大数据Hadoop之——基于内存型SQL查询引擎Presto（PrestoTrino环境部署）

Z时代
2024-01-10
分类：综合

database

一、概述
二、Trino特点
三、Trino架构
- 1）架构和服务节点
- 2）Trino数据模型
四、Trino安装部署
- 1）单机版（Coordinator和Worker同进程）
  - 1、安装JDK11
  - 2、安装python
  - 3、下载Trino安装包
  - 4、配置
  - 5、配置jmx连接器
  - 6、启动服务
  - 7、测试验证
  - 8、下载客户端
- 2）单机版（Coordinator和Worker不同进程）
- 3）集群模式（多worker节点）
  - 1、安装JDK11
  - 2、安装python
  - 3、copy worker目录到其它节点
  - 4、修改配置
  - 5、启动worker节点服务
五、配置HTTPS（coordinator）
- 1）生成证书
- 2、配置
- 3、重启服务并验证
- 4、配置账号密码访问
六、连接器
- 1）MySQL连机器
- 2）Hive连接器
七、Trino JDBC driver
- 1）Maven配置
- 2）示例演示

一、概述

Presto是Facebook开源的MPP（Massively Parallel Processing：大规模并行处理）架构的OLAP（on-line transaction processing：联机事务处理），完全基于内存的并⾏计算，可针对不同数据源，执行大容量数据集的一款分布式SQL交互式查询引擎。它是为了解决Hive的MapReduce模型太慢以及不能通过BI或Dashboards直接展现HDFS数据等问题。

但是Presto目前有两大分支：PrestoDB（背靠Facebook）和PrestoSQL现在改名为Trino（Presto的创始团队），虽然PrestoDB背靠Facebook，但是社区活跃度和使用群体还是远不如Trino。所以这里以Trino为主展开讲解。

PrestoDB官方文档：https://prestodb.io/docs/current/

Trino官方文档：https://trino.io/docs/current/

二、Trino特点

Trino是基于java开发的，对于大部分开发者和使用者而言，Trino容易学习并对特定的场景进行二次开发和性能优化等。多数据源、支持SQL、扩展性强、高性能，流水线模式。

多数据源：目前版本支持20多种数据源，几乎能覆盖所有常见情况，Elasticsearch 、Hive 、JMX 、Kafka Kudu 、Local File、Memory 、MongoDB 、MySQL 、Redis等等

支持SQL：完成支持ANSI SQL，提供SQL shell

扩展性：支持开发自己的特定数据源的connector

高性能：Trino基于内存计算，在绝大多数情况下，Trino的查询性能是hive的10倍以上，完全能实现交互式，实时查询

流水线：Trino是基于PipeLine设计的，在进行大量设计处理过程中，终端不需要等待所有的数据计算完毕之后才能看到结果，计算一部分就可以看部分结果

三、Trino架构

1）架构和服务节点

Trino查询引擎是一个Master-Slave的架构，有两种进程Coordinator服务进程和worker服务进程组成。细分的话还有一个Discovery Server节点，Discovery Server通常内嵌于Coordinator节点中。

Coordinator主要作用是接收查询请求，解析查询语句，生成查询执行计划，任务调度和worker管理。

Worker服务进程执行被分解的查询执行任务：task

Worker节点启动后向Discovery Server服务注册，Coordinator从Discovery Server获得可以正常工作的Worker节点。

如果配置了Hive Connector，需要配置一个Hive MetaStore服务为Trino提供Hive元信息，Worker节点与HDFS交互读取数据。

2）Trino数据模型

Trino就是通过Connector来访问不同的数据源的，相当于访问不同数据源的驱动程序，每种connector都实现了Trino的标准SPI接口，因此只要实现了标准SPI接口就可以制定特殊的Connector来访问数据源。

Trino采取三层表结构：

Catalog

Trino中Catalog类似于mysql中的一个数据库实例，Schema类似于mysql当中的一个database。如用Trino去连接一个hive中的一个库
trino --server ip:port --catalog hive --schema xxx 这样就可以访问hive的中的xxx库。

Schema

Trino中的schema就相当于mysql中的一个具体的database。

Table

Trino中的table和mysql中table含义一样

四、Trino安装部署

官方安装文档：https://trino.io/docs/current/installation/deployment.html

1）单机版（Coordinator和Worker同进程）

1、安装JDK11

【温馨提示】JDK最低要求版本为11.0.11

$ cd /opt/bigdata/hadoop/software/ $ wget https://cdn.azul.com/zulu/bin/zulu11.54.25-ca-jdk11.0.14.1-linux_x64.zip $ unzip zulu11.54.25-ca-jdk11.0.14.1-linux_x64.zip -d /opt/bigdata/hadoop/server/

