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Presto mit Dataproc verwenden

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

Presto-Dienst in einem Dataproc-Cluster installieren
Öffentliche Daten über einen Presto-Client abfragen, der auf Ihrem lokalen Computer installiert ist und mit einem Presto-Dienst im Cluster kommuniziert
Abfragen mit einer Java-Anwendung ausführen, die über den Java-JDBC-Treiber für Presto mit dem Presto-Dienst im Cluster kommuniziert

Lernziele

Einen Dataproc-Cluster mit installiertem Presto 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. Sie können Daten umwandeln:
  1. Daten als externe Hive-Tabelle zur Verfügung stellen, damit sie von Presto abgefragt werden können
  2. Daten aus dem CSV-Format in das Parquet-Format konvertieren, um die Abfrage zu beschleunigen
Abfragen über die Presto-Befehlszeile oder Anwendungscode mit einem SSH-Tunnel bzw. Presto-JDBC-Treibern an den Presto-Koordinator senden, der im Cluster ausgeführt wird
Über die Presto-Web-UI Logs ansehen und den Presto-Dienst im Blick behalten

Kosten

In dieser Anleitung werden die folgenden kostenpflichtigen Komponenten von Google Cloud verwendet:

Mit dem Preisrechner können Sie eine Kostenschätzung für Ihre voraussichtliche Nutzung vornehmen. Neuen Google Cloud-Nutzern steht möglicherweise eine kostenlose Testversion zur Verfügung.

Hinweis

Erstellen Sie ein Google Cloud-Projekt und einen Cloud Storage-Bucket für die in dieser Anleitung verwendeten Daten, sofern noch nicht geschehen.

Projekt einrichten
Erstellen eines Cloud Storage-Buckets in Ihrem Projekt, um die in dieser Anleitung verwendeten Daten aufzubewahren.
1. Wechseln Sie in der Cloud Console zur Cloud Storage-Seite Browser.
  Browser aufrufen
2. Klicken Sie auf Bucket erstellen.
3. Geben Sie auf der Seite Bucket erstellen die Bucket-Informationen ein. Klicken Sie auf Weiter, um mit dem nächsten Schritt fortzufahren.
  - Geben Sie unter Bucket benennen einen Namen ein, der den Anforderungen für Bucket-Namen entspricht.
  - Gehen Sie unter Speicherort für Daten auswählen folgendermaßen vor:
    - Wählen Sie eine Option für Standorttyp aus.
    - Wählen Sie eine Standort-Option aus.
  - Wählen Sie unter Standardspeicherklasse für Ihre Daten auswählen eine Speicherklasse aus.
  - Wählen Sie unter Zugriffssteuerung für Objekte auswählen eine Option für die Zugriffssteuerung aus.
  - Geben Sie für Erweiterte Einstellungen (optional) eine Verschlüsselungsmethode, eine Aufbewahrungsrichtlinie oder Bucket-Labels an.
4. Klicken Sie auf Erstellen.

Dataproc-Cluster erstellen

Erstellen Sie einen Dataproc-Cluster mit dem Flag optional-components (verfügbar für Image Cersion 1.3 und höher), um die optionale Komponente von Presto auf dem Cluster zu installieren und das Flag enable-component-gateway zu aktivieren, damit Sie über die Cloud Console auf die Presto-Web-UI zugreifen können.

