Trino mit Managed Service for Apache Spark verwenden

Trino (ehemals Presto) ist eine verteilte SQL-Abfrage Engine für die Abfrage großer Datasets, die über eine oder mehrere heterogene Datenquellen verteilt sind. Trino kann Hive, MySQL, Kafka und andere Datenquellen über Connectors abfragen. In dieser Anleitung wird Folgendes erläutert:

  • Den Trino-Dienst in einem Managed Service for Apache Spark-Cluster installieren
  • Öffentliche Daten über einen Trino-Client abfragen, der auf Ihrem lokalen Computer installiert ist und mit einem Trino-Dienst im Cluster kommuniziert
  • Abfragen mit einer Java-Anwendung ausführen, die über den Java-JDBC-Treiber für Trino mit dem Trino-Dienst im Cluster kommuniziert

Ziele

  • Einen Managed Service for Apache Spark-Cluster mit installiertem Trino erstellen
  • Daten vorbereiten. In dieser Anleitung wird das öffentliche Dataset Chicago Taxi Trips verwendet, das in BigQuery verfügbar ist.
    1. Daten aus BigQuery extrahieren
    2. Daten in Cloud Storage als CSV-Dateien laden
    3. Daten transformieren:
      1. Daten als externe Hive-Tabelle zur Verfügung stellen, damit sie von Trino abgefragt werden können
      2. Daten aus dem CSV-Format in das Parquet-Format konvertieren, um die Abfrage zu beschleunigen
  • Abfragen über die Trino-Befehlszeile oder Anwendungscode mit einem SSH-Tunnel bzw. Trino-JDBC-Treibern an den Trino-Koordinator senden, der im Cluster ausgeführt wird
  • Über die Trino-Web-UI Logs ansehen und den Trino-Dienst im Blick behalten

    • Kosten

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    Hinweis

    Erstellen Sie ein Google Cloud Projekt und einen Cloud Storage-Bucket für die in dieser Anleitung verwendeten Daten, sofern noch nicht geschehen. 1. Projekt einrichten
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    2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

      Roles required to select or create a project

      • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
      • Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

      Go to project selector

    3. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

    4. Enable the Dataproc, Compute Engine, Cloud Storage, and BigQuery APIs.

      Roles required to enable APIs

      To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

      Enable the APIs

    5. Installieren Sie die Google Cloud CLI.

    6. Wenn Sie einen externen Identitätsanbieter (IdP) verwenden, müssen Sie sich zuerst mit Ihrer föderierten Identität in der gcloud CLI anmelden.

    7. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die gcloud CLI zu initialisieren: 

      gcloud init

    8. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

      Roles required to select or create a project

      • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
      • Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

      Go to project selector

    9. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

    10. Enable the Dataproc, Compute Engine, Cloud Storage, and BigQuery APIs.

      Roles required to enable APIs

      To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

      Enable the APIs

    11. Installieren Sie die Google Cloud CLI.

    12. Wenn Sie einen externen Identitätsanbieter (IdP) verwenden, müssen Sie sich zuerst mit Ihrer föderierten Identität in der gcloud CLI anmelden.

    13. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die gcloud CLI zu initialisieren: 

      gcloud init
    1. Cloud Storage-Bucket im Projekt für die in dieser Anleitung verwendeten Daten erstellen
    1. Wechseln Sie in der Google Cloud Console unter „Cloud Storage“ zur Seite Buckets.

