Presto是一款功能强大的分布式sql查询引擎，这款软件是由facebook推出的，在java的基础上进行开发的。Presto最新版主要是用于交互式查询，数据支持gb到pb字节。该软件不能够存储数据，但是能够接入多个不同的数据源，同时还能支持跨数据源的级联查询。
Presto电脑版内置高性能的内存计算引擎，与同类软件相比，不管是tez、mr、spark引擎，impala效率至少是5到10倍，实用性极强。
Presto支持的数据源
常见的RDBMS都支持，如：Oracle、MySQL、PG等；
NoSQL：MongoDB、Redis、ElasticSearch 等；
大数据：Hive、HBase（第三方）、Kudu、Kafka 等；
Presto 支持从多种数据源获取数据来进行运算分析，一条SQL查询可以将多个数据源的数据进行合并分析。如如下SQL：a可以来源于MySQL，b可以来源于Hive。
Presto优势
1.多数据源、混合计算支持：支持众多常见的数据源，并且可以进行混合计算分析；
2.大数据：完全的内存计算，支持的数据量完全取决于集群内存大小。他不像SparkSQL可以配置把溢出的数据持久化到磁盘，Presto是完完全全的内存计算；
3.高性能：低延迟高并发的内存计算引擎，相比Hive（无论MR、Tez、Spark执行引擎）、Impala 执行效率要高很多。根据Facebook和京东的测试报告，至少提升10倍以上；
4.支持ANSI SQL：这点不像Hive、SparkSQL都是以HQL为基础（方言），Presto是标准的SQL。用户可以使用标准SQL进行数据查询和分析计算；
5.扩展性：有众多 SPI 扩展点支持，开发人员可编写UDF、UDTF。甚至可以实现自定义的Connector，实现索引下推，借助外置的索引能力，实现特殊场景下的 MPP；
6.流水线：Presto 是基于PipeLine进行设计，在大量数据计算过程中，终端用户(Driver)无需等到所有数据计算完成才能看到结果。一旦开始计算就可立即产生一部分结果返回，后续的计算结果会以多个Page返回给终端用户（Driver）。
Presto应用场景
1.实时计算：Presto 性能优越，实时查询工具上的重要选择。
2.Ad-Hoc查询：数据分析应用、Presto 根据特定条件的查询返回结果和生成报表。
3.ETL：因支持的数据源广泛、可用于不同数据库之间迁移，转换 和 完成 ETL 清洗的能力。
4.实时数据流分析：Presto-Kafka Connector 使用 SQL对Kafka的数据流进行清洗、分析。
5.作为MPP：Presto Connector 有非常好的扩展性，可进行扩展开发，可支持其他异构非SQL查询引擎转为SQL，支持索引下推。
配置要求
Mac OS X或Linux
Java 8 Update 151或更高版本（8u151 +），64位。支持Oracle JDK和OpenJDK。
Maven 3.3.9+（用于建筑）
Python 2.4+（用于与启动脚本一起运行）
Presto安装方法
Presto安装：
Presto是一个标准的Maven项目。只需从项目根目录运行以下命令：
./mvnw clean install
在第一个构建中，Maven将从Internet下载所有依赖项并将它们缓存在本地存储库（~/.m2/repository）中，这可能会花费大量时间。随后的构建将更快。
Presto有一套全面的单元测试，可能需要几分钟才能运行。您可以在构建时禁用测试：
./mvnw clean install -DskipTests
