Utilizzare Trino con Dataproc

Trino (in precedenza Presto) è un motore di query SQL distribuito progettato per eseguire query su set di dati di grandi dimensioni distribuiti su una o più origini dati eterogenee. Trino può eseguire query su Hive, MySQL, Kafka e altre origini dati tramite connettori. Questo tutorial mostra come:

  • Installa il servizio Trino su un cluster Dataproc
  • Esegui query sui dati pubblici da un client Trino installato sulla tua macchina locale che comunica con un servizio Trino sul tuo cluster
  • Esegui query da un'applicazione Java che comunica con il servizio Trino sul tuo cluster tramite il driver JDBC Java di Trino.

Obiettivi

  • Crea un cluster Dataproc con Trino installato
  • Prepara i dati. Questo tutorial utilizza il set di dati pubblico Chicago Taxi Trips, disponibile in BigQuery.
    1. Estrai i dati da BigQuery
    2. Carica i dati in Cloud Storage come file CSV
    3. Trasforma i dati:
      1. Esporre i dati come tabella esterna Hive per renderli interrogabili da Trino
      2. Converti i dati dal formato CSV al formato Parquet per velocizzare le query.
  • Invia query della CLI Trino o del codice dell'applicazione utilizzando un tunnel SSH o il driver JDBC Trino, rispettivamente, al coordinatore Trino in esecuzione sul cluster
  • Controlla i log e monitora il servizio Trino tramite l'interfaccia utente web di Trino

    • Costi

    In questo documento, utilizzi i seguenti componenti fatturabili di Google Cloud:

    Per generare una stima dei costi in base all'utilizzo previsto, utilizza il calcolatore prezzi.

    I nuovi Google Cloud utenti potrebbero avere diritto a una prova gratuita.

    Prima di iniziare

    Se non l'hai ancora fatto, crea un progetto Google Cloud e un bucket Cloud Storage per contenere i dati utilizzati in questo tutorial. 1. Configurazione del progetto
    1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

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

      Go to project selector

    3. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

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

      Enable the APIs

    5. Install the Google Cloud CLI.

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

    7. To initialize the gcloud CLI, run the following command: 

      gcloud init

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

      Go to project selector

    9. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

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

      Enable the APIs

    11. Install the Google Cloud CLI.

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

    13. To initialize the gcloud CLI, run the following command: 

      gcloud init
      14. 1. Creazione di un bucket Cloud Storage nel tuo progetto per contenere i dati utilizzati in questo tutorial.
      1. In the Google Cloud console, go to the Cloud Storage Buckets page.

        Go to Buckets

      2. Click Create.
      3. On the Create a bucket page, enter your bucket information. To go to the next step, click Continue.
        1. In the Get started section, do the following:
          • Enter a globally unique name that meets the bucket naming requirements.
          • To add a bucket label, expand the Labels section (), click Add label, and specify a key and a value for your label.
        2. In the Choose where to store your data section, do the following:
          1. Select a Location type.
          2. Choose a location where your bucket's data is permanently stored from the Location type drop-down menu.
          3. To set up cross-bucket replication, select Add cross-bucket replication via Storage Transfer Service and follow these steps:

            Set up cross-bucket replication

            1. In the Bucket menu, select a bucket.

            2. In the Replication settings section, click Configure to configure settings for the replication job.

              The Configure cross-bucket replication pane appears.

              • To filter objects to replicate by object name prefix, enter a prefix that you want to include or exclude objects from, then click Add a prefix.
              • To set a storage class for the replicated objects, select a storage class from the Storage class menu. If you skip this step, the replicated objects will use the destination bucket's storage class by default.
              • Click Done.
        3. In the Choose how to store your data section, do the following:
          1. Select a default storage class for the bucket or Autoclass for automatic storage class management of your bucket's data.
          2. To enable hierarchical namespace, in the Optimize storage for data-intensive workloads section, select Enable hierarchical namespace on this bucket.
        4. In the Choose how to control access to objects section, select whether or not your bucket enforces public access prevention, and select an access control method for your bucket's objects.
        5. In the Choose how to protect object data section, do the following:
          • Select any of the options under Data protection that you want to set for your bucket.
            • To enable soft delete, click the Soft delete policy (For data recovery) checkbox, and specify the number of days you want to retain objects after deletion.
            • To set Object Versioning, click the Object versioning (For version control) checkbox, and specify the maximum number of versions per object and the number of days after which the noncurrent versions expire.
            • To enable the retention policy on objects and buckets, click the Retention (For compliance) checkbox, and then do the following:
              • To enable Object Retention Lock, click the Enable object retention checkbox.
              • To enable Bucket Lock, click the Set bucket retention policy checkbox, and choose a unit of time and a length of time for your retention period.
          • To choose how your object data will be encrypted, expand the Data encryption section (), and select a Data encryption method.
      4. Click Create.

    Crea un cluster Dataproc

    Crea un cluster Dataproc utilizzando il flag optional-components (disponibile nella versione immagine 2.1 e successive) per installare il componente facoltativo Trino sul cluster e il flag enable-component-gateway per abilitare il gateway dei componenti per consentirti di accedere alla UI web di Trino dalla Google Cloud console.

