相关说明：

Presto官网: Presto | Distributed SQL Query Engine for Big Data (prestodb.io)

DeltaLake官网: Delta Lake - Reliable Data Lakes at Scale

安装Presto:

1. 安装文档链接如下：
   Deploying Presto — Presto 0.252 Documentation (prestodb.io)

2. 中文描述：
   a. 下载presto-server-0.252.tar.gz，上传到Linux 服务器并重命名为presto
   b. 进入到presto目录，创建etc目录，命令如下:

cd presto
mkdir etc
mkdir etc/catalog
touch etc/node.properties
touch etc/jvm.config
touch etc/config.properties

c. 添加属性

1. node.properties添加以下属性，当然也可以根据官网的提示进行修改：

node.environment=production  #节点名字，集群中这个名字要一样
node.id=ffffffff-ffff-ffff-ffff-ffffffffffff #唯一标识，可以为其他的数字
node.data-dir=/var/presto/data #数据目录

2. jvm.config添加以下属性：

-server
-Xmx16G
-XX:+UseG1GC
-XX:G1HeapRegionSize=32M
-XX:+UseGCOverheadLimit
-XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
-XX:+ExitOnOutOfMemoryError

3. config.properties添加以下属性(这个是单机版的属性，如果是集群请参考官网)：

coordinator=true
node-scheduler.include-coordinator=true
http-server.http.port=8080
query.max-memory=5GB
query.max-memory-per-node=1GB
query.max-total-memory-per-node=2GB
discovery-server.enabled=true
discovery.uri=http://example.net:8080

4. catalog目录下是放置的连接器配置，需要根据自己的需要进行配置，连接器配置链接如下：
   Connectors — Presto 0.252 Documentation (prestodb.io)

d. 下载 presto-cli-0.252-executable.jar 客户端jar包，上传到Linux服务器，并将jar包变为可执行环境，命令如下:

chmod +x  presto-cli-0.252-executable.jar

启动Presto

1. 进入到presto/bin目录下，执行以下命令:

bin/launcher start

2. 客户端登录服务器，执行

presto --server localhost:8080 --catalog hive --schema default
# catalog 是catalog目录的连接器文件名，而非配置名称，很重要。
# schema 相当于数据库，但并非是真正的数据库
# 8080 是config.properties中配置的端口，自己根据需要改

Presto整合Deltalake

详细整合的步骤链接：Presto and Athena to Delta Lake integration — Delta Lake Documentation

中文简化版Presto与DeltaLake整合过程如下：
Step1. 通过SQL, Scala, Java, Python 其中之一生成Mainfest文件，具体如下：

#SQL 生成方式
GENERATE symlink_format_manifest FOR TABLE delta.`<path-to-delta-table>`

 #Scala 生成方式
val deltaTable = DeltaTable.forPath(<path-to-delta-table>)
deltaTable.generate("symlink_format_manifest")

#Java生成方式
DeltaTable deltaTable = DeltaTable.forPath(<path-to-delta-table>);
deltaTable.generate("symlink_format_manifest");

#Python生成方式
deltaTable = DeltaTable.forPath(<path-to-delta-table>)
deltaTable.generate("symlink_format_manifest")

#注意：forPath 是要整合的数据路径，"symlink_format_manifest" 是固定的，不可更改

Step2. 生成Presto表

CREATE EXTERNAL TABLE mytable ([(col_name1 col_datatype1, ...)])
[PARTITIONED BY (col_name2 col_datatype2, ...)]
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.serde.ParquetHiveSerDe'
STORED AS INPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.SymlinkTextInputFormat'
OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat'
LOCATION '<path-to-delta-table>/_symlink_format_manifest/'  -- location of the generated manifest

注意1：Presto是无法生成外部表的，需要在Hive或者Spark中进行生成，生成的语句就是上面的语句，但是Athena 是可以直接生成外部表的

注意2：在通过以上语句在Hive或者Spark中生成的表，可以直接在Presto直接使用，但在Hive中查出来的是为Null

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2021-06-16 更新

通过以下命令进入到presto

./prestocli --server IP:Port --catalog hive
# ip：安装有presto的地址
# port：/etc/config.properties 中 http-server.http.port=port 的端口配置
# catalog: /etc/catalog 下的hive.properties的文件名

进入之后进行相关的操作需要指定schema,查看有多少个schema，使用以下命令

show schemas;

#显示结果如下：
default            
information_schema 
test               
(3 rows)
Query 20210616_023139_00010_prehn, FINISHED, 3 nodes
Splits: 36 total, 36 done (100.00%)
0:00 [3 rows, 68B] [12 rows/s, 170B/s]