配置环境变量，在/etc/profile添加如下内容：

export JAVA_HOME=/opt/bigdata/hadoop/server/zulu11.54.25-ca-jdk11.0.14.1-linux_x64 export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar

加载生效

$ source /etc/profile $ java -version

2、安装python

一般linux机器自带了python，所以自带了就可以不用再装了，没python环境，就得安装下面步骤安装python环境

$ yum -y install python3 $ python3 --version $ ln -s /usr/bin/python3 /usr/bin/python

当然也可以离线安装，各个版本下载地址：https://www.python.org/ftp/python/

3、下载Trino安装包

$ cd /opt/bigdata/hadoop/software $ wget https://repo1.maven.org/maven2/io/trino/trino-server/375/trino-server-375.tar.gz $ tar -xvf trino-server-375.tar.gz -C /opt/bigdata/hadoop/server/ $ cd /opt/bigdata/hadoop/server $ mv trino-server-375 presto375

4、配置

首先创建etc和data目录，后面配置文件需要用到

$ cd /opt/bigdata/hadoop/server/presto375 $ mkdir etc data

Node properties

$ cat << EOF > etc/node.properties # 环境的名字。集群中所有的Trino节点必须具有相同的环境名称。 node.environment=presto # 此Trino安装的唯一标识符。这对于每个节点都必须是唯一的。 node.id=presto-worker # 数据目录的位置(文件系统路径)。Trino在这里存储日志和其他数据。 node.data-dir=/opt/bigdata/hadoop/server/presto375/data EOF

JVM config

【温馨提示】 -Xmx最大堆内存大小，根据机器配置来定，但是一般jvm堆内存分配<32G。

$ cat << EOF > etc/jvm.config -server -Xmx2G -XX:-UseBiasedLocking -XX:+UseG1GC -XX:G1HeapRegionSize=32M -XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent -XX:+ExitOnOutOfMemoryError -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:-OmitStackTraceInFastThrow -XX:ReservedCodeCacheSize=512M -XX:PerMethodRecompilationCutoff=10000 -XX:PerBytecodeRecompilationCutoff=10000 -Djdk.attach.allowAttachSelf=true -Djdk.nio.maxCachedBufferSize=2000000 EOF

Config properties

$ cat << EOF > etc/config.properties # 设置该节点为coordinator节点 coordinator=true # 允许在协调器上调度工作，也就是coordinator节点又充当worker节点用 node-scheduler.include-coordinator=true # 指定HTTP服务器的端口。Trino使用HTTP进行内部和外部web的所有通信。 http-server.http.port=9000 # 查询可以使用的最大分布式内存。【注意】不能配置超过jvm配置的最大堆栈内存大小 query.max-memory=1GB # 查询可以在任何一台机器上使用的最大用户内存。【注意】也是不能配置超过jvm配置的最大堆栈内存大小 query.max-memory-per-node=1GB # hadoop-node1也可以是IP discovery.uri=http://hadoop-node1:9000 EOF

Log levels

$ cat << EOF > etc/log.properties
# 设置日志级别，有四个级别：DEBUG, INFO, WARN and ERROR
io.trino=INFO
EOF

5、配置jmx连接器

Java管理扩展（JMX）提供有关JVM中运行的Java虚拟机和软件的信息。JMX连接器用于在Trino服务器中查询JMX信息。

配置

$ cd /opt/bigdata/hadoop/server/presto375 # 先创建catalog目录 $ mkdir etc/catalog/ -p $ echo "connector.name=jmx" > etc/catalog/jmx.properties

6、启动服务

$ cd /opt/bigdata/hadoop/server/presto375 $ bin/launcher start $ netstat -tnlp|grep :9000

7、测试验证

web访问验证：http://hadoop-node1:9000

8、下载客户端

$ cd /opt/bigdata/hadoop/server/presto375/bin/ $ wget https://repo1.maven.org/maven2/io/trino/trino-cli/375/trino-cli-375-executable.jar # 改名，加执行权限 $ mv trino-cli-375-executable.jar trino $ chmod +x trino ### 连接测试 $ cd /opt/bigdata/hadoop/server/presto375 $ ./bin/trino --server hadoop-node1:9000 # 命令不区分大小写 show catalogs; # 查库 show schemas from system; # 查表 show tables from system.runtime; # 查具体记录，查看当前node节点记录 select * from system.runtime.nodes;

