一、Trino概述

1. 定義與基本概念

Trino（原Presto SQL）是一個開源的分布式SQL查詢引擎，專為大數據聯邦查詢設計。它允許用戶使用標準的SQL語法對分布在多個異構數據源上的大規(guī)模數據集進行查詢，這些數據源包括但不限于關系型數據庫（如MySQL、PostgreSQL）、NoSQL數據庫（如MongoDB、Redis）、消息隊列（如Kafka）以及云存儲（如S3、ADLS）等。Trino的核心目標是支持秒級查詢海量數據（PB級），并能無縫查詢異構數據源，為數據分析師和數據科學家提供了一個強大而靈活的工具，以滿足他們在數據分析和決策支持方面的需求。

2. 誕生背景與發(fā)展歷程

Trino的起源可以追溯到Facebook的數據基礎設施需求。在早期，Facebook的數據分析團隊面臨著Hive查詢速度過慢的問題，無法滿足對實時性和低延遲的需求。為了解決這一問題，2012年，Facebook的Dain Sundstrom、Martin Traverso、David Phillips和Eric Hwang共同創(chuàng)建了Presto。Presto一經推出，便因其高性能和分布式查詢能力受到了廣泛關注，并于2013年正式開源。

隨著Presto的普及和使用范圍的擴大，社區(qū)內部出現了一些分歧，特別是在Facebook和一些外部貢獻者之間。這些分歧主要集中在項目治理、貢獻流程和版本發(fā)布等方面。為了應對這些問題，一部分社區(qū)成員決定創(chuàng)建一個新的分支，稱為PrestoSQL。2020年12月，由于Facebook已經獲得了“Presto”這個名字的商標，PrestoSQL被重新命名為Trino，從此Trino成為了一個獨立的項目，并擁有活躍的社區(qū)支持和開發(fā)。

二、Trino核心特性

1. 查詢速度快

與傳統(tǒng)的數據倉庫和查詢引擎相比，Trino具有顯著的查詢速度優(yōu)勢。傳統(tǒng)的數倉/引擎查詢時間通常在分鐘到小時級別，而Trino能夠實現秒到分鐘級的查詢響應，這使得它非常適合交互式分析和BI報表等場景。Trino采用了流水線式的查詢處理模式，將查詢分解為多個獨立的階段，每個階段在不同的節(jié)點上并行執(zhí)行，通過并行處理和基于內存的計算、交互，支持亞秒級甚至毫秒級的查詢響應。此外，Trino還優(yōu)化了數據掃描、聚合和過濾等操作，以減少I/O和網絡延遲，從而提高整體查詢性能。

2. 數據源支持廣泛

Trino的一個重要特性是其對異構數據源的強大支持。它可以通過插件化的連接器與20多種不同的數據源進行無縫集成，包括關系型數據庫、NoSQL數據庫、對象存儲、消息隊列等。這種聯邦查詢能力使得用戶可以在一個統(tǒng)一的界面下對不同數據源中的數據進行查詢和分析，無需將數據移動到一個集中的存儲位置。例如，用戶可以使用Trino在同一個SQL查詢中同時訪問MySQL數據庫和Hive數據倉庫中的數據，大大提高了數據分析的效率。

3. 架構擴展性強

Trino采用了分布式無共享架構（Shared Nothing Architecture），具有良好的擴展性。它的工作節(jié)點（Worker）是無狀態(tài)的，可以根據需要進行彈性伸縮。當數據量或查詢請求增加時，用戶可以通過添加更多的工作節(jié)點來提高系統(tǒng)的處理能力，而不會對現有系統(tǒng)造成影響。這種彈性伸縮的能力使得Trino能夠按需擴容，降低了用戶的使用成本，特別適合處理大規(guī)模數據集和高并發(fā)查詢的場景。

4. 使用成本低

Trino是開源的，用戶可以免費使用和修改其源代碼。同時，它具有云原生的特性，支持容器化部署，可以在各種云平臺上輕松運行。與一些商業(yè)授權的數據庫和查詢引擎相比，Trino避免了廠商鎖定，用戶可以根據自己的需求選擇合適的云服務提供商和硬件資源，從而降低了使用成本。此外，Trino還支持插件化擴展，用戶可以根據自己的需求自定義連接器、函數和安全策略，進一步提高了系統(tǒng)的靈活性和可定制性。