      Buckets aufrufen

    2. Klicken Sie auf Erstellen.
    3. Geben Sie auf der Seite Bucket erstellen die Bucket-Informationen ein. Klicken Sie auf Weiter, um mit dem nächsten Schritt fortzufahren.
      1. Gehen Sie im Abschnitt Erste Schritte so vor:
        • Geben Sie einen global eindeutigen Namen ein, der den Anforderungen für Bucket-Namen entspricht.
        • So fügen Sie ein Bucket-Label hinzu: Maximieren Sie den Abschnitt Label (), klicken Sie auf Label hinzufügen und geben Sie einen key und einen value für Ihr Label an.
      2. Gehen Sie im Abschnitt Speicherort für Daten auswählen so vor:
        1. Wählen Sie einen Standorttyp aus.
        2. Wählen Sie im Drop-down-Menü Standorttyp einen Standort aus, an dem die Daten Ihres Buckets dauerhaft gespeichert werden sollen.
          • Wenn Sie den Standorttyp Dual-Region auswählen, können Sie auch die Turboreplikation aktivieren, indem Sie das entsprechende Kästchen anklicken.
        3. Wenn Sie die Bucket-übergreifende Replikation einrichten möchten, wählen Sie Bucket-übergreifende Replikation über Storage Transfer Service hinzufügen aus und führen Sie die folgenden Schritte aus:

          Bucket-übergreifende Replikation einrichten

          1. Wählen Sie im Menü Bucket einen Bucket aus.

          2. Klicken Sie im Bereich Replikationseinstellungen auf Konfigurieren , um die Einstellungen für den Replikationsjob zu konfigurieren.

            Der Bereich Bucket-übergreifende Replikation konfigurieren wird angezeigt.

            • Wenn Sie die zu replizierenden Objekte nach dem Objektnamenspräfix filtern möchten, geben Sie ein Präfix ein, mit dem Sie Objekte ein- oder ausschließen möchten, und klicken Sie dann auf Präfix hinzufügen.
            • Wenn Sie eine Speicherklasse für die replizierten Objekte festlegen möchten, wählen Sie im Menü Speicherklasse eine Speicherklasse aus. Wenn Sie diesen Schritt überspringen, verwenden die replizierten Objekte standardmäßig die Speicherklasse des Ziel-Buckets.
            • Klicken Sie auf Fertig.
      3. Gehen Sie im Abschnitt Speicherort für Daten auswählen so vor:
        1. Wählen Sie eine Standardspeicherklasse für den Bucket oder Autoclass für die automatische Speicherklassenverwaltung der Daten Ihres Buckets aus.
        2. Wenn Sie den hierarchischen Namespace aktivieren möchten, wählen Sie im Abschnitt Speicher für datenintensive Arbeitslasten optimieren die Option Hierarchischen Namespace für diesen Bucket aktivieren aus.
      4. Im Abschnitt Zugriff auf Objekte steuern wählen Sie aus, ob der Bucket Verhinderung des öffentlichen Zugriffs durchsetzt, und wählen Sie eine Methode für die Zugriffssteuerung für die Objekte Ihres Buckets aus.
      5. Gehen Sie im Bereich Auswählen, wie Objektdaten geschützt werden so vor:
        • Wählen Sie eine der Optionen unter Datenschutz aus, die Sie für Ihren Bucket festlegen möchten.
          • Wenn Sie das vorläufige Löschen aktivieren möchten, klicken Sie das Kästchen Richtlinie für vorläufiges Löschen (zur Datenwiederherstellung) an, und geben Sie die Anzahl der Tage an, die Objekte nach dem Löschen aufbewahrt werden sollen.
          • Wenn Sie die Objektversionierung festlegen möchten, klicken Sie das Kästchen Objektversionierung (zur Versionsverwaltung) an und geben Sie die maximale Anzahl der Versionen pro Objekt und die Anzahl der Tage an, nach denen die nicht aktuellen Versionen ablaufen.
          • Wenn Sie die Aufbewahrungsrichtlinie für Objekte und Buckets aktivieren möchten, klicken Sie das Kästchen Aufbewahrung (für Compliance) an und gehen Sie so vor:
            • Wenn Sie die Objektaufbewahrungssperre aktivieren möchten, klicken Sie das Kästchen Objektaufbewahrung aktivieren an.
            • Wenn Sie die Bucket-Sperre aktivieren möchten, klicken Sie das Kästchen Aufbewahrungsrichtlinie für Bucket festlegen an und wählen Sie eine Zeiteinheit und eine Zeitdauer für die Aufbewahrungsdauer aus.
        • Wenn Sie auswählen möchten, wie Ihre Objektdaten verschlüsselt werden, maximieren Sie den Datenverschlüsselung-Bereich () und wählen Sie eine Datenverschlüsselung-Methode aus.
    4. Klicken Sie auf Erstellen.

