Trino Highlights
Hochperformante Abfragen
Managen und überwachen Sie Ihre IoT Geräte und legen Sie Beziehungen sowie Abhängigkeiten untereinander fest.
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.
it-novum Professional Services für Trino
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
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.
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 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.
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.
Kurz und knapp, Ja, Trino bietet eine JDBC-Schnittstelle, die es ermöglicht, sich über 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, einschließlich Trino, zu integrieren.
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.
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.
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.
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.