三、Trino技術架構

1. 核心組件

(1) 協(xié)調器（Coordinator）

協(xié)調器是Trino集群的大腦，負責接收用戶提交的SQL查詢請求，對查詢進行解析和驗證，生成分布式執(zhí)行計劃，并將任務調度到各個工作節(jié)點上執(zhí)行。同時，協(xié)調器還負責監(jiān)控查詢的執(zhí)行狀態(tài)，匯總和返回最終的查詢結果。協(xié)調器的主要功能包括SQL解析與優(yōu)化、資源管理和任務調度等。在SQL解析與優(yōu)化方面，協(xié)調器會將用戶提交的SQL語句轉換為抽象語法樹（AST），然后進行語義驗證和邏輯計劃生成，最后通過基于成本的查詢優(yōu)化（CBO）算法生成優(yōu)化后的物理執(zhí)行計劃。在資源管理方面，協(xié)調器會對全局資源進行配額控制，確保系統(tǒng)資源的合理分配。在任務調度方面，協(xié)調器會根據工作節(jié)點的負載情況和數據分布情況，將查詢任務分配到合適的工作節(jié)點上執(zhí)行。

(2) 工作節(jié)點（Worker）

工作節(jié)點是Trino集群中實際執(zhí)行查詢任務的節(jié)點。它接收協(xié)調器分配的任務，通過連接器訪問數據源，并執(zhí)行數據掃描、過濾、聚合等操作。工作節(jié)點通過Driver驅動多個Operator（最小執(zhí)行單元）來完成具體的任務。每個工作節(jié)點都有自己的內存管理器，負責對內存進行精細化控制，以提高查詢的執(zhí)行效率。工作節(jié)點的狀態(tài)機包括PLANNED（計劃中）、RUNNING（運行中）、FINISHED（完成）和FAILED（失敗）等狀態(tài)，協(xié)調器會根據工作節(jié)點的狀態(tài)對任務進行調度和管理。

(3) 連接器（Connector）

連接器是Trino實現計算與存儲分離的關鍵組件。它通過插件的方式支持新的數據源，解耦了查詢引擎和數據源之間的依賴關系。每個連接器都實現了特定的接口，如getSplits()（數據分片）和getPage()（數據頁獲取）等，用于與不同的數據源進行交互。通過連接器，Trino可以將查詢請求轉換為對具體數據源的操作，從而實現對異構數據源的統(tǒng)一查詢。例如，對于Hive數據源，Trino的Hive連接器會與Hive Metastore進行交互，獲取表的元數據信息，并將查詢任務轉換為對HDFS上數據文件的讀取操作。

2. 分層架構設計

(1) 協(xié)調層（Coordinator）

協(xié)調層是Trino集群的核心管理層，主要由協(xié)調器組成。它負責整個集群的任務調度、資源管理和查詢優(yōu)化等工作。協(xié)調層的主要組件包括SQL解析器、優(yōu)化器、調度器和資源管理器等。SQL解析器負責將用戶提交的SQL語句解析為抽象語法樹（AST），優(yōu)化器則基于成本的查詢優(yōu)化（CBO）算法對邏輯計劃進行優(yōu)化，生成物理執(zhí)行計劃。調度器負責將任務分配到各個工作節(jié)點上執(zhí)行，資源管理器則對全局資源進行配額控制，確保系統(tǒng)資源的合理分配。

(2) 計算層（Worker）

計算層是Trino集群的執(zhí)行層，由多個工作節(jié)點組成。工作節(jié)點負責執(zhí)行具體的查詢任務，通過連接器訪問數據源，并進行數據處理和計算。計算層的主要組件包括任務執(zhí)行器、驅動池和內存管理器等。任務執(zhí)行器負責處理任務，驅動池則提供多線程執(zhí)行引擎，以提高任務的執(zhí)行效率。內存管理器負責對工作節(jié)點的內存進行精細化控制，確保任務能夠在有限的內存資源下高效執(zhí)行。

(3) 連接層（Connector）

連接層是Trino與數據源之間的接口層，由各種連接器組成。連接器負責將Trino的查詢請求轉換為對具體數據源的操作，實現對異構數據源的統(tǒng)一查詢。連接層的主要組件包括統(tǒng)一接口和數據源適配器等。統(tǒng)一接口定義了連接器與Trino查詢引擎之間的交互規(guī)范，數據源適配器則根據不同的數據源類型實現了具體的接口，如Hive數據源適配器、MySQL數據源適配器等。

四、Trino查詢執(zhí)行流程

1. 查詢提交

用戶可以通過CLI、JDBC或Web UI等方式向Trino集群的協(xié)調器提交SQL查詢請求。協(xié)調器接收到查詢請求后，會對SQL語句進行語法檢查和語義驗證，確保查詢的合法性。

