这本书解决了什么问题？

解决海量数据交互式查询难题：帮助读者掌握Presto这一高性能分布式SQL查询引擎，实现对GB到PB级数据的秒级交互式查询分析。打通多数据源统一查询的障碍：讲解如何通过Presto连接Hive、MySQL、Kafka等多种数据源，用一套SQL完成跨源数据分析。突破Presto性能调优瓶颈：深入剖析Presto的查询执行引擎、内存管理和调度机制，帮助读者定位并解决查询慢、内存溢出等性能问题。掌握Presto集群部署与运维：提供从单机安装到大规模集群部署的完整指南，解决生产环境中集群管理和监控的实操问题。连接器开发与扩展能力：讲解如何开发自定义连接器和函数，满足特定业务场景下的定制化查询需求。

这本书适合哪些读者？

大数据开发工程师：需要使用Presto构建交互式查询平台，处理Hive、HDFS等大数据源的技术人员。数据分析师：希望通过SQL快速查询和分析海量数据，提升数据分析效率的业务分析人员。数据平台架构师：负责设计和搭建企业级数据查询平台，需要评估和选型Presto的技术决策者。运维工程师：负责Presto集群的部署、监控和调优，需要深入理解其运行机制的技术运维人员。大数据方向学生：学习大数据查询引擎技术，希望了解Presto原理并掌握实际应用能力的在校学生。

这本书应该怎么读？

先搭建环境再学理论：建议第1-2章先动手搭建Presto环境，有直观体验后再深入学习架构原理。第3-4章配合实际数据练习：学习SQL和连接器时，用自己的数据源进行查询练习，加深理解。第5-6章重点理解执行机制：查询执行引擎和内存管理是Presto的核心，需要反复阅读并结合日志分析。第7章调优部分结合实际场景：将性能调优技巧应用到实际工作中的慢查询上，边学边用。第9-10章适合有开发需求的读者：如需自定义扩展，重点研读连接器和函数开发章节并动手实践。

读完这本书能收获什么？

掌握Presto核心原理：深入理解Presto的分布式架构、查询执行引擎和内存管理机制，知其然更知其所以然。具备集群部署与运维能力：能够独立完成Presto集群的搭建、配置、监控和日常运维工作。能够进行查询性能调优：掌握慢查询分析和优化的系统方法，能有效解决生产环境中的性能问题。熟练使用多数据源联合查询：掌握各类连接器的配置和使用，实现跨数据源的统一SQL查询分析。具备二次开发能力：能够根据业务需求开发自定义连接器和函数，扩展Presto的功能边界。