Legen Sie Umgebungsvariablen fest:
- 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
```
Führen Sie die Google Cloud-Befehlszeile auf Ihrem lokalen Computer aus, um den Cluster zu erstellen.
```
gcloud beta dataproc clusters create presto-cluster \
    --project=${PROJECT} \
    --region=${REGION} \
    --num-workers=${WORKERS} \
    --scopes=cloud-platform \
    --optional-components=PRESTO \
    --image-version=1.3  \
    --enable-component-gateway
```
Das Erstellen eines Hochverfügbarkeitsclusters – eines Clusters mit mehreren Masterknoten – wird nicht empfohlen, da der Koordinator auf dem Masterknoten 0 gestartet wird und alle anderen Masterknoten inaktiv bleiben.

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.

Führen Sie auf Ihrem lokalen Computer den folgenden Befehl aus, um die Taxidaten aus BigQuery als CSV-Dateien ohne Header in den Cloud Storage-Bucket zu importieren, den Sie unter Hinweise 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

Erstellen Sie externe Hive-Tabellen, die in den CSV- und Parquet-Dateien im Cloud Storage-Bucket gesichert sind.

Externe Hive-Tabelle chicago_taxi_trips_csv erstellen.

gcloud dataproc jobs submit hive \
    --cluster presto-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/';"

Prüfen Sie die Erstellung der externen Hive-Tabelle.
Überspringen Sie diesen Schritt, um Zeit und Ressourcen zu sparen. Wenn Ihr Cluster drei oder weniger Knoten hat, kann diese Abfrage einige Minuten dauern. Sie können diesen Abfrageschritt überspringen und nur die Erstellung der endgültigen Hive Parquet-Tabelle unten prüfen, da dieser Abfrageschritt erheblich schneller ist.
```
gcloud dataproc jobs submit hive \
    --cluster presto-cluster \
    --region=${REGION} \
    --execute "SELECT COUNT(*) FROM chicago_taxi_trips_csv;"
```

Erstellen Sie eine weitere externe Hive-Tabelle chicago_taxi_trips_parquet mit denselben Spalten, aber mit Daten, die im Parquet-Format gespeichert sind, um die Abfrageleistung zu verbessern.

gcloud dataproc jobs submit hive \
    --cluster presto-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/';"

Daten aus der Hive-CSV-Tabelle in die Hive Parquet-Tabelle laden.

gcloud dataproc jobs submit hive \
    --cluster presto-cluster \
    --region=${REGION} \
    --execute "
        INSERT OVERWRITE TABLE chicago_taxi_trips_parquet
        SELECT * FROM chicago_taxi_trips_csv;"

Prüfen Sie, ob die Daten korrekt geladen wurden.

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

Abfragen ausführen

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

Abfragen über die Presto-Befehlszeile

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

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 presto-cluster-m
```
Führen Sie im SSH-Terminalfenster des Master-Knotens des Clusters die Presto-Befehlszeile aus, die eine Verbindung zum Presto-Server herstellt, der auf dem Master-Knoten ausgeführt wird.
```
presto --catalog hive --schema default
```

Prüfen Sie über die Eingabeaufforderung presto:default, ob Presto die Hive-Tabellen finden kann.

show tables;

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

Führen Sie Abfragen über die Eingabeaufforderung presto:default aus und vergleichen Sie die Leistung von Abfragen von Parquet im Vergleich zu CSV-Daten.

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]

Abfrage nach CSV-Daten

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 Presto aus:

Laden Sie den Java-JDBC-Treiber für Presto herunter.

Fügen Sie eine presto-jdbc-Abhängigkeit in die Datei Maven pom.xml ein.

<dependency>
<groupId>com.facebook.presto</groupId>
<artifactId>presto-jdbc</artifactId>
<version>0.206</version>
</dependency>

Java-Beispielcode

package dataproc.codelab.presto;

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 PrestoQuery {
  private static final String URL = "jdbc:presto://presto-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 Presto-Logs befinden sich auf den Master- und Worker-Knoten des Clusters unter /var/log/presto/.

Web-UI

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

Monitoring

Presto stellt Informationen zur Clusterlaufzeit über Laufzeittabellen bereit. Führen Sie in einer Presto-Sitzung an der Eingabeaufforderung presto: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, wenn Sie das zum Ausführen der Anleitung erstellte Projekt löschen.

So löschen Sie das Projekt:

Achtung: Das Löschen von Projekten hat folgende Auswirkungen:

Alle Inhalte des Projekts werden gelöscht. Wenn Sie für diese Anleitung ein bereits bestehendes Projekt verwendet haben, werden auch alle anderen im Rahmen des Projekts erstellten Daten gelöscht.
Benutzerdefinierte Projekt-IDs gehen verloren. Beim Erstellen dieses Projekts haben Sie möglicherweise eine benutzerdefinierte Projekt-ID erstellt, die Sie weiterhin verwenden möchten. Damit die URLs, die die Projekt-ID nutzen, z. B. eine appspot.com-URL, erhalten bleiben, sollten Sie ausgewählte Ressourcen innerhalb des Projekts löschen, statt das gesamte Projekt.

Wenn Sie mehrere Anleitungen und Schnellstarts durcharbeiten möchten, können Sie die Überschreitung von Projektkontingenten verhindern, wenn Sie Projekte wiederverwenden.

Wechseln Sie in der Cloud Console zur Seite Ressourcen verwalten.
Zur Seite „Ressourcen verwalten“
Wählen Sie in der Projektliste das Projekt aus, das Sie löschen möchten, und klicken Sie dann auf Löschen.
Geben Sie im Dialogfeld die Projekt-ID ein und klicken Sie auf Shut down (Beenden), um das Projekt zu löschen.

Cluster löschen

So löschen Sie Ihren Cluster:

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

Bucket löschen

So löschen Sie den Cloud Storage-Bucket, den Sie unter Hinweise erstellt haben, einschließlich der im Bucket gespeicherten Datendateien:
```
gsutil -m rm -r gs://${BUCKET_NAME}
```