2）单机版（Coordinator和Worker不同进程）

其实上面的部署方式，是Coordinator和Worker在同一个进程中，现在需要分开。

先停掉服务

$ cd /opt/bigdata/hadoop/server/presto375 $ ./bin/launcher stop

创建coordinator和worker目录

$ cd mkdir coordinator worker # copy to coordinator $ cp -r bin data etc lib NOTICE plugin README.txt coordinator/ # copy to worker $ cp -r bin data etc lib NOTICE plugin README.txt worker/

修改coordinator配置

$ cd /opt/bigdata/hadoop/server/presto375/coordinator ### etc/node.properties $ cat << EOF > etc/node.properties node.environment=presto node.id=presto-coordinator node.data-dir=/opt/bigdata/hadoop/server/presto375/coordinator/data EOF ### etc/jvm.config $ cat << EOF > etc/config.properties # 设置该节点为coordinator节点 coordinator=true # 允许在协调器上调度工作，也就是coordinator节点又充当worker节点用 node-scheduler.include-coordinator=false # 指定HTTP服务器的端口。Trino使用HTTP进行内部和外部web的所有通信。 http-server.http.port=9000 # 查询可以使用的最大分布式内存。【注意】不能配置超过jvm配置的最大堆栈内存大小 query.max-memory=1GB # 查询可以在任何一台机器上使用的最大用户内存。【注意】也是不能配置超过jvm配置的最大堆栈内存大小 query.max-memory-per-node=1GB # hadoop-node1也可以是IP discovery.uri=http://hadoop-node1:9000 EOF

启动coordinator

$ ./bin/launcher start

修改worker配置

$ cd /opt/bigdata/hadoop/server/presto375/worker ### etc/node.properties $ cat << EOF > etc/node.properties node.environment=presto node.id=presto-worker node.data-dir=/opt/bigdata/hadoop/server/presto375/worker/data EOF $ cat << EOF > etc/config.properties # 设置该节点为worker节点 coordinator=false # 指定HTTP服务器的端口。Trino使用HTTP进行内部和外部web的所有通信。这里端口得改，要不然会存在端口冲突 http-server.http.port=8080 # 查询可以使用的最大分布式内存。【注意】不能配置超过jvm配置的最大堆栈内存大小 query.max-memory=1GB # 查询可以在任何一台机器上使用的最大用户内存。【注意】也是不能配置超过jvm配置的最大堆栈内存大小 query.max-memory-per-node=1GB # hadoop-node1也可以是IP discovery.uri=http://hadoop-node1:9000 EOF

启动worker

$ ./bin/launcher start $ netstat -tnlp|grep 8080 $ jps

3）集群模式（多worker节点）

把worker目录全部copy到另外的机器（hadoop-node2）启动即可，修改配置，启动即可以。操作如下：

1、安装JDK11

$ cd /opt/bigdata/hadoop/software/ $ wget https://cdn.azul.com/zulu/bin/zulu11.54.25-ca-jdk11.0.14.1-linux_x64.zip $ unzip zulu11.54.25-ca-jdk11.0.14.1-linux_x64.zip -d /opt/bigdata/hadoop/server/

配置环境变量，在/etc/profile添加如下内容：

export JAVA_HOME=/opt/bigdata/hadoop/server/zulu11.54.25-ca-jdk11.0.14.1-linux_x64 export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar

加载生效

$ source /etc/profile $ java -version

2、安装python

一般linux机器自带了python，所以自带了就可以不用再装了，没python环境，就得安装下面步骤安装python环境

$ yum -y install python3 $ python3 --version $ ln -s /usr/bin/python3 /usr/bin/python

3、copy worker目录到其它节点

# hadoop-node2上创建目录 $ mkdir -p /opt/bigdata/hadoop/server/presto375 # 在hadoop-node1上执行下面操作 $ cd /opt/bigdata/hadoop/server/presto375 $ scp -r worker hadoop-node2:/opt/bigdata/hadoop/server/presto375/

4、修改配置

$ /opt/bigdata/hadoop/server/presto375/worker # 只需要修改etc/node.properties $ cat << EOF > etc/node.properties # node.environment所有节点都是一样的 node.environment=presto # node.id唯一性 node.id=presto-worker02 node.data-dir=/opt/bigdata/hadoop/server/presto375/worker/data EOF

5、启动worker节点服务

$ cd /opt/bigdata/hadoop/server/presto375/worker $ ./bin/launcher start $ netstat -tnlp|grep 8080

