Presto调优总结 Presto调优总结

Presto进行大批量的数据计算。一开始是串行执行每个query，需要很长的时间才能计算完成。查看服务器占用以后，发现资源利用率很低，因此，决定使用并行计算，提高资源利用率。
Presto集群配置情况：

角色	cpu	内存
coordinator	4核	16G
worker	8核	32G
worker	8核	32G

问题与分析当开启并行以后，发现presto出现了重启的现象，并且并行的任务数越多重启的频率越频繁，并且参考https://cloud.tencent.com/developer/article/1156796调整presto内存参数之后问题依旧。
【Presto调优总结】配置如下：

jvm.config: -Xmx 15GBconfig.propertities: query.max-memory 2GB query.max-memory-per-node 1GB resources.reserved-system-memory 4GB

观察了worker的内存的占用情况，没有发现异常。
查阅coordinators所在机器的系统日志发现：

Out of memory: Kill process 324 (presto-server) score 373 or sacrifice child [ 9138.843290] Killed process 324, UID 500, (presto-server) total-vm:13818884kB, anon-rss:6081652kB, file-rss:692kB [10657.363339] barad_agent invoked oom-killer: gfp_mask=0x201da, order=0, oom_adj=0, oom_score_adj=0 [10657.366892] barad_agent cpuset=/ mems_allowed=0 [10657.366895] Pid: 1561, comm: barad_agent Not tainted 2.6.32-573.el6.x86_64 #1

显然，因为占用了过多的内存，系统的oom-killer直接将presto-server进程杀掉。经过咨询腾讯云发现，jvm.config的配置不仅在worker上生效也在coordinator上生效。因为Presto是master模式的，主节点上的coordinator要负责分析逻辑计划，安排执行物理计划，以及下发woker的请求，presto的master比core（worker）任务其实更重的。在并行数较多的时候，coordinator内存占用增长。
解决升级coordinator配置到8核32G，问题解决。