在大数据时代，SQL 作为数据分析的通用语言，于大规模数据集的处理中起着举足轻重的作用。尽管大数据技术日新月异，Hive 依旧是大数据 SQL 领域的坚实基石。它提供了类似 SQL 的查询接口 ——HiveQL，使用户能够轻松地对存储于 HDFS 或其他兼容存储系统中的大规模数据进行汇总、即席查询与分析，而无需深入洞悉底层分布式计算的复杂性。Presto 通过与 Hive Metastore 集成，获取 Hive 表的元数据信息。Presto 的 Hive 连接器允许其直接与 Hive Metastore 进行通信，从而能够访问 Hive 表的模式、表名、列名等元数据，并利用这些信息构建查询计划，确定数据的位置。
当面对 TB 乃至 PB 量级的数据时，Presto 是专门针对大数据查询进行优化而顺势而生的，Presto 保留了 SQL 的易用性，又引入了诸多创新技术，以实现对大规模数据的高效查询。Presto 充分利用现代硬件的高速内存，将中间结果存储于内存而非传统的磁盘上，极大地减少了 I/O 操作，显著提升了查询速度。Presto 的 SQL 语法更趋近于传统 SQL，使其在交互式查询和实时分析场景中表现卓越，而 Hive 则更适合批处理和离线分析场景。
Presto 在需要快速、交互式查询多种数据源的场景中表现突出，如即席分析、商业智能报告和实时数据探索。其无需进行 ETL 即可连接多种存储系统的特性，使其成为构建统一数据访问层、实现跨源分析的理想之选。
Serverless Presto 支持快速部署和事件驱动，完美适应了 Serverless 架构的事件驱动模型。在容错性和简化部署方面，无状态的特性使得 Serverless 应用更易实现高可伸缩性，且容错性更强，同时也简化了部署与维护。
企业可以选择在构建数仓初期就使用 Serverless Presto ，同样支持在已经运行的数仓上新增部署 Presto，通过简单的元数据配置即可实现与原数仓的跨源查询。用户在提交查询时可以根据场景需要和要查询的数据选择使用 Presto 或者 Spark 进行查询。

综上所述，Presto 在查询速度、内存计算、数据源支持、SQL 语法、内置函数和操作符、性能优化以及适用场景等方面相较于 Hive 具有显著优势。这些优势使得 Presto 成为进行交互式数据分析的理想选择，尤其在需要实时或近实时结果的应用场景中。