Esta página foi traduzida pela API Cloud Translation.

Usar o Trino com o Dataproc

O Trino (anteriormente Presto) é um mecanismo de consulta SQL distribuído desenvolvido para consultar grandes conjuntos de dados distribuídos em uma ou mais origens de dados heterogêneas. O Trino pode consultar dados Hive, MySQL, Kafka e outros dados fontes por meio de conectores. Neste tutorial, mostramos como fazer as seguintes tarefas:

Instalar o serviço Trino em um cluster do Dataproc
Consultar dados públicos de um cliente Trino instalado na máquina local que se comunica com um serviço Trino no cluster
Executar consultas a partir de um aplicativo Java que se comunica com o Serviço do Trino no cluster por meio do driver JDBC do Java para Trino.

Objetivos

Criar um cluster do Dataproc com o Trino instalado

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

Extrair os dados do BigQuery
Carregar os dados no Cloud Storage como arquivos CSV
Transformar dados:
1. Expor os dados como uma tabela externa Hive para torná-los consultáveis pelo Trino
2. Converter os dados do formato CSV para o formato Parquet para agilizar as consultas

Enviar a CLI do Trino ou consultas de código de aplicativo usando um túnel SSH ou o JDBC do Trino para o coordenador do Trino em execução no cluster, respectivamente

Verificar registros e monitorar o serviço Trino por meio da interface da Web do Trino

Custos

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

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 uma avaliação gratuita.

Antes de começar

Se você ainda não tiver feito isso, crie um projeto do Google Cloud e um bucket do Cloud Storage para armazenar os dados usados neste tutorial. 1. Como configurar o projeto

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.

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

Go to project selector

Verifique se a cobrança está ativada para o seu projeto do Google Cloud.

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

Enable the APIs

Install the Google Cloud CLI.

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.

Go to project selector

Verifique se a cobrança está ativada para o seu projeto do Google Cloud.

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

Enable the APIs

Install the Google Cloud CLI.

To initialize the gcloud CLI, run the following command:

gcloud init

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

In the Google Cloud console, go to the Cloud Storage Buckets page.
Go to Buckets page
Click Create bucket.
On the Create a bucket page, enter your bucket information. To go to the next step, click Continue.
- For Name your bucket, enter a name that meets the bucket naming requirements.
- For Choose where to store your data, do the following:
  - Select a Location type option.
  - Select a Location option.
- For Choose a default storage class for your data, select a storage class.
- For Choose how to control access to objects, select an Access control option.
- For Advanced settings (optional), specify an encryption method, a retention policy, or bucket labels.
Click Create.

Criar um cluster do Dataproc

Criar um cluster do Dataproc usando a sinalização optional-components (disponível a partir da versão 2.1 da imagem) para instalar a Componente opcional do Trino na cluster e a sinalização enable-component-gateway para ativar o Gateway de Componentes, para permitir acessar a IU da Web do Trino no console do Google Cloud.

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
```

Execute a Google Cloud CLI na sua 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

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.

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

Crie tabelas externas do Hive com backup dos arquivos CSV e Parquet em seu bucket do Cloud Storage.

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/';"

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;"
```

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/';"

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;"

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;"

Executar consultas

Você pode 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 Hive Parquet usando o CLI do Trino.

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
```
Na janela do terminal SSH no nó mestre do cluster, execute a CLI do Trino, que se conecta ao servidor Trino em execução no nó mestre.
```
trino --catalog hive --schema default
```

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)

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 pelo driver JDBC do Java para Trino: 1. Faça o download do Driver JDBC do Java para Trino (em inglês). 1. Adicione uma dependência trino-jdbc no 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

Geração de registros

Os registros do Trino estão localizados em /var/log/trino/ no mestre do cluster. nós de trabalho.

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 do ambiente de execução do cluster usando tabelas de ambiente de execução. No prompt (do trino:default) de uma sessão do Trino, execute a seguinte consulta para conferir os dados da tabela de ambiente 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, faça o seguinte:

Cuidado: excluir um projeto tem os seguintes efeitos:

Tudo no projeto é excluído. Se você tiver usado um projeto existente para as tarefas neste documento, a exclusão dele incluirá a exclusão de quaisquer outros trabalhos feitos no projeto.
Os IDs do projeto personalizados são perdidos. Ao criar o projeto, você pode ter criado um código 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 passar por várias arquiteturas, tutoriais ou guias de início rápido, a reutilização de projetos pode evitar que você exceda os limites da cota do projeto.

In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.
Go to Manage resources
In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

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
```