    1. Imposta le variabili di ambiente:
      • PROJECT: il tuo ID progetto
      • BUCKET_NAME::il nome del bucket Cloud Storage che hai creato in Prima di iniziare
      • REGIONE: region in cui verrà creato il cluster utilizzato in questo tutorial, ad esempio "us-west1"
      • WORKER: per questo tutorial sono consigliati 3-5 worker
      export PROJECT=project-id
export WORKERS=number
export REGION=region
export BUCKET_NAME=bucket-name
    2. Esegui Google Cloud CLI sulla tua macchina locale per creare il 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

    Preparazione dei dati

    Esporta il set di dati bigquery-public-data chicago_taxi_trips in Cloud Storage come file CSV, poi crea una tabella esterna Hive per fare riferimento ai dati.

    1. Sulla tua macchina locale, esegui il seguente comando per importare i dati dei taxi da BigQuery come file CSV senza intestazioni nel bucket Cloud Storage che hai creato in Prima di iniziare. 
      bq --location=us extract --destination_format=CSV \
     --field_delimiter=',' --print_header=false \
       "bigquery-public-data:chicago_taxi_trips.taxi_trips" \
       gs://${BUCKET_NAME}/chicago_taxi_trips/csv/shard-*.csv
    2. Crea tabelle esterne Hive supportate dai file CSV e Parquet nel tuo bucket Cloud Storage.
      1. Crea la tabella esterna Hive chicago_taxi_trips_csv. 
        gcloud dataproc jobs submit hive \
    --cluster trino-cluster \
    --region=${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://${BUCKET_NAME}/chicago_taxi_trips/csv/';"
      2. Verifica la creazione della tabella esterna Hive. 
        gcloud dataproc jobs submit hive \
    --cluster trino-cluster \
    --region=${REGION} \
    --execute "SELECT COUNT(*) FROM chicago_taxi_trips_csv;"
      3. Crea un'altra tabella esterna Hive chicago_taxi_trips_parquet con le stesse colonne, ma con i dati archiviati in formato Parquet per migliorare le prestazioni delle query. 
        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. Carica i dati dalla tabella CSV di Hive nella tabella Parquet di Hive. 
        gcloud dataproc jobs submit hive \
    --cluster trino-cluster \
    --region=${REGION} \
    --execute "
        INSERT OVERWRITE TABLE chicago_taxi_trips_parquet
        SELECT * FROM chicago_taxi_trips_csv;"
      5. Verifica che i dati siano stati caricati correttamente. 
        gcloud dataproc jobs submit hive \
    --cluster trino-cluster \
    --region=${REGION} \
    --execute "SELECT COUNT(*) FROM chicago_taxi_trips_parquet;"

    esegui delle query

    Puoi eseguire query localmente dalla CLI Trino o da un'applicazione.

    Query dell'interfaccia a riga di comando Trino

    Questa sezione mostra come eseguire query sul set di dati sui taxi Hive Parquet utilizzando la CLI Trino.

    1. Esegui il seguente comando sulla tua macchina locale per connetterti tramite SSH al nodo master del cluster. Il terminale locale smetterà di rispondere durante l'esecuzione del comando. 
      gcloud compute ssh trino-cluster-m
    2. Nella finestra del terminale SSH sul nodo master del cluster, esegui l'interfaccia a riga di comando Trino, che si connette al server Trino in esecuzione sul nodo master. 
      trino --catalog hive --schema default
    3. Al prompt trino:default, verifica che Trino possa trovare le tabelle Hive. 
      show tables;

      Table
‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐
 chicago_taxi_trips_csv
 chicago_taxi_trips_parquet
(2 rows)
    4. Esegui query dal prompt trino:default e confronta le prestazioni delle query sui dati Parquet e CSV.
      • Query sui dati 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]
      • Query sui dati 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]

    Query per applicazioni Java

    Per eseguire query da un'applicazione Java tramite il driver JDBC Java di Trino: 1. Scarica il driver JDBC Java di Trino. 1. Aggiungi una dipendenza trino-jdbc in Maven pom.xml. 

    <dependency>
  <groupId>io.trino</groupId>
  <artifactId>trino-jdbc</artifactId>
  <version>376</version>
</dependency>
    Codice Java di esempio 
    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 e monitoraggio

    Logging

    I log di Trino si trovano in /var/log/trino/ sui nodi master e worker del cluster.

    UI web

    Consulta Visualizzazione e accesso agli URL del gateway dei componenti per aprire la UI web di Trino in esecuzione sul nodo master del cluster nel browser locale.

    Monitoraggio

    Trino espone le informazioni sul runtime del cluster tramite le tabelle di runtime. In una sessione Trino (dal prompt trino:default), esegui la seguente query per visualizzare i dati della tabella di runtime: 

    select * FROM system.runtime.nodes;

    Esegui la pulizia

    Al termine del tutorial, puoi liberare spazio eliminando le risorse che hai creato in modo che non utilizzino più la quota e non generino addebiti. Le seguenti sezioni descrivono come eliminare o disattivare queste risorse.

    Elimina il progetto

    Il modo più semplice per eliminare la fatturazione è quello di eliminare il progetto creato per il tutorial.

    Per eliminare il progetto:

    1. In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

      Go to Manage resources

    2. In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
    3. In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

    Elimina il cluster

    • Per eliminare il cluster: 
      gcloud dataproc clusters delete --project=${PROJECT} trino-cluster \
    --region=${REGION}

    Elimina il bucket

    • Per eliminare il bucket Cloud Storage creato in Prima di iniziare, inclusi i file di dati memorizzati nel bucket: 
      gcloud storage rm gs://${BUCKET_NAME} --recursive