PRESTO + dose presto cordinator 可以管理 160 个 worker 节点吗？
PRESTO + dose presto cordinator can manage 160 workers node?
我们有一个包含 160 个工作节点的 presto 集群。
- VM 机器上安装的 presto 协调器 ( 32G + 16 CPU )
其他都是工作机（物理机）
基本问题是 - - 如果带有 presto 协调器的机器可以为 160 台工人机器提供服务
除此之外：
我们如何为presto协调器（内存，cpu）调整大小？
协调器机器的最佳实践大小计算公式是什么？
Dose presto coordinator 可以处理和管理 160 台工人机器？ ,
- Dose Presto 协调器机器仅限于管理 X 台工作机器？
崇敬 - http://prestodb.github.io/docs/current/overview/concepts.html
协调员
Presto 协调器是负责解析语句、计划查询和管理 Presto 工作节点的服务器。它是 Presto 安装的“大脑”，也是客户端连接以提交语句以供执行的节点。每个 Presto 安装都必须有一个 Presto 协调器和一个或多个 Presto worker。出于开发或测试目的，可以配置 Presto 的单个实例来执行这两个角色。
协调器跟踪每个工作人员的 activity 并协调查询的执行。协调器创建一个涉及一系列阶段的查询逻辑模型，然后将其转换为 Presto 工作集群上的一系列连接任务 运行。
协调员使用 REST API.
与工作人员和客户沟通
工人
Presto worker 是 Presto 安装中的服务器，负责执行任务和处理数据。工作节点从连接器获取数据并相互交换中间数据。 coordinator负责从worker中获取结果，并将最终结果返回给client。
当 Presto 工作进程启动时，它会向协调器中的发现服务器通告自己，这使得 Presto 协调器可以执行任务。
工作人员使用 REST API.
与其他工作人员和 Presto 协调员进行通信
TL;DR 通常，协调器可以轻松处理比 160 个多得多的工作节点，但您的里程数可能会有所不同。
更长的版本
Presto 协调器可以管理 1000 个工人。
但是，您需要一个具有特定内存和 CPU 资源的协调器。答案是——这取决于。
协调员跟踪跨工作人员的任务执行情况，因此内存限制取决于查询的复杂性。此外，当您查询分区表时（例如在 S3、Hive 中），一些有关查询访问的分区的信息需要保留在内存中。当您有多个查询时，这会加起来。
我们有一个包含 160 个工作节点的 presto 集群。
- VM 机器上安装的 presto 协调器 ( 32G + 16 CPU ) 其他都是工作机（物理机）
基本问题是 - - 如果带有 presto 协调器的机器可以为 160 台工人机器提供服务
除此之外：
我们如何为presto协调器（内存，cpu）调整大小？
协调器机器的最佳实践大小计算公式是什么？
Dose presto coordinator 可以处理和管理 160 台工人机器？ ,
- Dose Presto 协调器机器仅限于管理 X 台工作机器？
崇敬 - http://prestodb.github.io/docs/current/overview/concepts.html
协调员 Presto 协调器是负责解析语句、计划查询和管理 Presto 工作节点的服务器。它是 Presto 安装的“大脑”，也是客户端连接以提交语句以供执行的节点。每个 Presto 安装都必须有一个 Presto 协调器和一个或多个 Presto worker。出于开发或测试目的，可以配置 Presto 的单个实例来执行这两个角色。
协调器跟踪每个工作人员的 activity 并协调查询的执行。协调器创建一个涉及一系列阶段的查询逻辑模型，然后将其转换为 Presto 工作集群上的一系列连接任务 运行。
协调员使用 REST API.
与工作人员和客户沟通工人 Presto worker 是 Presto 安装中的服务器，负责执行任务和处理数据。工作节点从连接器获取数据并相互交换中间数据。 coordinator负责从worker中获取结果，并将最终结果返回给client。
当 Presto 工作进程启动时，它会向协调器中的发现服务器通告自己，这使得 Presto 协调器可以执行任务。
工作人员使用 REST API.
与其他工作人员和 Presto 协调员进行通信TL;DR 通常，协调器可以轻松处理比 160 个多得多的工作节点，但您的里程数可能会有所不同。
更长的版本 Presto 协调器可以管理 1000 个工人。 但是，您需要一个具有特定内存和 CPU 资源的协调器。答案是——这取决于。
协调员跟踪跨工作人员的任务执行情况，因此内存限制取决于查询的复杂性。此外，当您查询分区表时（例如在 S3、Hive 中），一些有关查询访问的分区的信息需要保留在内存中。当您有多个查询时，这会加起来。