Datenintegration neu gedacht: Wie Trino Datensilos überwindet
In der heutigen datengesteuerten Geschäftswelt stellen Datensilos eine große Herausforderung dar. Datensilos entstehen dadurch, dass Unternehmen ihre Daten häufig in verschiedenen, voneinander isolierten Systemen speichern, was die effektive Nutzung dieser Daten für strategische Entscheidungen erschwert.
Eine klassische Lösung ist der Aufbau eines Data Warehouse, das eine einheitliche und aufbereitete Sicht auf die berichtsrelevanten Daten enthält. Dieser Ansatz gerät jedoch zunehmend in Bedrängnis, da mit dem Aufkommen von Streaming, filebasierten oder nicht-relationalen Zugriffsmustern die Integration der Daten immer schwieriger wird.
Zudem haben sich die Anforderungen verändert: Wurden Daten in der Vergangenheit vor allem in standardisierten Berichten konsolidiert, steigt aktuell der Bedarf an Data Discovery und erweiterten Nutzungsszenarien wie Machine Learning oder Predictive Analytics.
Trino bietet einen Lösungsansatz für dieses Problem. Eine verteilte SQL Query Engine, die den Zugriff auf die Daten in den Quellsystemen über eine einheitliche SQL-Schnittstelle ermöglicht und ein logisches Datenmodell etabliert.
Dieser Artikel gibt einen Einblick in die Architektur von Trino sowie bekannte Anwendungsfälle, die als Beispiel für den Einsatz in Unternehmen dienen können.
Die Grundidee von Trino: SQL on Anything
Die Grundidee von Trino, auch bekannt als “SQL-on-Anything”, basiert auf der Ausführung von SQL-Abfragen über eine Vielzahl von Datenquellen, unabhängig von deren Format, Speicherort oder Struktur.
Trino ermöglicht die Abfrage von Daten aus unterschiedlichen Quellen wie relationalen Datenbanken, NoSQL-Datenbanken, Data Lakes und verteilten Dateisystemen über eine einheitliche Schnittstelle. Eine besondere Stärke von Trino ist die Fähigkeit, föderierte Abfragen durchzuführen, bei denen eine einzige SQL-Abfrage Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführt. Dabei verbleibt die Speicherung der Daten in den ursprünglichen Quellen, während Trino lediglich die Verarbeitung und Aggregation übernimmt.
Diese Trennung von Speicherung und Verarbeitung ermöglicht eine unabhängige Skalierung der Rechenressourcen, was insbesondere in Cloud-Umgebungen von Vorteil ist. Durch die Verwendung von Standard-SQL können Anwender, die mit SQL vertraut sind, direkt mit Trino arbeiten, ohne zusätzliche Abfragesprachen erlernen zu müssen.
Architektur von Trino
Trino verwendet eine verteilte Architektur, die aus einem zentralen Koordinator und mehreren Worker-Knoten besteht. Der Koordinator ist für die Verwaltung der Anfragen verantwortlich, einschließlich der Planung und Verteilung der Arbeit an die Worker. Die Worker führen die eigentliche Datenverarbeitung durch und senden die Ergebnisse an den Koordinator zurück, der die Anfrage abschließt und die Ergebnisse an den Benutzer zurückgibt. Diese Architektur ermöglicht es Trino, Anfragen in großem Umfang effizient zu bearbeiten, indem die Arbeitslast auf mehrere Knoten verteilt wird.
Connector-basierte Architektur
Ein zentrales Element von Trinos Flexibilität ist seine Connector-basierte Architektur. Jeder Connector stellt eine Verbindung zu einer spezifischen Datenquelle her und macht diese für Abfragen in Trino verfügbar. Dies ermöglicht es Trino, eine Vielzahl von Datenquellen zu integrieren, von traditionellen relationalen Datenbanken über NoSQL-Datenbanken bis hin zu verteilten Dateisystemen. Die Connector-Architektur macht Trino zu einem „SQL-on-Anything“-System, das nahezu jede Datenquelle abfragen kann.
Quickstart mit Trino Docker
Schritt 1: Docker installieren
Stellen Sie sicher, dass Docker auf Ihrem System installiert ist. Sie können Docker von der offiziellen Website herunterladen und installieren.
Schritt 2: Trino Docker-Container starten
Starten Sie einen Trino Docker-Container mit dem folgenden Befehl:
docker run -d \
--name trino \
-p 8080:8080 \
trinodb/trino
Dieser Befehl lädt das offizielle Trino-Docker-Image und startet den Container. Trino wird dabei auf Port 8080 bereitgestellt.
Schritt 3: Trino-Web-UI aufrufen
Nachdem der Container gestartet wurde, können Sie die Trino-Web-Benutzeroberfläche mit http://localhost:8080 in Ihrem Browser aufrufen.
Schritt 4: Mit Trino CLI verbinden (optional)
Falls Sie die Trino-CLI (Command-Line Interface) verwenden möchten, können Sie den folgenden Befehl ausführen:
docker exec -it trino trino
Dieser Befehl öffnet die Trino-CLI innerhalb des laufenden Containers, wo Sie SQL-Abfragen direkt ausführen können.