2. 查詢解析

協(xié)調器對提交的SQL語句進行解析，生成抽象語法樹（AST），并將其轉換為邏輯查詢計劃。在這個過程中，協(xié)調器會對查詢進行語義分析，檢查表名、列名、函數調用等是否合法，并進行類型檢查和常量折疊等優(yōu)化操作。

3. 任務分發(fā)

協(xié)調器根據生成的邏輯查詢計劃，將任務分解為多個子任務，并將這些子任務分發(fā)到各個工作節(jié)點上執(zhí)行。在任務分發(fā)過程中，協(xié)調器會考慮工作節(jié)點的負載情況和數據的本地性，盡量將任務分配到離數據最近的工作節(jié)點上，以減少數據傳輸的開銷。

4. 數據處理

工作節(jié)點接收到任務后，通過連接器訪問數據源，并執(zhí)行具體的數據處理操作，如數據掃描、過濾、聚合、連接等。工作節(jié)點會將處理后的部分結果返回給協(xié)調器。

5. 結果返回

協(xié)調器接收到各個工作節(jié)點返回的部分結果后，對這些結果進行匯總和合并，生成最終的查詢結果，并將其返回給用戶。在結果返回過程中，協(xié)調器會對結果進行排序、去重等操作，確保結果的準確性和一致性。

五、Trino應用場景

1. 多數據源分析

在企業(yè)的數據環(huán)境中，往往存在著多種不同類型的數據源，如關系型數據庫、NoSQL數據庫、數據湖等。Trino的聯邦查詢能力使得用戶可以在一個統(tǒng)一的界面下對這些不同數據源中的數據進行查詢和分析，無需將數據移動到一個集中的存儲位置。例如，企業(yè)可以使用Trino在同一個SQL查詢中同時訪問MySQL數據庫和Hive數據倉庫中的數據，進行跨數據源的數據分析和挖掘。

2. 實時數據查詢

隨著物聯網、移動互聯網等技術的發(fā)展，企業(yè)產生了大量的實時數據，如用戶行為數據、傳感器數據等。Trino可以通過與Kafka等實時流數據源的集成，實現對實時數據的快速查詢和分析。例如，企業(yè)可以使用Trino對Kafka中的實時事件數據進行實時分析，及時發(fā)現業(yè)務中的問題和機會。

3. 即席查詢（Ad-hoc查詢）

在數據分析過程中，數據分析師和數據科學家經常需要進行一些臨時性的查詢和分析，以探索數據的特征和規(guī)律。Trino的高性能和低延遲查詢能力使得它非常適合進行即席查詢。用戶可以在需要時隨時提交SQL查詢請求，快速得到查詢結果，而無需等待長時間的批處理作業(yè)。

4. 數據湖查詢

數據湖是一種用于存儲大量原始數據的存儲架構，它可以存儲各種類型的數據，包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據。Trino可以與數據湖中的數據存儲系統(tǒng)（如HDFS、S3等）進行集成，對數據湖中的數據進行高效的查詢和分析。例如，企業(yè)可以使用Trino對Hive數據湖中的數據進行查詢和分析，挖掘數據中的潛在價值。

六、Trino與其他工具的比較

1. 與Hive的比較

(1) 架構

Hive基于MapReduce或Tez運行引擎，依賴于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)，數據處理過程涉及大量的磁盤I/O操作，因此查詢速度相對較慢。而Trino基于內存計算，采用了分布式無共享架構，查詢處理過程主要在內存中進行，減少了磁盤I/O和網絡延遲，因此查詢速度更快。

(2) 性能

Hive更適合批量處理任務，對于大規(guī)模數據的批量分析和處理具有較好的性能。而Trino更適合低延遲、交互式查詢，能夠在短時間內返回查詢結果，滿足用戶對實時性的需求。

(3) 功能

Hive主要面向HDFS和YARN生態(tài)，對Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的支持較好，但對異構數據源的支持相對較弱。而Trino支持跨數據源聯邦查詢，可以與多種不同類型的數據源進行無縫集成，提供了更強大的數據分析能力。

2. 與Spark SQL的比較

(1) 性能

Spark SQL是基于內存計算的分布式SQL查詢引擎，具有較高的性能。在處理大規(guī)模數據時，Spark SQL的性能通常優(yōu)于Hive。然而，Trino在查詢速度上通常比Spark SQL更快，特別是在處理實時數據和交互式查詢時，Trino的優(yōu)勢更加明顯。

