trinodb/trino
项目简介
Trino 官方代码库——原名为 PrestoSQL 的大数据分布式 SQL 查询引擎 (https://trino.io)
Official repository of Trino, the distributed SQL query engine for big data, formerly known as PrestoSQL (https://trino.io)
智能解读
Trino是一个开源的分布式SQL查询引擎，专为大规模数据分析而设计。它能够高效地查询存储在多种数据源中的海量数据，例如Hadoop HDFS、云存储、关系型数据库以及数据湖格式（如Iceberg、Delta Lake），而无需移动数据本身。通过标准的JDBC驱动或SQL客户端，用户可以使用熟悉的SQL语法直接对异构数据源进行快速、交互式的分析查询。其分布式架构支持水平扩展，适合处理PB级别的数据，广泛应用于商业智能、数据科学探索和实时报表等场景。项目由Java编写，采用Maven构建，并提供了详细的开发与部署指南。
原始标签
使用场景
Trino最适合需要高性能、跨数据源SQL查询的大数据分析和交互式探索场景。
跨数据源统一查询
开发者需要从多个异构数据源（如Hive、MySQL、Kafka、S3）中查询数据，但不想编写复杂的ETL流程或在不同系统间切换。
使用Trino作为统一查询层，通过其丰富的连接器直接查询各种数据源，用标准SQL一次查询多个系统。
营销团队需要分析存储在Hive中的用户行为数据、MySQL中的订单数据以及S3中的日志数据，通过Trino可以编写一条SQL JOIN查询直接获取综合分析结果。
实时数据湖分析
数据科学家需要快速分析存储在数据湖（如HDFS、S3）中的海量数据，但传统Hive查询速度慢，无法满足交互式分析需求。
部署Trino作为高性能查询引擎，利用其内存计算和分布式架构，对数据湖中的Parquet、ORC等格式文件进行秒级查询。
分析师需要查询存储在S3上的10TB销售数据，使用Trino可以在几秒内完成复杂的聚合查询，而传统Hive可能需要数分钟。
BI工具统一接入
企业使用Tableau、Superset等BI工具，但后端数据源分散，每个工具需要单独配置连接，维护成本高。
将Trino作为统一的JDBC数据源，BI工具只需连接Trino即可访问所有底层数据源，简化架构和维护。
财务部门用Tableau查看MySQL中的财务数据，运营部门用Superset分析Hive中的运营指标，两者都通过Trino JDBC连接，无需分别配置。
数据仓库加速查询
现有数据仓库（如Hive）查询性能不足，但迁移到商业数据仓库成本高昂，且需要保持现有数据存储格式。
在现有Hive/Hadoop集群上部署Trino作为加速层，对相同数据提供10-100倍的查询性能提升，无需数据迁移。
电商公司的Hive查询报表需要30分钟才能完成，部署Trino后相同查询只需30秒，团队可以更频繁地进行数据探索。
项目健康度
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