안녕, 친구들! 오늘은 정말 흥미진진한 주제로 여러분과 함께할 거야. 바로 Presto라는 분산 SQL 쿼리 엔진에 대해 깊이 파헤쳐볼 거거든. 😎 데이터베이스와 서버에 관심 있는 친구들이라면 귀가 쫑긋 서겠지? 자, 그럼 시작해볼까?
💡 잠깐! Presto에 대해 들어본 적 없어도 걱정하지 마. 이 글을 다 읽고 나면, 너도 Presto 전문가가 될 수 있을 거야. 그리고 혹시 이런 지식을 다른 사람들과 나누고 싶다면? 재능넷(https://www.jaenung.net)에서 당신의 지식을 공유해보는 건 어때? 🌟
Presto란 뭘까? 🤔
Presto는 Facebook에서 개발한 오픈 소스 분산 SQL 쿼리 엔진이야. 어, 잠깐! '분산'이라는 말에 겁먹지 마. 쉽게 설명해줄게.
imagine 네가 엄청 큰 도서관에 있다고 생각해봐. 이 도서관에는 수백만 권의 책이 있어. 근데 넌 특정 정보를 찾아야 해. 혼자서 이 모든 책을 뒤지려면 평생이 걸릴 거야. 그래서 뭘 할까? 바로 친구들을 불러 도와달라고 할 거야, 맞지?
Presto가 하는 일이 바로 이거야. 엄청나게 큰 데이터셋에서 정보를 찾을 때, Presto는 이 작업을 여러 컴퓨터에 나눠서 처리해. 마치 네가 친구들과 함께 도서관을 뒤지는 것처럼 말이야. 그래서 엄청 빠르게 결과를 얻을 수 있지. 😮
위의 그림을 보면, 중앙의 큰 원이 Presto 엔진이고, 주변의 작은 원들이 각각의 워커(일꾼)들이야. 이 워커들이 협력해서 빠르게 데이터를 처리하는 거지.
Presto의 특징 🌟
자, 이제 Presto가 뭔지 대충 감이 왔지? 그럼 Presto의 주요 특징들을 좀 더 자세히 알아볼까?
빠른 속도 🚀: Presto는 메모리 기반으로 동작해서 디스크 I/O를 최소화해. 그래서 엄청 빠르지!
다양한 데이터 소스 지원 🌐: Presto는 HDFS, Amazon S3, MySQL, PostgreSQL 등 다양한 데이터 소스를 지원해.
ANSI SQL 호환 📜: 표준 SQL을 사용할 수 있어서 배우기 쉽고 사용하기 편해.
확장성 📈: 필요에 따라 쉽게 확장할 수 있어. 데이터가 늘어나도 걱정 없어!
실시간 쿼리 💨: 대화형 분석에 적합해서 실시간으로 데이터를 분석할 수 있어.
어때? 꽤 멋진 특징들이지? 이런 특징들 덕분에 Presto는 빅데이터 분석 분야에서 인기 만점이야. 특히 데이터 과학자나 분석가들에게 사랑받고 있지.
🌱 Tip: 만약 네가 데이터 분석이나 빅데이터에 관심이 있다면, Presto를 배워두면 큰 도움이 될 거야. 재능넷에서 Presto 관련 강의를 찾아보는 것도 좋은 방법이 될 수 있어!
Presto의 구조 🏗️
자, 이제 Presto의 내부 구조를 좀 더 자세히 들여다볼 시간이야. Presto는 크게 세 가지 주요 컴포넌트로 구성되어 있어:
Coordinator 👑: 쿼리 관리와 작업 분배를 담당해.
Worker 🛠️: 실제 데이터 처리를 수행해.
Connector 🔌: 다양한 데이터 소스와의 연결을 담당해.
이 세 가지 컴포넌트가 어떻게 협력하는지 좀 더 자세히 알아볼까?
1. Coordinator (코디네이터) 👑
코디네이터는 Presto 클러스터의 두뇌 역할을 해. 주요 임무는 다음과 같아:
클라이언트로부터 쿼리를 받아들이고 파싱해.
쿼리 실행 계획을 세워.
작업을 여러 워커들에게 분배해.
워커들의 작업 진행 상황을 모니터링해.
최종 결과를 클라이언트에게 전달해.
코디네이터는 마치 프로젝트 매니저와 같아. 전체적인 그림을 보면서 일을 효율적으로 분배하고 관리하는 거지.
2. Worker (워커) 🛠️
워커는 실제로 데이터를 처리하는 일꾼이야. 주요 임무는 이래:
코디네이터로부터 받은 작업을 실행해.