Schritt 5: Datenquelle konfigurieren
Um eine Datenquelle, wie eine MySQL-Datenbank, hinzuzufügen, müssen Sie eine Konfigurationsdatei im etc/catalog Verzeichnis erstellen. Zum Beispiel, um MySQL zu verbinden, erstellen Sie eine Datei namens mysql.properties mit folgendem Inhalt:
docker exec -it trino /bin/sh -c "echo 'connector.name=mysql' > /etc/catalog/mysql.properties"
docker exec -it trino /bin/sh -c "echo 'connection-url=jdbc:mysql://<host>:<port>/<database>' >> /etc/catalog/mysql.properties"
docker exec -it trino /bin/sh -c "echo 'connection-user=<user>' >> /etc/catalog/mysql.properties"
docker exec -it trino /bin/sh -c "echo 'connection-password=<password>' >> /etc/catalog/mysql.properties"
Ersetzen Sie <host>, <port>, <database>, <user>, und <password> durch Ihre spezifischen Verbindungsdetails.
Schritt 6: Abfragen ausführen
Nun können Sie Abfragen gegen die konfigurierte Datenquelle ausführen. Beispiel:
SELECT * FROM mysql.information_schema.tables;
Dies zeigt alle Tabellen in der MySQL-Datenbank an.
Erfolgsversprechende Anwendungsfälle für Trino
1. Virtualisierung von Daten
Trino ermöglicht es, eine semantische Schicht über verschiedene Datenquellen zu legen, wodurch ein virtuelles Datenmodell entsteht. Anstatt Daten zu replizieren oder zu verschieben, ermöglicht Trino den Zugriff und die Abfrage von Daten direkt in ihren jeweiligen Quellen. Dies erleichtert die Erstellung von Berichten und Dashboards, die Daten aus verschiedenen Systemen konsolidieren, ohne dass aufwendige ETL-Prozesse erforderlich sind.
2. Datenintegration für Data Lakes
Trino ist besonders nützlich in Data Lake-Umgebungen, in denen große Mengen unstrukturierter und strukturierter Daten gespeichert werden. Trino kann verschiedene Dateiformate und Speichertechnologien wie Apache Parquet, ORC oder CSV abfragen, die in Data Lakes wie Amazon S3 oder HDFS gespeichert sind. Dadurch können diese Daten in Echtzeit für Analysen genutzt werden, ohne dass sie extrahiert oder transformiert werden müssen.
3. Echtzeit-Datenanalyse
Unternehmen, die große Datenmengen in Echtzeit analysieren müssen, können von Trino profitieren. Trino kann Daten aus verschiedenen Streams und Echtzeit-Datenquellen zusammenführen, um sie sofort zu analysieren. Dies ist besonders vorteilhaft in Szenarien wie Betrugserkennung, Online-Werbung oder Finanzmarktanalysen, in denen schnelle Reaktionszeiten entscheidend sind.
4. Multi-Cloud- und Hybrid-Cloud-Datenzugriff
Viele Unternehmen verfolgen Hybrid-Cloud-Strategien, bei denen Daten in verschiedenen Cloud-Umgebungen und vor Ort gespeichert werden. Trino ermöglicht den Zugriff auf Daten über verschiedene Cloud-Plattformen (z.B. AWS, Google Cloud, Azure) sowie auf lokale Datenquellen, ohne dass Daten repliziert werden müssen. Dies vereinfacht die Verwaltung und Analyse von Daten in einer verteilten, Multi-Cloud-Umgebung.
5. Vereinheitlichung von Data Governance und Compliance
Trino kann eine einheitliche Schicht für Data Governance und Compliance über verschiedene Datenquellen hinweg bereitstellen. Durch die Fähigkeit, auf verschiedene Datenquellen zuzugreifen, können Unternehmen sicherstellen, dass Abfragen und Datenanalysen den unternehmensweiten Compliance- und Governance-Richtlinien entsprechen. Trino erleichtert die Implementierung von Zugriffsrechten und Datenschutzrichtlinien über alle Datenquellen hinweg.
6. Konsolidierte Datenquelle für BI-Tools
Trino kann als zentrale Drehscheibe für alle Business-Intelligence– und Analyse-Tools dienen, indem es Daten aus unterschiedlichen Quellen konsolidiert und für Analyseplattformen wie Tableau, Power BI oder Looker bereitstellt. Dies reduziert die Komplexität der Datenverarbeitung und ermöglicht die Schaffung einer einzigen Quelle der Wahrheit für BI und Analytik.
7. Abfragen über historische und aktuelle Daten
Mit Trino können Unternehmen historische und aktuelle Daten kombinieren, um umfassende Analysen durchzuführen. Dies ist besonders nützlich in Branchen wie dem Finanzwesen, wo es wichtig ist, Trends und Entwicklungen über lange Zeiträume zu analysieren und gleichzeitig aktuelle Daten einzubeziehen.
Diese Anwendungsfälle zeigen, wie vielseitig und leistungsfähig Trino ist, insbesondere wenn es darum geht, Daten aus verschiedenen Quellen zu kombinieren und in Echtzeit zu analysieren, ohne dass aufwändige Datenverschiebungen oder Replikationen erforderlich sind.
