在 MinIO 上运行 Apache Presto：基准测试与 AWS S3

Presto在企业中的增长取决于其速度，SQL兼容性，可扩展性和企业功能集。尽管最初旨在加快Hadoop的速度，但该项目的成功导致了更广泛的采用-在S3，Cassandra，MySQL等上。Presto允许遍历数据存储和位置的数据查询，这在大数据分析的多方面世界中是一大优势。

这篇文章专注于Presto的性能，更具体地说是Amazon S3对象存储服务和MinIO对象存储软件之间的性能比较。本部分是关于基准测试对象存储性能的一系列博客文章的一部分，我们先前有关HDD / S3 Benchmark和NVMe / S3 Benchmark的文章可以在相应的链接中找到。

MinIO返回AWS进行基准测试，并使用了具有NVMe驱动器和100GbE网络的存储优化的裸机实例。

MinIO使用Presto的Starburst 302-E.11发行版。MinIO是Starburst团队的忠实拥护者，也是他们为不断改进企业产品所做的工作的忠实拥护者-尤其是大型联接，安全性和可管理性的改进。

对于这项工作，我们选择了缩放系数为1000的TPC-H基准。TPC-H因其查询多样性，业务定位和现实世界的复杂性而被广泛接受。数据记录大小的摘要如下所示：

基准测试分两个阶段进行。在第一阶段，数据是从AWS S3提供给Presto的。第二阶段的数据驻留在MinIO中。在两个阶段之间，运行Presto的服务器保持不变。

由于运行AWS S3是一项全球可用的服务，因此很难比较运行存储后端的硬件。但是，合理的假设是使S3拥有大量处理请求和清除数据的机器。与MinIO不同，AWS S3不做任何一致性保证，这减轻了底层硬件的计算负担，进一步降低了性能，对S3有利。

尽管有这些限制，MinIO的性能仍可与S3媲美，仅勉强支持S3。通常，某些查询特定的性能是可以预期的。下图总结了查询时间比较MinIO和S3的Starburst Presto工作负载的图表：

对于企业而言，总的来说，Presto的功能可以很好地转换为对象存储。结果是对象存储可以并且应该成为企业数据堆栈的基础组件。其优越的经济性，无限的可扩展性和丰富的企业功能集意味着在绝大多数情况下，它在与Hadoop和其他技术的竞争中赢得了价格/性能之战（请注意，我们并没有说每种情况）。

与往常一样，我们为感兴趣的人提供了完整的详细信息。请查看我们即将发布的关于Spark vs.AWS的文章。如果您有任何疑问，请随时给我们发送邮件至sales@minio.org.cn，或点击页面底部的技术请求表格。