    Managed Service for Apache Spark-Cluster erstellen

    Erstellen Sie einen Managed Service for Apache Spark-Cluster mit dem optional-components Flag (verfügbar ab Image-Version 2.1), um die optionale Komponente „Trino“ im Cluster zu installieren, und mit dem enable-component-gateway Flag, um das Component Gateway zu aktivieren, damit Sie über die Google Cloud Console auf die Trino-Web-UI zugreifen können.

    1. Umgebungsvariablen festlegen:
      • PROJECT: Ihre Projekt-ID
      • BUCKET_NAME: Der Name des Cloud Storage-Buckets, den Sie unter Hinweise erstellt haben
      • REGION: Die Region, in der der Cluster für diese Anleitung erstellt wird, z. B. "us-west1"
      • WORKERS:Für diese Anleitung werden drei bis fünf Worker empfohlen.
      export PROJECT=project-id
export WORKERS=number
export REGION=region
export BUCKET_NAME=bucket-name
    2. Führen Sie die Google Cloud CLI auf Ihrem lokalen Computer aus, um den Cluster zu erstellen. 
      gcloud beta dataproc clusters create trino-cluster \
    --project=${PROJECT} \
    --region=${REGION} \
    --num-workers=${WORKERS} \
    --scopes=cloud-platform \
    --optional-components=TRINO \
    --image-version=2.1  \
    --enable-component-gateway

    Daten vorbereiten

    Exportieren Sie das bigquery-public-data-Dataset chicago_taxi_trips als CSV-Dateien in Cloud Storage und erstellen Sie dann eine externe Hive-Tabelle, um auf die Daten zu verweisen.

