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Presto 的劣势主要包括以下几点：
内存消耗较高：Presto 是一个内存密集型系统，处理大规模数据时可能会消耗大量内存，尤其是在并发查询较多的情况下，容易导致内存不足的问题。
缺乏成熟的容错机制：Presto 在执行查询时，如果某个节点发生故障，可能会导致整个查询失败，缺乏像 Hadoop 那样的容错机制。
不支持数据写入：Presto 主要用于数据查询和分析，不支持数据的写入操作，需要依赖其他系统（如 HDFS、S3）进行数据存储和更新。
对复杂查询的支持有限：虽然 Presto 在处理简单查询时性能优异，但在处理复杂的多表连接、嵌套查询等场景时，性能可能会下降。
生态系统相对较小：相比于其他大数据处理框架（如 Spark、Hive），Presto 的生态系统相对较小，社区支持和第三方工具较少。
本题详细解读
内存消耗较高
Presto 的设计目标是实现低延迟的交互式查询，因此它采用了内存计算模型。这种模型在处理大规模数据时，尤其是在并发查询较多的情况下，可能会导致内存消耗过高，甚至出现内存不足的情况。虽然可以通过调整配置参数来优化内存使用，但这需要一定的经验和技巧。
缺乏成熟的容错机制
Presto 的查询执行过程中，如果某个节点发生故障，可能会导致整个查询失败。这是因为 Presto 的设计初衷是追求低延迟和高性能，而不是高容错性。相比之下，Hadoop 等系统通过数据冗余和任务重试机制，能够在节点故障时继续完成任务。
不支持数据写入
Presto 主要用于数据查询和分析，不支持数据的写入操作。这意味着如果需要更新或插入数据，必须依赖其他系统（如 HDFS、S3）来完成。这种设计限制了 Presto 在某些场景下的应用，特别是在需要频繁更新数据的场景中。
对复杂查询的支持有限
Presto 在处理简单查询时表现出色，但在处理复杂的多表连接、嵌套查询等场景时，性能可能会下降。这是因为 Presto 的查询优化器在处理复杂查询时，可能无法生成最优的执行计划，导致查询效率降低。
生态系统相对较小
相比于 Spark、Hive 等大数据处理框架，Presto 的生态系统相对较小。虽然 Presto 本身功能强大，但社区支持和第三方工具较少，这可能会影响其在某些场景下的应用和扩展。
综上所述，Presto 虽然在交互式查询和低延迟场景下表现出色，但在内存消耗、容错机制、数据写入、复杂查询支持和生态系统等方面存在一定的劣势。在选择使用 Presto 时，需要根据具体的应用场景和需求进行权衡。