查表验证

$ cd /opt/bigdata/hadoop/server/presto375/coordinator # 非交互式，以TSV_HEADER格式展示 $ ./bin/trino --server hadoop-node1:9000 --execute "select * from system.runtime.nodes;" --output-format=TSV_HEADER # 下面这句跟上面等价 $ ./bin/trino --server hadoop-node1:9000 --catalog system --schema runtime --execute "select * from nodes;" --output-format=TSV_HEADER

五、配置HTTPS（coordinator）

1）生成证书

$ cd /opt/bigdata/hadoop/server/presto375/coordinator $ mkdir certificate $ cd certificate # 生成 CA 证书私钥 $ openssl genrsa -out clustercoord.key 4096 # 生成 CA 证书 $ openssl req -x509 -new -nodes -sha512 -days 3650 -subj "/C=CN/ST=Beijing/L=Beijing/O=example/OU=Personal/CN=mypresto.com" -key clustercoord.key -out clustercoord.cert # 合并 $ cat clustercoord.key clustercoord.cert > clustercoord.pem

2、配置

$ cd /opt/bigdata/hadoop/server/presto375/coordinator

在etc/config.properties添加如下配置：

http-server.https.enabled=true http-server.https.port=8443 http-server.https.keystore.path=/opt/bigdata/hadoop/server/presto375/coordinator/certificate/clustercoord.pem

3、重启服务并验证

$ ./bin/launcher restart $ jps $ netstat -tnlp|grep 9000 $ netstat -tnlp|grep 8443

web UI：https://hadoop-node1:8443/

【温馨提示】之前的http也还是可以访问的：http://hadoop-node1:9000/

4、配置账号密码访问

# etc/config.properties增加如下配置： http-server.authentication.type=PASSWORD

创建配置etc/password-authenticator.properties，此处可以配置使用LDAP或密码文件认证，这里测试采用密码文件认证。配置内容如下：

password-authenticator.name=file file.password-file=/opt/bigdata/hadoop/server/presto375/coordinator/etc/password.db

创建密码文件etc/password.db，配置账号和密码，密码是bcrypt格式密文密码，这里账号密码自定义就好，这里使用，admin/123456

这里提供一个在线bcrypt加密地址：http://www.ab126.com/goju/10822.html

etc/password.db内容如下：

admin:$2y$10$9O.FnPn27br2ebxzns3QkOj22OTQAaTvIBPjZd1dAjS5MOXaOJFxK

【温馨提示】生成出来的密文密码，开头必须是 $2y$ ，所以把上面的a换成了y了，要不然登录不了。

重启服务验证

$ cd /opt/bigdata/hadoop/server/presto375/coordinator $ ./bin/launcher restart

到这里就配置完成了。还有其它认证方式，可以查看官方文档。

六、连接器

连接器其实就是指定某种数据源，上面已经配置过了jmx，这里就不再重复，这里主要讲mysql和hive这两个连接器，mysql和hive的安装可以参考我之前的文章：大数据Hadoop之——数据仓库Hive。其它的连接器，可以自行查看官方文档。

1）MySQL连机器

MySQL连接器允许在外部MySQL实例中查询和创建表。

在etc/catalog目录下，增加mysql配置，配置文件为mysql.properties，具体配置如下：

# 所有节点都得添加
$ cat << EOF > etc/catalog/mysql.properties
connector.name=mysql
connection-url=jdbc:mysql:/hadoop-node1:3306
connection-user=root
connection-password=123456
EOF

重启Trino服务

$ ./bin/launcher restart # 注意下面连接方式会报错，因为是使用https方式，而我们上面生成的证书是不可信的，所以需要加--insecure，去跳过证书验证。 $ ./bin/trino --server https://hadoop-node1:8443 --user=admin --password # 交互式登录 $ ./bin/trino --server https://hadoop-node1:8443 --user=admin --password --insecure show catalogs; show schemas from mysql; show tables from mysql.azkaban;

非交互登录

# 非交互登录设置一个TRINO_PASSWORD 环境变量 $ export TRINO_PASSWORD="123456" $ ./bin/trino --server https://hadoop-node1:8443 --user=admin --password --insecure show catalogs;

非交互式执行SQL，加上这个参数--execute="sql语句"和TRINO_PASSWORD 环境变量

$ export TRINO_PASSWORD="123456"
## --execute=
$ ./bin/trino --server https://hadoop-node1:8443 --user=admin --password --insecure --execute="show catalogs;"
# 以不同的格式输出，--output-format
$ ./bin/trino --server https://hadoop-node1:8443 --user=admin --password --insecure --execute="show catalogs;" --output-format=JSON
# 如果觉得这条命令太长，可以设置别名
$ alias trino="./bin/trino --server https://hadoop-node1:8443 --user=admin --password --insecure"
$ trino --execute="show catalogs;" --output-format=JSON

