Apache Presto - 定制功能应用程序

Apache Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，它可以查询多种数据源并将它们合并成一个关系。Presto非常快速，可以查询大小为PB级的数据，具有极佳的可扩展性和弹性。

除了标准的功能，Presto还提供了一些自定义功能，可帮助解决特定的数据查询需求。在本文中，我们将介绍如何使用Presto的定制功能来构建自定义应用程序。

准备工作

在开始介绍如何使用Presto的定制功能之前，您需要先安装Presto。访问Presto官网并按照说明进行安装。

安装后，您需要在Presto中配置连接信息以便其访问数据库或其他数据源。有关如何配置连接信息的更多信息，请参阅Presto官方文档。

Presto的定制功能

以下是Presto中可用的一些定制功能：

自定义函数

Presto允许使用Java或SQL编写的自定义函数。这些函数可以用于查询中，就像使用内置函数一样。它们使您能够处理特定格式的数据，例如时间戳、JSON、XML等。

以下是一个Java编写的示例自定义函数：

package com.example.presto.function;

import io.prestosql.spi.function.Description;
import io.prestosql.spi.function.ScalarFunction;
import io.prestosql.spi.function.SqlType;
import io.prestosql.spi.type.StandardTypes;

public class MyFunction {
    @Description("Computes the sum of two integers")
    @ScalarFunction("my_sum")
    @SqlType(StandardTypes.BIGINT)
    public static long sum(@SqlType(StandardTypes.BIGINT) long a, @SqlType(StandardTypes.BIGINT) long b) {
        return a + b;
    }
}

此函数将两个long整数相加并返回结果。要在Presto中使用此函数，您需要将该函数编译为JAR文件，并将其添加到Presto的classpath中。

插件

插件是自定义Presto功能的一种更强大的方式。插件可以包括自定义函数、自定义类型、表和连接器。您可以编写插件以使Presto支持自定义数据源或类型，或者添加额外的查询优化功能。

以下是一个简单的插件示例，它为Presto添加了一个新的连接器。

package com.example.presto.plugin;

import com.example.presto.connector.CustomConnectorFactory;
import com.google.common.collect.ImmutableSet;
import io.prestosql.spi.connector.ConnectorFactory;
import io.prestosql.spi.Plugin;

import java.util.Set;

public class CustomPlugin implements Plugin {
    @Override
    public Set<ConnectorFactory> getConnectorFactories() {
        return ImmutableSet.of(new CustomConnectorFactory());
    }
}

此插件将使用CustomConnectorFactory类中定义的逻辑创建新的连接器。要使用此插件，将插件编译为JAR文件并将其添加到Presto的插件目录中。

自定义分析规则

Presto允许您编写自定义分析规则来定制查询优化。您可以定义新的规则来解析查询并将其转换为一组结构，以便进行后续处理。

以下是一个示例规则，它将查询中的所有WHERE子句转换为等效的JOIN条件：

package com.example.presto.rule;

import com.google.common.collect.ImmutableList;
import io.prestosql.spi.Plugin;
import io.prestosql.spi.connector.ConnectorSplitManager;
import io.prestosql.spi.connector.ConnectorTransactionHandle;
import io.prestosql.sql.analyzer.FeaturesConfig;
import io.prestosql.sql.parser.SqlParser;
import io.prestosql.sql.planner.*;
import io.prestosql.sql.tree.Expression;
import io.prestosql.sql.tree.Join;
import io.prestosql.sql.tree.QualifiedName;

import java.util.List;
import java.util.Optional;

public class MyRule implements PlanOptimizer {
    private final SqlParser sqlParser;

    public MyRule(SqlParser sqlParser) {
        this.sqlParser = sqlParser;
    }

    @Override
    public PlanNode optimize(
            PlanNode maxSubplan,
            Session session,
            Expression expression,
            SymbolAllocator symbolAllocator,
            PlanNodeIdAllocator idAllocator,
            WarningCollector warningCollector) {
        if (maxSubplan instanceof TableScanNode) {
            TableScanNode tableScanNode = (TableScanNode) maxSubplan;
            Optional<Expression> filter = tableScanNode.getPredicate();
            if (filter.isPresent()) {
                Join join = new Join(
                        Join.Type.INNER,
                        filter.get(),
                        new TableScan(QualifiedName.of(tableScanNode.getTable().getSchemaName(), tableScanNode.getTable().getTableName())));

                return new JoinNode(
                        idAllocator.getNextId(),
                        new TableScanNode(idAllocator.getNextId(), tableScanNode.getTable(), tableScanNode.getOutputSymbols(), filter, tableScanNode.getEnforcedConstraint()),
                        new TableScanNode(idAllocator.getNextId(), tableScanNode.getTable(), tableScanNode.getOutputSymbols(), Optional.empty(), tableScanNode.getEnforcedConstraint()),
                        ImmutableList.of(),
                        join.getCriteria(),
                        Optional.empty(),
                        Optional.empty(),
                        Optional.empty(),
                        ImmutableList.of(),
                        Optional.empty());
            }
        }

        return maxSubplan;
    }

    public static class MyPlugin implements Plugin {
        @Override
        public Iterable<PlanOptimizer> getPlanOptimizers(
                PlannerInfo plannerInfo,
                PlanNodeIdAllocator planNodeIdAllocator,
                PlanFragmenter planFragmenter,
                TypeProvider typeProvider,
                FeaturesConfig featuresConfig,
                boolean forceSingleNode,
                boolean groupedExecution,
                ConnectorSplitManager connectorSplitManager,
                ConnectorHandleResolver connectorHandleResolver,
                ConnectorTransactionHandle transactionHandle,
                Metadata metadata,
                WarningCollector warningCollector,
                SqlParser sqlParser) {
            return ImmutableList.of(new MyRule(sqlParser));
        }
    }
}

此规则定义了一个新的优化器，并为Presto添加了一个新的插件。使用此规则，查询中的所有WHERE子句都将转换为JOIN条件。要使用此规则，编译插件并将其添加到Presto的插件目录中。

结论

在本文中，我们介绍了Presto的定制功能，并介绍了如何使用自定义函数、插件和规则来构建自定义应用程序。使用这些功能，您可以解决特定的查询需求并优化查询性能。了解Presto的定制功能将为您在分布式SQL查询中打下坚实的基础。