Trino

Trino: Blitzschnelle SQL-Abfrage-Engine für Ihre Daten

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

Die Trino-Highlights auf einen Blick 

Hochperformante Abfragen

Schnelle Abfrageausführung, was Trino ideal für Big-Data-Analysen macht. 

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 lauffähig

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

Vielseitiges Datenformat

Unterschiedliche Datenformaten werden unterstützt, darunter JSON, ORC und Parquet.

Skalierbarkeit

Petabyte-große Datenmengen lassen sich mit Trino mühelos verarbeiten.

Gemeinsam meistern wir Ihre Datenintegrations-Herausforderungen

it-novum Professional Services  

Implementierung

Implementierung von Trino

PoC / PoV

Proof-of-Concept / Proof-of-Value für Ihren Use Case mit Trino

Beratung

360°-Beratung für die Umsetzung Ihres Trino-Projekts  

Trainings und Workshops

KnowHow-Aufbau mit Trainings und individuellen Workshops  

FAQ

Werden die Daten von Trino parallel oder sequenziell verarbeitet?

Trino teilt Abfragen in Fragmente auf, die gleichzeitig auf verschiedenen Knoten im Cluster ausgeführt werden. Dadurch können wir große Datenmengen schnell und effizient verarbeiten, indem wir verteilte Ressourcen nutzen. Diese parallele Verarbeitung ermöglicht es uns, komplexe Abfragen schnell zu beantworten.

Wie greife ich auf die Daten zu, die in Trino verarbeitet werden? Ist ein Arbeiten ohne entsprechende GUI überhaupt praktikabel?

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

Trino hat keinen Salesforce Connector. Wie kann es mit Salesforce verbunden werden?

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 unterstützten Format speichert. Anschließend können diese Daten in Trino geladen und abgefragt werden. Starburst bietet zusätzliche Funktionen und Integrationen, die diesen Prozess erleichtern können.

Ist ein Arbeiten ohne entsprechende GUI überhaupt praktikabel?

Wenn du mit Trino arbeitest, ist es ratsam, ein GUI-Tool zu verwenden. Obwohl die CLI-Tools praktikabel sind, können GUI-Tools wie DBeaver die Benutzerfreundlichkeit verbessern und komplexe Abfragen erleichtern.

Gibt es einen Zugriff/Verbindung über JDBC?

Kurz und knapp, Ja, Trino bietet eine JDBC-Schnittstelle, die es ermöglicht, sich über JDBC (Java Database Connectivity) mit einem Trino-Cluster zu verbinden.

Wie gut funktioniert es mit Tableau große Datenmengen aus Trino abzurufen? Ist der Tableau Connector/JDBC gut geeignet?

Tableau funktioniert gut mit Trino. Der Tableau Connector/JDBC ist eine beliebte Option, um Tableau mit verschiedenen Datenquellen, einschließlich Trino, zu integrieren.

Wie gut funktioniert die Analyse von Daten, die in Amazon S3 liegen mit Trino?

Die Analyse von Daten, die in Amazon S3 gespeichert sind, funktioniert sehr gut mit Trino. Trino bietet native Unterstützung für die Verbindung mit S3 und ist darauf ausgelegt, große Datenmengen effizient zu verarbeiten.

Wie greife ich mit meiner BI-Anwendung (Tableau, Qlik,… ) auf Trino zu? Welche Schnittstellen gibt es?

Du kannst die JDBC-Schnittstelle oder den ODBC-Treiber von Trino verwenden, um eine Verbindung herzustellen. Alternativ steht die Nutzung der REST API zur Verfügung. Einige BI-Anwendungen bieten auch native Integrationen mit Trino an. Meistens sind jedoch JDBC oder ODBC die bevorzugten Optionen für die Verbindung von BI-Anwendungen mit Trino.

Muss ich für Trino immer ein konkretes Modell der Daten anlegen, um die Daten analysieren zu können oder kann man auch auf Basis von JSON Dokumenten Analysen durchführen?

In Trino werden externe Tabellen genutzt, um auf Daten zuzugreifen, wie etwa in Dateien oder einem anderen System. Für 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 auszuführen, als ob sie in einer herkömmlichen Datenbanktabelle gespeichert wären.

Wir arbeiten bereits mit Pentaho. Warum sollten wir Trino einsetzen? Welche zusätzlichen Möglichkeiten sind mir dadurch gegeben?

Mit Trino kann man auf verschiedene Datenquellen zugreifen, die möglicherweise nicht direkt von Pentaho unterstützt werden oder die man nicht per ETL anbinden möchte, was die Analysemöglichkeiten erweitert. Darüber hinaus bietet Trino eine Data Governance-Schicht, die die Kontrolle und Verwaltung Ihrer Daten verbessert, während sie gleichzeitig ETL-Prozesse vereinfacht, indem sie eine schnelle und effiziente Verarbeitung großer Datenmengen ermöglicht.

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