在Facebook總部的一次開發者會議上，這個社交網絡巨頭的工程師透露，他們正在使用新的自主研發的查詢引擎Presto，在已有的250PB的龐大數據倉庫上進行交互式分析。
據Martin Traverso工程師透露，有超過850名Facebook工程師每天用它來掃描超過320TB的數據。在以前，我們的科學家和分析師一直依靠Hive來做數據分析。但Hive是專為批處理設計的。但隨著數據越來越多，Hive已不能滿足我們的需求。雖然我們還有其他比Hive更快的工具，但它們要麼在功能有所限制要麼就太簡單，以至於無法操作我們龐大的數據倉庫。而在過去的幾個月中，我們一直使用Presto來填補這方面的空白。
Hive是Facebook在幾年前專為Hadoop打造的一款數據倉庫工具。因為它主要依賴MapReduce進行運行，所以隨著年齡的上升，其在速度上已不能滿足日益增長的數據要求。浏覽一個完整的數據集可能要花費幾分到幾小時，這完全是不切實際的。
Traverso還表示，使用Presto進行簡單的查詢只需要幾百毫秒，即使是非常復雜的查詢，也只需數分鐘即可完成，它在內存中運行，並且不會向磁盤寫入。
雖然看起來Presto如同Facebook版的Cloudera Impala SQL查詢引擎，或與Hortonworks在Stinger項目中所做的事情相似，但這是按照Facebook規模為實現更快操作而定制的版本。Presto並不會與其他商業產品進行競爭，但它會很快讓大數據行業產生不小的震動。並且Facebook打算在今年秋天以開源的形式發布Presto。
Facebook的工程經理Ravi Murthy表示，隨著用戶量地不斷增長，數據倉庫也在快速增長，它比四年前要大4000倍。Murthy 也表示，在接下來幾年，數據將會達到艾字節。因此，為了適應這種數據規模，我們不得不重新考慮許多東西。
Presto則是其中之一，除了提高查詢速度，在CPU使用效率上，這個引擎比Hive高效7倍。另外一個正在進行的項目是縮減Facebook數據中心的分析數據空間。
對於Facebook最新推出的查詢引擎Presto，微博上的各位大神又有哪些看法呢？
原EMC中國研究院大數據實驗室負責人大數據皮東：Facebook最新的交互式大數據查詢系統Presto，類似於Cloudera的Impala和Hortonworks的Stinger，解決Facebook迅速膨脹的海量數據倉庫快速查詢需求。Facebook針對Exabyte規模數據正在開發新一代大數據系統，Presto是其中的數據倉庫交互查詢系統，應該還有海量存儲系統。在這個級別，很多設計需要考慮！
新浪CTO兼聯席總裁許良傑Jack：社交網絡和社會化媒體催生了真正的大數據（Big Data）平台。新浪微博也不例外……
英國利茲大學計算機及語言學研究員，搜索項目博士後研究員vinW：1. presto秋季會開源；2.比hive快七倍；3.基於內存
Launch_Bruce：FaceBook不是搜索引擎，對實時性的要求更高，即使當初推出Hive，也只能是權宜之計。這屬於Hadoop的基因，Hadoop必將會讓很多沒有深度思索盲目上馬的項目最後舉步維艱。但是顯然Hadoop成功的生態系統也會害了不少人。
TeslaElon：加油！Big Data會衍生出很多商業機會。尤其是與最大的電商平台阿裡巴巴以及最大的視頻平台YOKU潛在的合作值得期待。另外Sina投資了不少微博上的火爆應用，很多機會，後面看Sina研發和管理以及銷售如何做好。
搬運大數據的亨利：大約五年以前做大數據分析，我們的MPP產品就已經有這些策略了。當時，最大的問題是大數據在互聯網，但這些明星企業不愛花錢購買只愛造輪子。還是電信客戶好，他們願意花錢采購而不是造輪子。
英文來自：gigaom.com