    1. Führen Sie den folgenden Befehl auf Ihrem lokalen Computer aus, um die Taxidaten aus BigQuery als CSV-Dateien ohne Header in den Cloud Storage-Bucket zu importieren, den Sie unter Vorbereitung erstellt haben. 
      bq --location=us extract --destination_format=CSV \
     --field_delimiter=',' --print_header=false \
       "bigquery-public-data:chicago_taxi_trips.taxi_trips" \
       gs://${BUCKET_NAME}/chicago_taxi_trips/csv/shard-*.csv
    2. Erstellen Sie externe Hive-Tabellen, die von den CSV- und Parquet-Dateien im Cloud Storage-Bucket unterstützt werden.
      1. Erstellen Sie die externe Hive-Tabelle chicago_taxi_trips_csv. 
        gcloud dataproc jobs submit hive \
    --cluster trino-cluster \
    --region=${REGION} \
    --execute "
        CREATE EXTERNAL TABLE chicago_taxi_trips_csv(
          unique_key   STRING,
          taxi_id  STRING,
          trip_start_timestamp  TIMESTAMP,
          trip_end_timestamp  TIMESTAMP,
          trip_seconds  INT,
          trip_miles   FLOAT,
          pickup_census_tract  INT,
          dropoff_census_tract  INT,
          pickup_community_area  INT,
          dropoff_community_area  INT,
          fare  FLOAT,
          tips  FLOAT,
          tolls  FLOAT,
          extras  FLOAT,
          trip_total  FLOAT,
          payment_type  STRING,
          company  STRING,
          pickup_latitude  FLOAT,
          pickup_longitude  FLOAT,
          pickup_location  STRING,
          dropoff_latitude  FLOAT,
          dropoff_longitude  FLOAT,
          dropoff_location  STRING)
        ROW FORMAT DELIMITED
        FIELDS TERMINATED BY ','
        STORED AS TEXTFILE
        location 'gs://${BUCKET_NAME}/chicago_taxi_trips/csv/';"
      2. Prüfen Sie die Erstellung der externen Hive-Tabelle. 
        gcloud dataproc jobs submit hive \
    --cluster trino-cluster \
    --region=${REGION} \
    --execute "SELECT COUNT(*) FROM chicago_taxi_trips_csv;"
      3. Erstellen Sie eine weitere externe Hive-Tabelle chicago_taxi_trips_parquet mit denselben Spalten, aber mit Daten im Parquet-Format, um die Abfrageleistung zu verbessern. 
        gcloud dataproc jobs submit hive \
    --cluster trino-cluster \
    --region=${REGION} \
    --execute "
        CREATE EXTERNAL TABLE chicago_taxi_trips_parquet(
          unique_key   STRING,
          taxi_id  STRING,
          trip_start_timestamp  TIMESTAMP,
          trip_end_timestamp  TIMESTAMP,
          trip_seconds  INT,
          trip_miles   FLOAT,
          pickup_census_tract  INT,
          dropoff_census_tract  INT,
          pickup_community_area  INT,
          dropoff_community_area  INT,
          fare  FLOAT,
          tips  FLOAT,
          tolls  FLOAT,
          extras  FLOAT,
          trip_total  FLOAT,
          payment_type  STRING,
          company  STRING,
          pickup_latitude  FLOAT,
          pickup_longitude  FLOAT,
          pickup_location  STRING,
          dropoff_latitude  FLOAT,
          dropoff_longitude  FLOAT,
          dropoff_location  STRING)
        STORED AS PARQUET
        location 'gs://${BUCKET_NAME}/chicago_taxi_trips/parquet/';"
      4. Laden Sie die Daten aus der Hive-CSV-Tabelle in die Hive Parquet-Tabelle. 
        gcloud dataproc jobs submit hive \
    --cluster trino-cluster \
    --region=${REGION} \
    --execute "
        INSERT OVERWRITE TABLE chicago_taxi_trips_parquet
        SELECT * FROM chicago_taxi_trips_csv;"
      5. Prüfen Sie, ob die Daten korrekt geladen wurden. 
        gcloud dataproc jobs submit hive \
    --cluster trino-cluster \
    --region=${REGION} \
    --execute "SELECT COUNT(*) FROM chicago_taxi_trips_parquet;"

    Abfragen ausführen

    Sie können Abfragen lokal über die Trino-Befehlszeile oder über eine Anwendung ausführen.

    Abfragen über die Trino-Befehlszeile

    In diesem Abschnitt wird gezeigt, wie Sie das Hive Parquet-Taxi-Dataset mithilfe der Trino-Befehlszeile abfragen.

    1. Führen Sie den folgenden Befehl auf Ihrem lokalen Computer aus, um eine SSH-Verbindung zum Masterknoten des Clusters herzustellen. Das lokale Terminal reagiert während der Ausführung des Befehls nicht mehr. 
      gcloud compute ssh trino-cluster-m
    2. Führen Sie im SSH-Terminalfenster auf dem Masterknoten des Clusters die Trino-Befehlszeile aus, die eine Verbindung zum Trino-Server herstellt, der auf dem Master Knoten ausgeführt wird. 
      trino --catalog hive --schema default
    3. Prüfen Sie an der Eingabeaufforderung trino:default, ob Trino die Hive-Tabellen finden kann. 
      show tables;

      Table
‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐
 chicago_taxi_trips_csv
 chicago_taxi_trips_parquet
(2 rows)
    4. Führen Sie Abfragen an der Eingabeaufforderung trino:default aus und vergleichen Sie die Leistung von Parquet-Datenabfragen mit CSV-Datenabfragen.
      • Parquet-Datenabfrage 
        select count(*) from chicago_taxi_trips_parquet where trip_miles > 50;

         _col0
‐‐‐‐‐‐‐‐
 117957
(1 row)
        
Query 20180928_171735_00006_2sz8c, FINISHED, 3 nodes
Splits: 308 total, 308 done (100.00%)
0:16 [113M rows, 297MB] [6.91M rows/s, 18.2MB/s]
      • CSV-Datenabfrage 
        select count(*) from chicago_taxi_trips_csv where trip_miles > 50;

