者对于低延迟的交互式查询来说速度太慢. 简单来说，Presto 可以让你用 SQL 语句查询各种数据源，比如：

Amazon S3： 存储在云端的各种文件，如 CSV、JSON、Parquet 等。
HDFS： Hadoop 分布式文件系统，用于存储大规模数据。
关系数据库： MySQL、PostgreSQL 等。
NoSQL 数据库： Cassandra、MongoDB 等。

关键特性：

SQL 兼容： 使用标准的 SQL 语法，学习成本低。
分布式查询： 将查询分解成多个小任务，在集群中的多个节点上并行执行，大幅提高查询速度。
多种数据源支持： 可以连接到各种数据源，实现跨数据源的联合查询。
高性能： 采用内存计算、流水线执行、动态代码生成等技术优化查询性能。

为什么要使用 EMR Presto SQL？

以下是一些使用 EMR Presto SQL 的常见场景：

交互式数据分析： 需要快速探索和分析大型数据集，例如数据挖掘、临时查询、生成报表等。
联合查询： 需要将来自多个数据源的数据进行关联分析，例如将存储在 S3 中的用户行为日志与存储在 MySQL 中的用户画像数据进行关联。
BI 和可视化： 使用 Tableau、Power BI 等商业智能工具查询和可视化大数据。

优势：

速度快： 比传统的 MapReduce 方法快几个数量级。例如，对于某些查询，Presto 可以比 Hive 快 10 倍甚至 100 倍。
扩展性强： 可以处理 PB 级别的数据。
灵活性高： 支持多种数据源。
易于使用： 使用标准的 SQL 语法，容易上手。
成本效益： 可以按需启动和关闭 EMR 集群，节省成本。

EMR Presto SQL 示例

假设你有一个存储在 Amazon S3 上的 CSV 文件，包含了网站的点击流数据。你想使用 EMR Presto SQL 来分析这些数据，找出最受欢迎的页面。

1. 创建表：

首先，需要在 Presto 中创建一个表，指向 S3 上的 CSV 文件。

sql 复制代码

sql
CREATE TABLE default.clicks (
  user_id VARCHAR,
  page_url VARCHAR,
  timestamp VARCHAR
)
WITH (
  format = 'CSV',
  external_location = 's3://your-bucket-name/clicks.csv',
  field_delimiter = ','
);

default.clicks: 表名，default 是数据库名，clicks 是表名。
user_id VARCHAR, page_url VARCHAR, timestamp VARCHAR: 表的列名和数据类型。
format = 'CSV': 指定数据格式为 CSV。
external_location = 's3://your-bucket-name/clicks.csv': 指定 CSV 文件在 S3 上的位置。请替换为你的实际 S3 路径。
field_delimiter = ',': 指定 CSV 文件的字段分隔符为逗号。

2. 查询数据：

创建表后，就可以使用 SQL 语句查询数据了。

vbnet 复制代码

sql
SELECT
  page_url,
  COUNT(*) AS click_count
FROM
  default.clicks
GROUP BY
  page_url
ORDER BY
  click_count DESC
LIMIT 10;

这个查询会返回点击次数最多的前 10 个页面 URL。

SELECT page_url, COUNT(*) AS click_count: 选择 page_url 列，并计算每个 page_url 的点击次数，命名为 click_count。
FROM default.clicks: 从 default.clicks 表中查询数据。
GROUP BY page_url: 按照 page_url 列进行分组，统计每个页面的点击次数。
ORDER BY click_count DESC: 按照点击次数降序排列。
LIMIT 10: 只返回前 10 行结果。

完整代码示例

以下是一个完整的示例，演示如何在 EMR 集群上运行 Presto SQL 查询：

1. 创建 EMR 集群：

可以使用 AWS 管理控制台或 AWS CLI 创建 EMR 集群。
确保选择 Presto 作为要安装的应用程序之一。

2. 连接到集群：

使用 SSH 连接到集群的主节点。

css 复制代码

bash
ssh -i your-key.pem hadoop@your-master-node-public-dns

your-key.pem: 你的 SSH 私钥文件。
hadoop@your-master-node-public-dns: EMR 集群主节点的公有 DNS。

3. 运行 Presto CLI：

运行 presto-cli 命令启动 Presto 命令行界面。

vbscript 复制代码

bash
presto-cli --server your-presto-coordinator-dns:8080 --catalog hive --schema default

your-presto-coordinator-dns: Presto 集群协调节点的公有 DNS。
8080: Presto 协调节点的端口号，默认为 8080。
--catalog hive: 指定使用的 Catalog 为 Hive，用于连接到 Hive Metastore。
--schema default: 指定使用的 Schema 为 default。

4. 执行 SQL 语句：

在 Presto CLI 中，执行上面示例中的 SQL 语句。

sql 复制代码

sql
CREATE TABLE default.clicks (
  user_id VARCHAR,
  page_url VARCHAR,
  timestamp VARCHAR
)
WITH (
  format = 'CSV',
  external_location = 's3://your-bucket-name/clicks.csv',
  field_delimiter = ','
);

SELECT
  page_url,
  COUNT(*) AS click_count
FROM
  default.clicks
GROUP BY
  page_url
ORDER BY
  click_count DESC
LIMIT 10;

注意：

请将 s3://your-bucket-name/clicks.csv 替换为你的实际 S3 存储桶和 CSV 文件的位置。
可能需要根据你的数据源配置 Presto 连接器。例如，如果使用 Hive Metastore，需要配置 Hive 连接器。

总结

EMR Presto SQL 是一个强大的工具，可以帮助你快速分析大数据。它易于使用、速度快、扩展性强，是大数据分析的理想选择。通过本文的介绍和示例，相信你已经对 EMR Presto SQL 有了一个初步的了解。现在就开始尝试使用 EMR Presto SQL，释放大数据的价值吧！