Trino

Open Source 2024 Trending Maduro Data Warehousing

Engine SQL distribuído de alta performance para análise de big data

O que é Trino?

Trino (anteriormente conhecido como PrestoSQL) é um engine SQL distribuído de código aberto projetado para consultas analíticas interativas rápidas em fontes de dados de qualquer tamanho. Trino permite consultar dados onde eles residem, sem necessidade de mover ou transformar os dados.

História

Originalmente desenvolvido no Facebook como Presto em 2012, o projeto foi posteriormente bifurcado em 2020, resultando no Trino. A Trino Software Foundation foi criada para governar o desenvolvimento contínuo do projeto, focando em performance, escalabilidade e facilidade de uso.

Arquitetura

Trino utiliza uma arquitetura distribuída com os seguintes componentes:

  • Coordinator: Gerencia consultas, parsing, planejamento e coordenação
  • Workers: Executam tarefas e processam dados
  • Connectors: Plugins que permitem acesso a diferentes fontes de dados
  • Discovery Service: Permite que workers encontrem o coordinator

Vantagens

  • Consultas de baixa latência (segundos)
  • Federação de dados entre múltiplas fontes
  • Suporte a 300+ conectores de dados
  • Escalabilidade horizontal massiva
  • SQL ANSI completo
  • Processamento in-memory otimizado
  • Comunidade ativa e desenvolvimento contínuo

Desvantagens

  • Consumo elevado de memória
  • Não adequado para workloads OLTP
  • Configuração inicial complexa
  • Limitações em operações de escrita
  • Dependência de conectores para fontes específicas

Principais Recursos

🔗 Federação de Dados

Consulte múltiplas fontes de dados em uma única query

⚡ Alta Performance

Processamento vetorizado e otimizações avançadas

🔌 300+ Conectores

Suporte nativo para diversas fontes de dados

📈 Escalabilidade

Escala horizontalmente para milhares de nós

Conectores Principais

Armazenamento HDFS, S3, Azure Blob, Google Cloud Storage
Bancos Relacionais PostgreSQL, MySQL, Oracle, SQL Server
NoSQL Cassandra, MongoDB, Elasticsearch
Data Lakes Delta Lake, Iceberg, Hudi
Cloud Warehouses Snowflake, BigQuery, Redshift

Casos de Uso

🔗 Federação de Dados

Consultas unificadas em múltiplas fontes de dados sem ETL.

📊 Analytics Interativo

Análises ad-hoc e exploração de dados com baixa latência.

🏢 Data Lake Analytics

Consultas SQL em data lakes com formatos diversos (Parquet, ORC, JSON).

🔄 Migração de Data Warehouse

Alternativa moderna para data warehouses tradicionais.

✅ Recomendado para:
  • Consultas interativas em múltiplas fontes
  • Analytics de data lakes
  • Federação de dados empresariais
  • Migração de sistemas legados
  • Self-service analytics
  • Workloads OLAP de alta performance
⚠️ Considere alternativas se:
  • Precisa de transações ACID completas
  • Foco em workloads OLTP
  • Recursos de memória limitados
  • Requer operações de escrita complexas
  • Busca simplicidade operacional máxima

Exemplos Práticos

Consulta Federada Multi-Fonte

-- Consulta combinando dados de PostgreSQL e S3
SELECT 
    u.user_id,
    u.name,
    s.total_sales,
    s.last_purchase_date
FROM postgresql.public.users u
JOIN s3.sales_data.customer_sales s 
    ON u.user_id = s.customer_id
WHERE s.last_purchase_date >= DATE '2024-01-01'
ORDER BY s.total_sales DESC;

Análise de Data Lake

-- Consulta em dados Parquet no S3
SELECT 
    date_trunc('month', event_date) as month,
    event_type,
    COUNT(*) as event_count,
    COUNT(DISTINCT user_id) as unique_users
FROM s3.datalake.events
WHERE event_date >= DATE '2024-01-01'
    AND event_type IN ('purchase', 'signup', 'login')
GROUP BY 1, 2
ORDER BY month, event_count DESC;

Configuração de Conector

# postgresql.properties
connector.name=postgresql
connection-url=jdbc:postgresql://localhost:5432/mydb
connection-user=myuser
connection-password=mypassword

# s3.properties  
connector.name=hive
hive.metastore.uri=thrift://localhost:9083
hive.s3.endpoint=s3.amazonaws.com
hive.s3.aws-access-key=AKIAIOSFODNN7EXAMPLE
hive.s3.aws-secret-key=wJalrXUtnFEMI/K7MDENG/bPxRfiCYEXAMPLEKEY

Otimização de Performance

-- Usando hints para otimização
SELECT /*+ BROADCAST(d) */
    f.product_id,
    d.product_name,
    SUM(f.sales_amount) as total_sales
FROM fact_sales f
JOIN dim_product d ON f.product_id = d.product_id
WHERE f.sale_date >= DATE '2024-01-01'
GROUP BY f.product_id, d.product_name
ORDER BY total_sales DESC;

Comparações

Trino vs Alternativas

Aspecto Trino Apache Impala ClickHouse Snowflake
Federação de Dados ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐ ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐
Performance ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐
Conectores 300+ Limitado Moderado Muitos
Escalabilidade ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐
Custo Gratuito Gratuito Gratuito/Pago Alto

Benchmarks de Performance

🚀 Pontos Fortes
  • Consultas federadas complexas
  • Processamento vetorizado
  • Otimizador de consultas avançado
  • Suporte a formatos modernos
  • Comunidade ativa
📊 Casos Ideais
  • Analytics multi-fonte
  • Data lake queries
  • Migração de DW legados
  • Self-service BI
  • Exploração de dados
📊 Quick Facts
Versão Atual: 435
Licença: Apache 2.0
Linguagem: Java
Primeira Release: 2012 (como Presto)
Última Atualização: Janeiro 2024
🔗 Links Oficiais
🌐 Site Oficial 📁 GitHub 📚 Documentação 👥 Comunidade
🔄 Tecnologias Relacionadas
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