Usar o Trino com o Managed Service for Apache Spark

O Trino (antigo Presto) é um mecanismo de consulta SQL distribuído projetado para consultar grandes conjuntos de dados distribuídos em uma ou mais fontes de dados heterogêneas. O Trino pode consultar o Hive, o MySQL, o Kafka e outras fontes de dados usando conectores. Neste tutorial, mostramos como fazer as seguintes tarefas:

• Instalar o serviço Trino em um cluster do Serviço Gerenciado para Apache Spark
• Consultar dados públicos de um cliente do Trino instalado na sua máquina local que se comunica com um serviço do Trino no seu cluster
• Execute consultas de um aplicativo Java que se comunica com o serviço Trino no cluster por meio do driver JDBC Java do Trino.

Objetivos

Criar um cluster do Serviço Gerenciado para Apache Spark com o Trino instalado

Preparar dados. Este tutorial usa o conjunto de dados público Chicago Taxi Trips, disponível no BigQuery.

1. Extrair os dados do BigQuery
2. Carregar os dados no Cloud Storage como arquivos CSV
3. Transformar dados:
   1. Expor os dados como uma tabela externa do Hive para que eles possam ser consultados pelo Trino.
   2. Converter os dados do formato CSV para o formato Parquet para agilizar as consultas

Envie consultas da CLI do Trino ou do código do aplicativo usando um túnel SSH ou um driver JDBC do Trino, respectivamente, para o coordenador do Trino em execução no cluster.

Verifique os registros e monitore o serviço do Trino na interface da Web do Trino.

Custos

Neste documento, você vai usar os seguintes componentes faturáveis do Google Cloud:

• Managed Service for Apache Spark
• Cloud Storage
• BigQuery

Para gerar uma estimativa de custo baseada na projeção de uso deste tutorial, use a calculadora de preços.

Novos usuários do Google Cloud podem estar qualificados para um teste sem custo financeiro.

Antes de começar

Se você ainda não fez isso, crie um projeto do Google Cloud e um bucket do Cloud Storage para armazenar os dados usados neste tutorial. 1. Configurar seu projeto

Faça login na sua conta do Google Cloud . Se você começou a usar o Google Cloudagora, crie uma conta para avaliar o desempenho dos nossos produtos em situações reais. Clientes novos também recebem US $300 em créditos para executar, testar e implantar cargas de trabalho.

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.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Dataproc, Compute Engine, Cloud Storage, and BigQuery APIs, if any are not already enabled.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the serviceusage.services.enable permission. If you created the project, then you likely already have this permission through the Owner role (roles/owner). Otherwise, you can get this permission through the Service Usage Admin role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Learn how to grant roles.

Enable the APIs

Install the Google Cloud CLI.

If you're using an external identity provider (IdP), you must first sign in to the gcloud CLI with your federated identity.

To initialize the gcloud CLI, run the following command:

gcloud init

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.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Dataproc, Compute Engine, Cloud Storage, and BigQuery APIs, if any are not already enabled.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the serviceusage.services.enable permission. If you created the project, then you likely already have this permission through the Owner role (roles/owner). Otherwise, you can get this permission through the Service Usage Admin role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Learn how to grant roles.

Enable the APIs

Install the Google Cloud CLI.

If you're using an external identity provider (IdP), you must first sign in to the gcloud CLI with your federated identity.

To initialize the gcloud CLI, run the following command:

gcloud init

1. Crie um bucket do Cloud Storage no seu projeto para armazenar os dados usados neste tutorial.

1. No console do Google Cloud , acesse a página Buckets do Cloud Storage.

   Acessar buckets

2. Clique em Criar.
3. Na página Criar um bucket, insira as informações do seu bucket. Para ir à próxima etapa, clique em Continuar.
   1. Na seção Começar, faça o seguinte:
      • Insira um nome globalmente exclusivo que atenda aos requisitos de nomenclatura de bucket.
      • Para adicionar um rótulo de bucket, abra a seção Rótulos (), clique em Adicionar rótulo e especifique um key e um value para o rótulo.
   2. Na seção Escolha onde armazenar seus dados, faça o seguinte:
      1. Selecione um tipo de local.
      2. Escolha um local onde os dados do bucket serão armazenados permanentemente no menu suspenso Tipo de local.
         • Se você selecionar o tipo de local birregional, também poderá ativar a replicação turbo usando a caixa de seleção relevante.
      3. Para configurar a replicação entre buckets, selecione Adicionar replicação entre buckets usando o Serviço de transferência do Cloud Storage e siga estas etapas:

         Configurar a replicação entre buckets

         1. No menu Bucket, selecione um bucket.

         2. Na seção Configurações de replicação, clique em Configurar para definir as configurações do job de replicação.

            O painel Configurar a replicação entre buckets é exibido.