(2) 功能

Spark SQL是Spark生態(tài)系統(tǒng)的一部分，提供了豐富的機器學習和數據處理庫，適合進行復雜的數據處理和分析任務。而Trino主要專注于SQL查詢，提供了對異構數據源的強大支持，更適合進行跨數據源的聯邦查詢和數據分析。

(3) 易用性

Spark SQL需要用戶具備一定的編程能力，特別是在使用Spark的機器學習和數據處理庫時。而Trino提供了標準的SQL接口，用戶可以使用熟悉的SQL語法進行查詢，無需學習新的編程語言和API，降低了用戶的使用門檻。

七、Trino的安裝與配置

1. 環(huán)境要求

• 操作系統(tǒng)：Linux（建議使用Ubuntu或CentOS），MacOS也支持但較少見；Windows不直接支持，可以通過WSL2間接運行。
• Java版本：JDK 8或更高版本。推薦使用OpenJDK。
• 內存：至少8GB RAM，對于生產環(huán)境建議更多。
• 網絡：穩(wěn)定的網絡連接，以便下載必要的軟件包和依賴項。
• 存儲空間：足夠的磁盤空間來存儲數據文件和日志。

2. 安裝步驟

(1) 下載與解壓

首先訪問Trino官方網站獲取最新版本的二進制文件。可以選擇直接下載tarball格式的壓縮包，然后將其解壓到想要安裝的位置。例如：

# 下載Trino服務器端二進制文件
wget https://repo1.maven.org/maven2/io/trino/trino-server/379/trino-server-379.tar.gz

# 解壓文件到指定目錄
tar -xzvf trino-server-379.tar.gz -C /opt/

這會將Trino服務器端解壓到/opt/trino-server-379目錄下。

(2) 配置環(huán)境變量

為了方便調用Trino命令行工具CLI，可以將Trino的bin路徑添加到系統(tǒng)的PATH環(huán)境變量中。編輯~/.bashrc或~/.zshrc文件，添加如下行：

exportPATH=$PATH:/opt/trino-server-379/bin

使配置生效：

source ~/.bashrc

(3) 設置配置文件

進入Trino安裝目錄下的etc文件夾，這里包含了所有配置文件。根據官方文檔指導創(chuàng)建或修改以下關鍵配置文件：

• config.properties：定義了Trino協(xié)調器(Coordinator)和服務的基本參數。
• jvm.config：JVM啟動參數，如內存分配等。
• node.properties：節(jié)點相關信息，如節(jié)點ID和環(huán)境標識。
• catalog/*.properties：連接到各個數據源的配置文件，每個數據源對應一個單獨的.properties文件。 示例配置如下：

# config.properties
coordinator=true
node-scheduler.include-coordinator=false
http-server.http.port=8080
query.max-memory=5GB
query.max-memory-per-node=1GB
discovery-server.enabled=true
discovery.uri=http://localhost:8080

# jvm.config
-Xmx16G
-XX:+UseG1GC
-XX:G1HeapRegionSize=32M
-XX:+UseGCOverheadLimit
-XX:+ExplicitGCDisabled

# node.properties
node.environment=production
node.id=unique-id-for-this-node

對于每一個要連接的數據源，需要創(chuàng)建相應的catalog配置文件。例如，如果想連接到Hive，請創(chuàng)建hive.properties文件：

connector.name=hive-hadoop2
hive.metastore.uri=thrift://your-metastore-host:9083
hive.config.resources=/etc/hadoop/conf/core-site.xml,/etc/hadoop/conf/hdfs-site.xml

(4) 啟動服務

完成上述配置后，可以通過下面的命令啟動Trino協(xié)調器：

./bin/launcher start

如果一切正常，可以在瀏覽器中通過http://localhost:8080訪問Trino Web UI界面。

(5) 使用CLI工具

Trino提供了命令行接口（CLI），允許用戶直接從終端執(zhí)行SQL查詢。首次使用時可能需要先安裝CLI工具。可以通過以下命令下載并安裝：

# 下載并安裝Trino CLI
wget https://repo1.maven.org/maven2/io/trino/trino-cli/379/trino-cli-379-executable.jar -O trino
chmod +x trino
mv trino /usr/local/bin/

# 啟動CLI并連接到本地Trino實例
trino --server http://localhost:8080 --catalog hive --schema default

此時就可以開始編寫SQL語句來進行數據探索了。

Trino作為一個開源的分布式SQL查詢引擎，具有查詢速度快、數據源支持廣泛、架構擴展性強、使用成本低等優(yōu)點，在大數據分析和處理領域具有廣闊的應用前景。