在调度任务时，有几个决策点，第一：分配多少个任务，第二：每个任务分配到哪些机器上。
要回答这个问题，首先把计算任务做一下分类，在presto内部有4种计算类型的节点：
- source节点，读源数据的节点，负责读取数据、Map阶段的计算任务。分配的个数由SplitManager根据数据决定。
- fixed节点，shuffle节点，用于处理reduce任务。比如group by计算，source阶段的数据按照hash发送到fixed节点。分配的个数由
hash_partition_count这个session参数决定，由于是固定个数，所以对于不同的数据规模采用同样的个数也不是很合适，这也是需要改进的点。 - single节点，单节点计算任务，某些计算需要在单一节点计算，比如MergeReduce，output等，需要分配一个节点。
- coordinator only，只在coordinator节点计算的任务，一般是meta类操作。
Presto是一个计算引擎，采用计算和存储分离的架构。所以，理论上来讲，上边回答清楚每个阶段分配多少个计算任务，然后按照随机的原则把task分配到每台机器上，并注意机器之间的负载均衡就足够了。
但是这样性能并不是最佳的。我们都知道，大规模的数据迁移是一件非常耗时的事情。在计算机硬件中，CPU、内存、磁盘、网卡，这些硬件中，网卡的性能提升是最慢的，在整个分布式系统中也是性能最差的。
因此在调度上presto提供了一种基于拓扑的调度算法(Topology Aware schedule),以使source节点尽量靠近数据。
拓扑调度算法Topology Aware Scheduling strategy
Presto把集群资源划分成两级结构(Machine,集群)(包含机架的三级结构是我们的实现方式，不是presto原生的算法)。
分配算法如下：
- 当分配一个split时候，会给定split的一个地址，这个地址代表期望的分配地址。
- 从Machine层开始查找，首先查看Machine上已经分配的split个数是否已满，若未满则分配该机器，
- 若Machine资源池已满，然后查看机架级别的资源池。多个机器组成一个机架。然后在同一个机架找出一台机器，这台机器的资源池小于75%，则分配这台机器。
- 如果在机架级别找不到可用机器，则到集群级别找一台机器，这台机器的资源池使用量小于50%，则分配这台机器。否则分配失败。
presto代码提供了Machine/集群的两级拓扑结构，但是架构上提供一个基础的多级分配策略，因此我们增加了机架级别的资源调度。我们知道，同一个机架内机器在一个交换机下，网络速度要快于跨机架传输。
Presto调度上的其他优化点
presto提供了基础的调度能力，这个调度策略是很简单的，如果要实现精细化的调度，还有很多工作可以做。例如：
- 上文提到的Fix Count Scheduler，对所有的计算采用固定的节点个数。这个可以通过CBO，衡量不同数据源的大小，以及计算的复杂度，分配不同的节点个数。
- 上文提到的机架级别调度。
- 在资源池的管理上，简单以split的个数来衡量，但是我们知道每个split对应的数据量和计算复杂度是不一样的。因此更加精细化的策略是根据统计数据预估split消耗的内存/cpu。