            • Para filtrar objetos a serem replicados por prefixo de nome de objeto, digite um prefixo com que você quer incluir ou excluir objetos e clique em Adicionar um prefixo.
            • Para definir uma classe de armazenamento para os objetos replicados, selecione uma classe de armazenamento no menu Classe de armazenamento. Se você pular essa etapa, os objetos replicados vão usar a classe de armazenamento do bucket de destino por padrão.
            • Clique em Concluído.
   3. Na seção Escolha onde armazenar seus dados, faça o seguinte:
      1. Selecione uma classe de armazenamento padrão para o bucket ou Classe automática para gerenciamento automático da classe de armazenamento dos dados do bucket.
      2. Para ativar o namespace hierárquico, na seção Otimizar o armazenamento para cargas de trabalho com uso intensivo de dados, selecione Ativar namespace hierárquico neste bucket.
         Observação:não é possível ativar o namespace hierárquico em buckets existentes.
   4. Na seção Escolha como controlar o acesso a objetos, selecione se o bucket aplica ou não a prevenção de acesso público e selecione um método de controle de acesso para os objetos do bucket.
      Observação:não é possível mudar a configuração Impedir acesso público se ela for aplicada em uma política da organização.
   5. Na seção Escolha como proteger os dados do objeto, faça o seguinte:
      • Selecione qualquer uma das opções em Proteção de dados que você quer definir para o bucket.
        • Para ativar a exclusão reversível, clique na caixa de seleção Política de exclusão reversível (para recuperação de dados) e especifique o número de dias que você quer reter os objetos após a exclusão.
        • Para definir o Controle de versões de objetos, clique na caixa de seleção Controle de versões de objetos (para controle de versões) e especifique o número máximo de versões por objeto e o número de dias após os quais as versões não atuais expiram.
        • Para ativar a política de retenção em objetos e buckets, clique na caixa de seleção Retenção (para compliance) e faça o seguinte:
          • Para ativar o bloqueio de retenção de objetos, clique na caixa de seleção Ativar retenção de objetos.
          • Para ativar o Bloqueio de bucket, clique na caixa de seleção Definir política de retenção de bucket e escolha uma unidade e um período de armazenamento para a retenção.
      • Para escolher como os dados do objeto serão criptografados, expanda a seção Criptografia de dados () e selecione um método de Criptografia de dados.
4. Clique em Criar.

Criar um cluster do Serviço Gerenciado para Apache Spark

Crie um cluster executando os comandos mostrados nesta seção em uma janela do terminal na máquina local.

Crie um cluster do Serviço Gerenciado para Apache Spark usando a flag optional-components (disponível na versão de imagem 2.1 e mais recentes) para instalar o componente opcional do Trino no cluster e a flag enable-component-gateway para ativar o gateway de componentes e permitir o acesso à interface da Web do Trino no console Google Cloud .

1. Defina variáveis de ambiente.
   • PROJECT: ID do projeto
   • BUCKET_NAME: o nome do bucket do Cloud Storage que você criou em Antes de começar
   • REGION: região onde o cluster usado neste tutorial será criado, por exemplo, "us-west1"
   • WORKERS: 3 a 5 workers são recomendados para este tutorial

   export PROJECT=project-id
   export WORKERS=number
   export REGION=region
   export BUCKET_NAME=bucket-name
   

2. Execute a Google Cloud CLI na máquina local para criar o cluster.

   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
   

   Não é recomendável criar um cluster de alta disponibilidade, ou seja, um cluster com vários nós principais, porque o coordenador é iniciado no nó principal 0, e todos os outros nós principais permanecerão inativos.

Preparar dados

Exporte o conjunto de dados bigquery-public-data chicago_taxi_trips para o Cloud Storage como arquivos CSV e crie uma tabela externa Hive para fazer referência aos dados.

1. Na máquina local, execute o seguinte comando para importar os dados de táxi do BigQuery como arquivos CSV sem cabeçalhos para o bucket do Cloud Storage criado em Antes de começar.

   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. Crie tabelas externas do Hive com backup dos arquivos CSV e Parquet em seu bucket do Cloud Storage.
   1. Crie a tabela externa Hive 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. Verifique a criação da tabela externa Hive.
      Pule esta etapa para economizar tempo e uso de recursos. Se o cluster tiver três nodes ou menos, essa consulta poderá demorar vários minutos. Você pode pular esta etapa da consulta e apenas verificar a criação do Hive Parquet final abaixo, porque essa etapa da consulta é significativamente mais rápida.

      gcloud dataproc jobs submit hive \
          --cluster trino-cluster \
          --region=${REGION} \
          --execute "SELECT COUNT(*) FROM chicago_taxi_trips_csv;"
      

   3. Crie outra tabela Hive externa chicago_taxi_trips_parquet com as mesmas colunas, mas com dados armazenados no formato Parquet para melhorar o desempenho da consulta.

