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smizy

自动构建

基于alpine的Presto分布式SQL查询引擎镜像，支持快速搭建多节点集群，提供大数据分析的SQL查询能力，包含部署示例与集群管理UI。

2 次收藏下载次数: 0状态：自动构建维护者：smizy仓库类型：镜像最近更新：6 年前

让 AI 帮你使用轩辕镜像？ · 展开查看说明 · 点击收起说明

如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具，协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题，请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。

只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可：

请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求：

https://xuanyuan.cloud/agents.md

在未充分阅读并理解该文档前，不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。

查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式，不推荐豆包 AI；Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接，或加入 User Rules。若 AI 无法访问外链，可打开说明文档复制全文粘贴。文档会随站点更新，复制内容可能过期，建议定期检查。

镜像标签列表与下载命令

docker-presto

![CircleCI]([***]

镜像概述

该镜像为基于alpine系统的Presto分布式SQL查询引擎镜像，替换了plugin/hive-hadoop2/hadoop-apache2-2.7.4-3.jar中的Hadoop原生库以适配alpine环境，支持快速构建Presto集群进行大数据查询分析。

核心功能

分布式SQL查询能力，支持多节点部署（协调器+worker节点）
可查询JMX等数据源，获取集群运行状态信息
提供集群管理UI，可视化查看集群概览

使用场景

适用于大数据分析场景下的即席查询、数据报表生成、分布式数据存储（如HDFS、S3等）的SQL查询需求，帮助用户快速分析大规模数据集。

配置说明与部署示例

部署步骤

创建虚拟网络

bash
docker network create vnet

加载Docker环境（按需）

bash
eval $(docker-machine env default)

启动容器集群

bash
docker-compose up -d

查看容器状态

bash
docker-compose ps

执行查询示例

bash
# 进入worker节点执行查询
docker-compose exec worker-1 presto --server coordinator-1.vnet:8080 

# 查看JMX表
presto> SHOW TABLES FROM jmx.current;

# 查询JVM运行信息
presto> SELECT node, vmname, vmversion FROM jmx.current."java.lang:type=runtime";

访问集群UI

打开浏览器访问：http://$(docker-machine ip default):8080

清理资源

bash
docker-compose stop
docker-compose rm -fv

镜像拉取方式

您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问标签列表页面。

轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 presto 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/smizy/presto:<标签>

使用方法：

DockerHub 原生拉取命令

docker pull smizy/presto:<标签>

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