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、貢獻流程和版本發布等方面。為了應對這些問題，一部分社區成員決定創建一個新的分支，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，并擁有活躍的社區支持和開發。

二、Trino核心特性

1. 查詢速度快

與傳統的數據倉庫和查詢引擎相比，Trino具有顯著的查詢速度優勢。傳統的數倉/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點上并行執行，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。它的工作節點（Worker）是無狀態的，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點來提高系統的處理能力，而不會對現有系統造成影響。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，特別適合處理大規模數據集和高并發查詢的場景。

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，進一步提高了系統的靈活性和可定制性。

三、Trino技術架構

1. 核心組件

(1) 協調器（Coordinator）

協調器是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，生成分布式執行計劃，并將任務調度到各個工作節點上執行。同時，協調器還負責監控查詢的執行狀態，匯總和返回最終的查詢結果。協調器的主要功能包括SQL解析與優化、資源管理和任務調度等。在SQL解析與優化方面，協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化（CBO）算法生成優化后的物理執行計劃。在資源管理方面，協調器會對全局資源進行配額控制，確保系統資源的合理分配。在任務調度方面，協調器會根據工作節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點上執行。

(2) 工作節點（Worker）

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

協調層是Trino集群的核心管理層，主要由協調器組成。它負責整個集群的任務調度、資源管理和查詢優化等工作。協調層的主要組件包括SQL解析器、優化器、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），優化器則基于成本的查詢優化（CBO）算法對邏輯計劃進行優化，生成物理執行計劃。調度器負責將任務分配到各個工作節點上執行，資源管理器則對全局資源進行配額控制，確保系統資源的合理分配。

(2) 計算層（Worker）

計算層是Trino集群的執行層，由多個工作節點組成。工作節點負責執行具體的查詢任務，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行器、驅動池和內存管理器等。任務執行器負責處理任務，驅動池則提供多線程執行引擎，以提高任務的執行效率。內存管理器負責對工作節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一查詢。連接層的主要組件包括統一接口和數據源適配器等。統一接口定義了連接器與Trino查詢引擎之間的交互規范，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集群的協調器提交SQL查詢請求。協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化操作。

3. 任務分發

協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到各個工作節點上執行。在任務分發過程中，協調器會考慮工作節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點上，以減少數據傳輸的開銷。

4. 數據處理

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

5. 結果返回

協調器接收到各個工作節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

在企業的數據環境中，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展，企業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，企業可以使用Trino對Kafka中的實時事件數據進行實時分析，及時發現業務中的問題和機會。

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。

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（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生態系統，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，對Hadoop生態系統的支持較好，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。在處理大規模數據時，Spark SQL的性能通常優于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的優勢更加明顯。

(2) 功能

Spark SQL是Spark生態系統的一部分，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. 環境要求

• 操作系統：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，對于生產環境建議更多。
• 網絡：穩定的網絡連接，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路徑添加到系統的PATH環境變量中。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建或修改以下關鍵配置文件：

• config.properties：定義了Trino協調器(Coordinator)和服務的基本參數。
• jvm.config：JVM啟動參數，如內存分配等。
• node.properties：節點相關信息，如節點ID和環境標識。
• 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，需要創建相應的catalog配置文件。例如，如果想連接到Hive，請創建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、使用成本低等優點，在大數據分析和處理領域具有廣闊的應用前景。