        _col0
‐‐‐‐‐‐‐‐
 117957
(1 row)
        
Query 20180928_171936_00009_2sz8c, FINISHED, 3 nodes
Splits: 881 total, 881 done (100.00%)
0:47 [113M rows, 41.5GB] [2.42M rows/s, 911MB/s]

    Java-Anwendungsabfragen

    So führen Sie Abfragen mit einer Java-Anwendung über den Java-JDBC-Treiber für Trino aus: 1. Laden Sie den Java-JDBC-Treiber für Trino herunter. 1. Fügen Sie eine trino-jdbc Abhängigkeit in die Maven-Datei pom.xml ein. 

    <dependency>
  <groupId>io.trino</groupId>
  <artifactId>trino-jdbc</artifactId>
  <version>376</version>
</dependency>
    Java-Beispielcode 
    package dataproc.codelab.trino;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
import java.util.Properties;
public class TrinoQuery {
  private static final String URL = "jdbc:trino://trino-cluster-m:8080/hive/default";
  private static final String SOCKS_PROXY = "localhost:1080";
  private static final String USER = "user";
  private static final String QUERY =
      "select count(*) as count from chicago_taxi_trips_parquet where trip_miles > 50";
  public static void main(String[] args) {
    try {
      Properties properties = new Properties();
      properties.setProperty("user", USER);
      properties.setProperty("socksProxy", SOCKS_PROXY);
      Connection connection = DriverManager.getConnection(URL, properties);
      try (Statement stmt = connection.createStatement()) {
        ResultSet rs = stmt.executeQuery(QUERY);
        while (rs.next()) {
          int count = rs.getInt("count");
          System.out.println("The number of long trips: " + count);
        }
      }
    } catch (SQLException e) {
      e.printStackTrace();
    }
  }
}

    Logging und Monitoring

    Logging

    Die Trino-Logs befinden sich auf den Master- und Worker-Knoten des Clusters unter /var/log/trino/.

    Web-UI

    Unter Komponenten-Gateway-URLs ansehen und auf diese zugreifen erfahren Sie, wie Sie die auf dem Masterknoten des Clusters ausgeführte Trino-Web-UI in Ihrem lokalen Browser öffnen.

    Monitoring

    Trino stellt Informationen zur Clusterlaufzeit über Laufzeittabellen bereit. Führen Sie in einer Trino-Sitzung an der Eingabeaufforderung trino:default die folgende Abfrage aus, um die Daten der Laufzeittabelle anzuzeigen: 

    select * FROM system.runtime.nodes;

    Bereinigen

    Nachdem Sie die Anleitung abgeschlossen haben, können Sie die erstellten Ressourcen bereinigen, damit sie keine Kontingente mehr nutzen und keine Gebühren mehr anfallen. In den folgenden Abschnitten erfahren Sie, wie Sie diese Ressourcen löschen oder deaktivieren.

    Projekt löschen

    Am einfachsten vermeiden Sie weitere Kosten durch Löschen des für die Anleitung erstellten Projekts.

    So löschen Sie das Projekt:

    1. Wechseln Sie in der Google Cloud Console zur Seite Ressourcen verwalten.

      Zur Seite „Ressourcen verwalten“

    2. Wählen Sie in der Projektliste das Projekt aus, das Sie löschen möchten, und klicken Sie dann auf Löschen.
    3. Geben Sie im Dialogfeld die Projekt-ID ein und klicken Sie auf Shut down (Herunterfahren), um das Projekt zu löschen.

    Cluster löschen

    • So löschen Sie den Cluster: 
      gcloud dataproc clusters delete --project=${PROJECT} trino-cluster \
    --region=${REGION}

    Bucket löschen

    • So löschen Sie den Cloud Storage-Bucket, den Sie unter Hinweise erstellt haben, einschließlich der Datendateien im Bucket: 
      gcloud storage rm gs://${BUCKET_NAME} --recursive