大数据：Trino简介及ETL场景的解决方案

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简介

Presto 在 Facebook 的诞生最开始是为了填补当时 Facebook 内部实时查询和 ETL 处理之间的空白。Presto 的核心目标就是提供交互式查询，也就是我们常说的 Ad-Hoc Query，很多公司都使用它作为 OLAP 计算引擎。但是随着近年来业务场景越来越复杂，除了交互式查询场景，很多公司也需要批处理；但是 Presto 作为一个 MPP 计算引擎，将一个 MPP 体系结构的数据库来处理海量数据集的批处理是一个非常困难的问题，所以一种比较常见的做法是前端写一个适配器，对 SQL 进行预先处理，如果是一个即时查询就走 Presto，否则走 Spark。这么处理可以在一定程度解决我们的问题，但是两个计算引擎以及加上前面的一些 SQL 预处理大大加大我们系统的复杂度。

为了解决这个问题，PrestoDB 启动了 Presto Unlimited 以及 Presto on Spark 等项目用于解决这种问题，这些我们可以到 Presto on Spark：支持即时查询和批处理 和 Presto on Spark：通过 Spark 来扩展 Presto 文章中了解详情。今天我们要讲的是 Presto 的另外一个分支 Trino（PrestoSQL）ETL 之路。在过去的六个月时间里，Trino 社区一直在开发支持 ETL 的功能，其代号为 Tardigrade，也是通过修改 Trino 的代码来支持 ETL 的功能。

什么是 Tardigrade 项目

大家喜欢使用 Trino 的地方在于它的查询速度很快，可以通过直观的错误消息、交互体验和联邦查询来解决业务问题。长期存在的一个大问题是，为长时间运行的 ETL 工作负载配置、调优和管理 Trino 是非常困难的。以下是你必须处理的一些问题：

为了解决上面问题我们可能需要由专家团队来完成，但这对大多数用户来说是不可能的。Tardigrade 项目的目标是为上述问题提供一个“开箱即用”的解决方案。社区设计了一种新的容错执行架构（fault-tolerant execution architecture），它允许我们实现具有细粒度重试的高级资源感知调度（advanced resource-aware scheduling）。以下是 Tardigrade 项目带来的效果：

Trino 在幕后完成所有分配、配置和维护查询处理的繁重工作。我们可以将时间花在分析和交付业务价值上，而不是花时间调优 Trino 集群以满足我们的工作负载需求，或者重新组织工作负载以满足我们 Trino 集群能力。

Tardigrade 项目原理简介

Trino 是一种无状态的计算引擎，所以为了实现 ETL，是需要对 Trino 进行很多修改的。在实现上，Trino 和 PrestoDB 有一些不一样，PrestoDB 为了同时支持 ETL 和即时查询大数据计算引擎，在初期是开发了代号为 Presto Unlimited 的项目，其主要是将表进行分桶，每个桶的数据是独立的，所以可以独立计算；如果单个桶的数据计算失败了，直接重试这个桶数据所涉及到的计算即可，关于这部分原理可以参见Presto on Spark：支持即时查询和批处理 和 Presto on Spark：通过 Spark 来扩展 Presto等文章。虽然 Presto Unlimited 解决了部分问题，但它并没有完全解决容错问题，也没有改善隔离和资源管理。要实现这些功能无疑需要对 Presto 进行很大的改造，而且这些工作在其他引擎（比如 Spark、Flink 等计算引擎都有）其实都有类似的实现，再在 Presto 上实现有点重复造轮子；所以 PrestoDB 社区引入了 Presto on Spark，Presto on Spark 是 Presto 和 Spark 之间的集成，它利用 Presto 的 compiler/evaluation 作为类库，并使用 Spark 的 RDD API 来管理 Presto embedded evaluation 的执行；这类似于 Google 选择将 F1 Query 嵌入其 MapReduce 框架的方式。

但是反过来看 Trino ，其实现思路和上面不太一样，Trino 的 Tardigrade 看起来是直接在 Trino 上实现了容错、查询/任务重试、shuffle 等核心功能。Trino 将上游 stage 的 shuffle 数据进行落盘，这个支持把数据写到 AWS A3、Google Cloud Storage、Azure Blob Storage 以及本地文件存储（这个是用于测试的），下游的 stage 从磁盘里面读取需要的数据。

（编辑：晋中站长网）

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