Trino

Trino: Blitzschnelle SQL-Abfrage-Engine f├╝r Ihre Daten

Trino, ehemals als PrestoSQL bekannt, ist eine verteilte SQL-Abfrage-Engine, die Big-Data-Analysen in hochperformanter Geschwindigkeit erm├Âglicht. Mit Trino greifen Nutzer schnell und effizient auf gro├če Datenmengen aus verschiedenen Quellen wie Hadoop, S3, Cassandra und relationalen Datenbanken, zu. Die SQL-Abfrage-Engie f├╝hrt aus mehreren Datenquellen Abfragen ohne gro├če Latenzen durch. Sie eignet sich daher bestens f├╝r Datenanalysen und BI-Aufgaben.

Trino Logo

Die Trino-Highlights auf einen BlickÔÇ»

Hochperformante Abfragen

Schnelle Abfrageausf├╝hrung, was Trino ideal f├╝r Big-Data-Analysen macht.ÔÇ»

Federated Queries

Integration von Daten aus verschiedenen und heterogenen Datenquellen mit nur einer einzigen Abfrage

Einfache Integration

Ist durch Konnektoren mit bestehenden Data Warehouses und Datenbanken kompatibel.

Flexibel lauff├Ąhig

Trino l├Ąuft sowohl On-Premise als auch in Cloud-Umgebungen wie Amazon, Azure und Google Cloud

Vielseitiges Datenformat

Unterschiedliche Datenformaten werden unterst├╝tzt, darunter JSON, ORC und Parquet.

Skalierbarkeit

Petabyte-gro├če Datenmengen lassen sich mit Trino m├╝helos verarbeiten.

Christopher Keller

Director Big Data Analytics & IoT

Gemeinsam meistern wir Ihre Datenintegrations-Herausforderungen

it-novum Professional ServicesÔÇ»ÔÇ»

Implementierung

Implementierung von Trino

PoC / PoV

Proof-of-Concept / Proof-of-Value f├╝r Ihren Use Case mit Trino

Beratung

360┬░-Beratung f├╝r die Umsetzung Ihres Trino-ProjektsÔÇ»ÔÇ»

Trainings und Workshops

KnowHow-Aufbau mit Trainings und individuellen WorkshopsÔÇ»ÔÇ»

FAQ

Trino teilt Abfragen in Fragmente auf, die gleichzeitig auf verschiedenen Knoten im Cluster ausgef├╝hrt werden. Dadurch k├Ânnen wir gro├če Datenmengen schnell und effizient verarbeiten, indem wir verteilte Ressourcen nutzen. Diese parallele Verarbeitung erm├Âglicht es uns, komplexe Abfragen schnell zu beantworten.

Um auf die in Trino verarbeiteten Daten zuzugreifen, verbindest du dich mit einem Trino-Cluster ├╝ber JDBC, ODBC oder die REST API. Dann benutzt du ein SQL-Client-Tool wie DBeaver, um deine Abfragen zu formulieren und auszuf├╝hren. Die Ergebnisse werden vom Trino-Cluster an dein Client-Tool gesendet und dort angezeigt.

Trino hat zwar keinen Salesforce Connector, jedoch kann eine Verbindung zu Salesforce hergestellt werden, indem man Daten aus Salesforce per ETL-Tool extrahiert und sie in einem unterst├╝tzten Format speichert. Anschlie├čend k├Ânnen diese Daten in Trino geladen und abgefragt werden. Starburst bietet zus├Ątzliche Funktionen und Integrationen, die diesen Prozess erleichtern k├Ânnen.
Wenn du mit Trino arbeitest, ist es ratsam, ein GUI-Tool zu verwenden. Obwohl die CLI-Tools praktikabel sind, k├Ânnen GUI-Tools wie DBeaver die Benutzerfreundlichkeit verbessern und komplexe Abfragen erleichtern.
Kurz und knapp, Ja, Trino bietet eine JDBC-Schnittstelle, die es erm├Âglicht, sich ├╝ber JDBC (Java Database Connectivity) mit einem Trino-Cluster zu verbinden.
Tableau funktioniert gut mit Trino. Der Tableau Connector/JDBC ist eine beliebte Option, um Tableau mit verschiedenen Datenquellen, einschlie├člich Trino, zu integrieren.
Die Analyse von Daten, die in Amazon S3 gespeichert sind, funktioniert sehr gut mit Trino. Trino bietet native Unterst├╝tzung f├╝r die Verbindung mit S3 und ist darauf ausgelegt, gro├če Datenmengen effizient zu verarbeiten.
Du kannst die JDBC-Schnittstelle oder den ODBC-Treiber von Trino verwenden, um eine Verbindung herzustellen. Alternativ steht die Nutzung der REST API zur Verf├╝gung. Einige BI-Anwendungen bieten auch native Integrationen mit Trino an. Meistens sind jedoch JDBC oder ODBC die bevorzugten Optionen f├╝r die Verbindung von BI-Anwendungen mit Trino.
In Trino werden externe Tabellen genutzt, um auf Daten zuzugreifen, wie etwa in Dateien oder einem anderen System. F├╝r verschachtelte JSON-Daten richtet man externe Tabellen ein, indem man die Datenstruktur definiert, um die JSON-Datei korrekt zu interpretieren. Dann kann Trino diese Tabellen verwenden, um auf die JSON-Daten zuzugreifen und Abfragen auszuf├╝hren, als ob sie in einer herk├Âmmlichen Datenbanktabelle gespeichert w├Ąren.
Mit Trino kann man auf verschiedene Datenquellen zugreifen, die m├Âglicherweise nicht direkt von Pentaho unterst├╝tzt werden oder die man nicht per ETL anbinden m├Âchte, was die Analysem├Âglichkeiten erweitert. Dar├╝ber hinaus bietet Trino eine Data Governance-Schicht, die die Kontrolle und Verwaltung Ihrer Daten verbessert, w├Ąhrend sie gleichzeitig ETL-Prozesse vereinfacht, indem sie eine schnelle und effiziente Verarbeitung gro├čer Datenmengen erm├Âglicht.

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Langj├Ąhrige Expertise im Bereich Data Engineering und Data Warehouse / Data Lake-ImplementierungÔÇ»ÔÇ»

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