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Presto 的分布式执行计划（Distributed Execution Plan）是 Presto 在执行 SQL 查询时生成的一种逻辑和物理执行计划的结合体。它将 SQL 查询分解为多个任务，并将这些任务分配到集群中的多个节点上并行执行。分布式执行计划的核心目标是通过并行化和分布式计算来加速查询的执行。
Presto 的分布式执行计划通常分为以下几个阶段：
SQL 解析与逻辑计划生成：Presto 首先将 SQL 查询解析为抽象语法树（AST），然后生成逻辑执行计划（Logical Plan）。逻辑计划描述了查询的逻辑操作，如过滤、聚合、连接等。
逻辑计划优化：Presto 会对逻辑计划进行优化，例如谓词下推、列裁剪等，以减少不必要的数据处理。
物理计划生成：优化后的逻辑计划会被转换为物理执行计划（Physical Plan）。物理计划描述了如何在集群中执行这些操作，包括任务的划分、数据的分布等。
任务调度与执行：物理计划被分解为多个任务，Presto 的调度器将这些任务分配到集群中的不同节点上执行。每个节点负责处理分配给它的任务，并将结果返回给协调节点。
结果合并与返回：协调节点负责将各个节点的结果进行合并，并最终返回给客户端。
本题详细解读
1. SQL 解析与逻辑计划生成
在 Presto 中，SQL 查询首先会被解析为抽象语法树（AST）。AST 是 SQL 查询的树状表示，每个节点代表一个 SQL 操作，如 SELECT、FROM、WHERE 等。Presto 的解析器会根据 SQL 语法规则将查询转换为 AST。
接下来，Presto 会将 AST 转换为逻辑执行计划。逻辑执行计划描述了查询的逻辑操作，但不涉及具体的执行细节。例如，一个简单的 SELECT 查询可能会生成一个逻辑计划，包含扫描表、过滤条件和投影操作。
2. 逻辑计划优化
逻辑计划生成后，Presto 会对其进行优化。优化的目标是减少查询执行时的计算量和数据传输量。常见的优化技术包括：
- 谓词下推：将过滤条件下推到数据源，减少需要处理的数据量。
- 列裁剪：只选择查询中需要的列，减少数据传输量。
- 常量折叠：在编译时计算常量表达式，减少运行时计算。
这些优化技术可以显著提高查询的执行效率。
3. 物理计划生成
优化后的逻辑计划会被转换为物理执行计划。物理执行计划描述了如何在集群中执行这些操作。物理计划包括任务的划分、数据的分布、操作的并行化等。
例如，一个 JOIN 操作可能会被分解为多个任务，每个任务负责处理一部分数据。Presto 会根据数据的分区情况，将任务分配到不同的节点上执行。
4. 任务调度与执行
物理计划生成后，Presto 的调度器会将任务分配到集群中的不同节点上执行。每个节点负责处理分配给它的任务，并将结果返回给协调节点。
Presto 的任务调度器会根据集群的负载情况、数据的位置等因素，动态调整任务的分配。这样可以确保集群的资源得到充分利用，同时避免某些节点过载。
5. 结果合并与返回
当所有节点完成任务后，协调节点会负责将各个节点的结果进行合并。合并的方式取决于查询的类型，例如，对于聚合查询，协调节点会对各个节点的聚合结果进行汇总；对于排序查询，协调节点会对各个节点的排序结果进行归并排序。
最终，协调节点将合并后的结果返回给客户端，完成查询的执行。