到这步就可以开始愉快的写sql了。

2）Hive连接器

Hive依赖于hadoop的基础服务，可以参考我之前的文章：大数据Hadoop原理介绍+安装+实战操作（HDFS+YARN+MapReduce）

Hive的安装部署可以参考我之前的文章：：大数据Hadoop之——数据仓库Hive

启动hdfs、yarn、hive服务

# 启动hdfs、yarn服务，hdfs webui端口：9870，yarn webui端口：8088 $ start-all.sh # 启动hive metastore服务，端口：9083 $ nohup hive --service metastore &

准备好基础服务后，就可以开始配置Trino了。

$ cat << EOF > etc/catalog/hive.properties
connector.name=hive
hive.metastore.uri=thrift://hadoop-node1:9083
EOF

重启服务

$ ./bin/launcher restart

验证

$ ./bin/trino --server https://hadoop-node1:8443 --user=admin --password --insecure
show catalogs;
show schemas from hive;
show tables from hive.default;

【温馨提示】虽然是连hive，但是计算不会再走MR了，直接在内存中计算输出结果，insert添加数据也是直接在内存完成，把数据推到HDFS，元数据还是存在mysql，非常快，这也是Trino的优势。示例如下：

insert into person_1 values (1,"p1",21);
insert into person_1 values (2,"p2",22);

更多连接器，请查阅官方文档：https://trino.io/docs/current/connector.html

七、Trino JDBC driver

Trino JDBC驱动程序允许用户使用基于java的应用程序和运行在JVM中的其他非java应用程序访问Trino。其实就是java大数据开发。

环境搭建可以参考我之前的文章：大数据Hadoop之——搭建本地flink开发环境详解（window10）

1）Maven配置

在pom.xml添加如下内容：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>io.trino</groupId>
        <artifactId>trino-jdbc</artifactId>
        <version>375</version>
    </dependency>
</dependencies>

2）示例演示

package com.bigdata;
import java.sql.*;
import java.util.Properties;
public class TrinoTest001 {
    public static void main(String[] args) throws SQLException {
        // URL parameters
        String url = "jdbc:trino://hadoop-node1:8443/hive/default";
        Properties properties = new Properties();
        properties.setProperty("user", "admin");
        properties.setProperty("password", "123456");
        properties.setProperty("SSL", "true");
        // 证书不可信，必须这下面这行
        properties.setProperty("SSLVerification", "NONE");
        Connection connection = DriverManager.getConnection(url, properties);
        Statement stmt = connection.createStatement();
        ResultSet rs = stmt.executeQuery("show tables");
        while (rs.next()) {
            // 获取第一列数据
            System.out.println(rs.getString(1));
        }
        rs.close();
        connection.close();
        // properties
        /**
         * 另一种写法
         * String url = "jdbc:trino://hadoop-node1:8443/hive/default?user=admin&password=123456&SSL=true&SSLVerification=NONE";
         *Connection connection = DriverManager.getConnection(url);
         * Statement stmt = connection.createStatement();
         * ResultSet rs = stmt.executeQuery("show tables");
         * while (rs.next()) {
         *   // 获取第一列数据
         *
         *   System.out.println(rs.getString(1));
         * }
         * rs.close();
         * connection.close();
        *
        */
    }
}

Trino的基础部分就到这结束了，如果疑问欢迎给我留言，关于更Trino的知识可以参考官方文档：https://trino.io/docs/current/index.html，关于更多大数据相关知识，请耐心等待~

以上是大数据Hadoop之——基于内存型SQL查询引擎Presto（PrestoTrino环境部署）的全部内容，来源链接： utcz.com/z/536537.html

大数据Hadoop之——基于内存型SQL查询引擎Presto（PrestoTrino环境部署）

一、概述

二、Trino特点

三、Trino架构

1）架构和服务节点

2）Trino数据模型

四、Trino安装部署

1）单机版（Coordinator和Worker同进程）

1、安装JDK11

2、安装python

3、下载Trino安装包

4、配置

5、配置jmx连接器

6、启动服务

7、测试验证

8、下载客户端

2）单机版（Coordinator和Worker不同进程）

3）集群模式（多worker节点）

1、安装JDK11

2、安装python

3、copy worker目录到其它节点

4、修改配置

5、启动worker节点服务

五、配置HTTPS（coordinator）

1）生成证书

2、配置

3、重启服务并验证

4、配置账号密码访问

六、连接器

1）MySQL连机器

2）Hive连接器

七、Trino JDBC driver

1）Maven配置

2）示例演示

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