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Geschichte und Design von Trino
Trino ist auf die Abfrage großer Datensätze aus vielen verschiedenen Quellen spezialisiert. Trino kann in einem traditionellen Big-Data-Anwendungsfall auf HDFS zugreifen und es abfragen, aber es kann auch zusätzliche Quellen wie relationale Datenbanken und NoSQL-Datenbanken abfragen. Trino begann ursprünglich 2019 als Fork der Presto-Abfrage-Engine. Seitdem wurde es unabhängig von der Presto-Codebasis entwickelt.
Weitere Informationen zur Trino Query Engine und ihrer Verwendung finden Sie auf der Trino-Website.
Architektonische Konzepte
Trino kann schnelle und effiziente Abfragen ausführen, da es Daten in einem Cluster parallel verarbeitet. Es wurde speziell für die Abfrage eines Data Lakes entwickelt, da es auf Abfragen großer Datenmengen spezialisiert ist, typischerweise in Anwendungsfällen mit Hadoop und HDFS. Es kann aber auch herkömmliche relationale Datenbanken abfragen. Weitere Informationen finden Sie unter Architektur
Komponenten von Trino
Trino verfügt über einige wichtige Architekturkomponenten, die zusammenarbeiten, damit Abfragen schnell ausgeführt werden. Bei der Feinabstimmung Ihres Clusters für eine bessere Leistung ist es hilfreich, sich mit diesen vertraut zu machen:
Der Koordinator ist für die Orchestrierung von Abfragen verantwortlich. Er analysiert und optimiert eingehende SQL-Abfragen, generiert Ausführungspläne, weist Worker-Knoten Aufgaben zu und sammelt und kompiliert Abfrageergebnisse. Darüber hinaus überwacht es die Ressourcennutzung und verfolgt den Status der Worker-Knoten. Weitere Informationen finden Sie unter Coordinator
in der Trino-Dokumentation. Worker-Knoten übernehmen die Datenverarbeitung für Abfragen. Nachdem der Koordinator Aufgaben zugewiesen hat, rufen die Mitarbeiter Daten ab, führen notwendige Operationen wie Verknüpfungen und Aggregationen durch und tauschen Zwischendaten mit anderen Mitarbeitern aus. Weitere Informationen finden Sie in der
Trino-Dokumentation unter Worker. Konnektoren sind Plugins, die es Trino ermöglichen, eine Verbindung zu verschiedenen Datenquellen herzustellen und diese abzufragen. Jeder Connector weiß, wie er auf Daten aus seiner Quelle wie Amazon S3, Apache Hive oder relationalen Datenbanken zugreift und diese abruft. Diese Konnektoren ordnen Quelldaten der Schemastruktur von Trino zu.
Ein Katalog ist eine logische Sammlung von Schemas und Tabellen, die einem bestimmten Connector zugeordnet sind. Im Koordinator definierte Kataloge ermöglichen es Trino, verschiedene Datenquellen als einen einzigen Namespace zu behandeln. Dadurch können Benutzer mehrere Quellen wie Hive und MySQL auf einheitliche Weise in derselben Abfrage zusammen abfragen.
Clients wie die Trino CLI stellen über JDBC- und ODBC-Treiber eine Verbindung zum Trino-Koordinator her, um SQL-Abfragen zu senden. Der Koordinator verwaltet den Lebenszyklus der Abfrage und stellt dem Kunden die Ergebnisse zur weiteren Analyse oder Berichterstattung zur Verfügung.
Ausführen von Abfragen
Um zu verstehen, wie Trino SQL-Anweisungen aufnimmt und sie als Abfragen ausführt, lesen Sie die Trino-Konzepte
