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Presto分布式查询的资源优化主要包括以下几个方面：
- 调整并发度：Presto的并发度可以通过
planner.width.max_per_node和planner.width.max_per_task参数进行设置。适当提高这两个参数的值可以提高并发度，从而加快查询速度。但是，如果设置得过高，可能会导致内存不足或其他问题，因此需要进行权衡和调整。 - 优化数据倾斜：数据倾斜是分布式查询中常见的问题，它会导致某些节点负载过高，而其他节点则处于空闲状态。为了解决这个问题，可以采用一些策略，如添加随机前缀、使用Salting技术等。此外，还可以通过调整
planner.slice_size参数来控制每个任务处理的数据量，从而避免数据倾斜。 - 合理分配资源：在Presto集群中，需要合理分配CPU、内存和磁盘等资源，以确保每个节点都能够高效地运行。可以通过监控工具了解每个节点的资源使用情况，并根据实际情况进行调整。
- 优化查询计划：Presto使用基于成本的优化器来选择查询计划，可以通过调整相关参数来影响查询计划的选择。例如，可以设置
planner.cost.column_access_cost_per_row和planner.cost.join_cost_per_row等参数来调整列访问和连接的成本，从而影响查询计划的选择。 - 使用缓存：对于频繁执行的查询，可以考虑使用缓存来提高查询速度。Presto支持多种缓存机制，如内存缓存、磁盘缓存等。可以通过配置缓存参数来启用和使用缓存。
总之，Presto分布式查询的资源优化需要综合考虑多个方面，包括并发度、数据倾斜、资源分配、查询计划和缓存等。通过对这些方面进行优化，可以提高Presto集群的性能和效率。