      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. Carregue os dados da tabela Hive CSV na tabela Hive Parquet.

      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. Verifique se os dados foram carregados corretamente.

      gcloud dataproc jobs submit hive \
          --cluster trino-cluster \
          --region=${REGION} \
          --execute "SELECT COUNT(*) FROM chicago_taxi_trips_parquet;"
      

Execute consultas

É possível executar consultas localmente na CLI do Trino ou em um aplicativo.

Consultas da CLI do Trino

Esta seção demonstra como consultar o conjunto de dados de táxi do Hive Parquet usando a CLI do Trino.

1. Execute o seguinte comando na máquina local para SSH no nó mestre do cluster. O terminal local deixará de responder durante a execução do comando.

   gcloud compute ssh trino-cluster-m
   

2. Na janela do terminal SSH no nó mestre do cluster, execute a CLI do Trino, que se conecta ao servidor do Trino em execução no nó mestre.

   trino --catalog hive --schema default
   

3. No prompt trino:default, verifique se o Trino consegue encontrar as tabelas do Hive.

   show tables;
   

   Table
   ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐
    chicago_taxi_trips_csv
    chicago_taxi_trips_parquet
   (2 rows)
   

4. Execute consultas a partir do prompt trino:default e compare o desempenho da consulta de dados Parquet x CSV.
   • Consulta de dados Parquet

     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]
     

   • Consulta de dados CSV

     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]
     

Consultas de aplicativos Java

Para executar consultas de um aplicativo Java usando o driver JDBC Java do Trino: 1. Faça o download do driver JDBC do Trino Java. 1. Adicione uma dependência trino-jdbc em pom.xml do Maven.

<dependency>
  <groupId>io.trino</groupId>
  <artifactId>trino-jdbc</artifactId>
  <version>376</version>
</dependency>

Exemplo de código Java

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();
    }
  }
}

Geração de registros e monitoramento

Logging

Os registros do Trino estão localizados em /var/log/trino/ nos nós mestre e de trabalho do cluster.

IU da Web

Consulte Como visualizar e acessar URLs do gateway de componentes para abrir a interface da Web do Trino em execução no nó mestre do cluster no navegador local.

Monitoramento

O Trino expõe informações de ambiente de execução do cluster por meio de tabelas de ambiente de execução. Em uma sessão do Trino (no prompt trino:default), execute a seguinte consulta para ver os dados da tabela de tempo de execução:

select * FROM system.runtime.nodes;

Limpar

Depois de concluir o tutorial, você pode limpar os recursos que criou para que eles parem de usar a cota e gerar cobranças. Nas seções a seguir, você aprenderá a excluir e desativar esses recursos.

Exclua o projeto

O jeito mais fácil de evitar cobranças é excluindo o projeto que você criou para o tutorial.

Para excluir o projeto:

Cuidado: a exclusão de um projeto tem os seguintes efeitos:

• Tudo no projeto é excluído. Se você tiver usado um projeto atual para as tarefas neste documento, a exclusão dele incluirá a exclusão de quaisquer outros trabalhos feitos nele.
• Os IDs do projeto personalizados são perdidos. Ao criar o projeto, você pode ter criado um ID do projeto personalizado para ser usado no futuro. Para preservar os URLs que usam o ID do projeto, como um URL appspot.com, exclua recursos específicos do projeto, em vez de excluir o projeto inteiro.

Se você planeja explorar várias arquiteturas, tutoriais e guias de início rápido, a reutilização de projetos pode evitar que você exceda limites da cota.

1. No console Google Cloud , acesse a página Gerenciar recursos.

   Acessar "Gerenciar recursos"

2. Na lista de projetos, selecione o projeto que você quer excluir e clique em Excluir .
3. Na caixa de diálogo, digite o ID do projeto e clique em Encerrar para excluí-lo.

excluir o cluster

• Para excluir o cluster:

  gcloud dataproc clusters delete --project=${PROJECT} trino-cluster \
      --region=${REGION}
  

Excluir o bucket

• Para excluir o bucket do Cloud Storage criado em Antes de começar, incluindo os arquivos de dados armazenados no bucket:

  gcloud storage rm gs://${BUCKET_NAME} --recursive