데이터를 읽고, 필터링하고, 집계하는 등의 실제 연산을 수행해.
처리 결과를 다른 워커나 코디네이터에게 전달해.
워커들은 여러 대의 서버에 분산되어 있어서 대규모 데이터를 병렬로 처리할 수 있어. 이게 바로 Presto가 빠른 이유 중 하나지!
3. Connector (커넥터) 🔌
커넥터는 Presto와 다양한 데이터 소스를 연결해주는 다리 역할을 해. 주요 기능은 이래:
다양한 데이터 소스(예: MySQL, PostgreSQL, Hive, Cassandra 등)와의 연결을 관리해.
데이터 소스의 특성에 맞게 데이터를 읽고 쓰는 방법을 제공해.
데이터 소스의 메타데이터(테이블 구조, 통계 정보 등)를 Presto에게 제공해.
커넥터 덕분에 Presto는 다양한 종류의 데이터를 마치 하나의 데이터베이스처럼 쿼리할 수 있어. 정말 편리하지?
🔍 심화 학습: Presto의 구조에 대해 더 자세히 알고 싶다면, 공식 문서를 참고해보는 것도 좋아. 하지만 처음부터 너무 깊이 파고들지 말고, 천천히 이해해 나가는 게 중요해. 재능넷에서 Presto 관련 강의를 들어보는 것도 좋은 방법이 될 수 있어!
Presto의 동작 원리 🔄
자, 이제 Presto의 구조를 알았으니 실제로 어떻게 동작하는지 알아볼까? Presto가 쿼리를 처리하는 과정을 단계별로 살펴보자.
쿼리 제출 📤: 사용자가 Presto 클라이언트를 통해 SQL 쿼리를 제출해.
쿼리 파싱 및 분석 🔍: Coordinator가 쿼리를 파싱하고 분석해.
실행 계획 생성 📊: Coordinator가 최적화된 실행 계획을 만들어.
작업 분배 🔀: Coordinator가 실행 계획을 작은 작업들로 나누고, 이를 Worker들에게 분배해.
데이터 처리 💻: Worker들이 할당받은 작업을 수행하고 결과를 생성해.
결과 수집 🧩: Coordinator가 Worker들로부터 결과를 수집하고 조합해.
결과 반환 📥: 최종 결과를 사용자에게 반환해.
이 과정을 좀 더 자세히 살펴볼까?
1. 쿼리 제출 📤
모든 것은 사용자가 쿼리를 제출하면서 시작돼. 사용자는 Presto CLI, JDBC 드라이버, 또는 다른 클라이언트 도구를 사용해서 SQL 쿼리를 Presto 클러스터에 보내.
예를 들어, 이런 쿼리를 보낼 수 있어:
SELECT customer_name, SUM(order_total)
FROM orders
JOIN customers ON orders.customer_id = customers.id
WHERE order_date >= DATE '2023-01-01'
GROUP BY customer_name
ORDER BY SUM(order_total) DESC
LIMIT 10;
이 쿼리는 2023년 이후의 주문 데이터를 기반으로 상위 10명의 고객을 주문 총액 기준으로 정렬해서 보여줘.
2. 쿼리 파싱 및 분석 🔍
Coordinator가 이 쿼리를 받으면, 먼저 SQL 파서를 사용해 쿼리를 파싱해. 이 과정에서 쿼리의 문법이 올바른지 확인하고, 쿼리를 내부적으로 이해할 수 있는 형태로 변환해.
그 다음, Coordinator는 쿼리를 분석해. 이 단계에서는:
테이블과 컬럼이 실제로 존재하는지 확인해.
조인 조건이 유효한지 검사해.
필요한 데이터 소스를 식별해.
쿼리에 사용된 함수나 연산자가 올바른지 확인해.
만약 이 과정에서 문제가 발견되면, Presto는 에러 메시지를 반환해. 예를 들어, 존재하지 않는 테이블이나 컬럼을 참조하면 이런 에러가 발생할 수 있어:
ERROR: Table 'non_existent_table' does not exist
3. 실행 계획 생성 📊
쿼리가 유효하다고 판단되면, Coordinator는 실행 계획을 생성해. 이 계획은 쿼리를 어떻게 효율적으로 실행할지를 결정해.
실행 계획은 보통 트리 구조로 표현돼. 각 노드는 특정 연산(예: 테이블 스캔, 필터, 조인, 집계 등)을 나타내고, 노드 간의 관계는 데이터 흐름을 나타내.
