Running Trino with Alluxio
Trino 是一个开源的分布式 SQL 查询引擎,可以在大规模数据上运行交互式分析查询。 本指南介绍了如何使用 Alluxio 作为分布式缓存层在 Trino 上对 Alluxio 支持的任何数据存储系统(如 AWS S3、HDFS、Azure Blob Store、NFS 等)进行查询。 Alluxio 允许 Trino 从各种数据源获取数据,并将经常访问的数据(例如常用表)透明地缓存到 Alluxio 分布式存储中。 将 Alluxio worker 与 Trino worker 部署在一起可以提高数据本地性,并在其他存储系统远程或网络缓慢或阻塞时减少 I/O 访问延迟。
前置条件
- Java 配置为 Java 11,版本不低于 11.0.7,64 位,与 Trino 要求一致
- Python 版本为 2.6.x,2.7.x,或者 3.x,与 Trino 要求一致
- 部署 Trino
这篇指南用
Trino-352
进行测试 - Alluxio 已经被配置好而且开始运行
- 确保 Alluxio client jar 可用
这个 Alluxio 客户端 jar 文件可以在从 Alluxio 下载页面下载的 tarball 中的 /
/client/alluxio-2.10.0-SNAPSHOT-client.jar 处找到 - 请确保 Hive MetaStore 正在运行以提供 Hive table 的元数据信息
基本配置
配置 Trino 与 Hive Metastore
Trino 通过 Trino 的 Hive connector从 Hive 元数据仓库获取数据库和表元数据信息(包括文件系统位置)。
这里是一个 catalog 使用 Hive connector 的 Trino 配置文件示例 ${Trino_HOME}/etc/catalog/hive.properties
,其中 Metastore 位于本地主机上
connector.name=hive-hadoop2
hive.metastore.uri=thrift://localhost:9083
将 Alluxio client jar 分发到所有 Trino 服务器上
为了使 Trino 能够与 Alluxio 服务器通信,必须将 Alluxio client jar 放在 Trino 服务器的 classpath 中。
将 Alluxio client jar /<PATH_TO_ALLUXIO>/client/alluxio-2.10.0-SNAPSHOT-client.jar
放到所有 Trino 服务器的路径
${Trino_HOME}/plugin/hive-hadoop2/
下
(此目录在不同版本中可能有所不同)。重启 Trino worker 和
coordinator:
$ ${Trino_HOME}/bin/launcher restart
在完成基本配置后,Trino 应该能够访问 Alluxio 中的数据。 要为 Trino 配置更高级的功能(例如,使用 HA 连接 Alluxio),请按照高级设置中的说明进行操作。
示例:使用 Trino 查询 Alluxio 上的表
在 Alluxio 上创建 Hive table
下面是一个在Hive中创建一个由Alluxio中的文件支持的内部表的例子。
你可以从 http://grouplens.org/datasets/movielens/ 下载数据文件(e.g. ml-100k.zip
)。
解压该文件然后将 u.user
上传至 Alluxio 中的 /ml-100k/
:
$ ./bin/alluxio fs mkdir /ml-100k
$ ./bin/alluxio fs copyFromLocal /path/to/ml-100k/u.user alluxio:///ml-100k
创建指向 Alluxio 文件位置的外部 Hive table。
hive> CREATE TABLE u_user (
userid INT,
age INT,
gender CHAR(1),
occupation STRING,
zipcode STRING)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '|'
STORED AS TEXTFILE
LOCATION 'alluxio://master_hostname:port/ml-100k';
您可以通过访问 Alluxio WebUI http://master_hostname:19999
查看 Hive 创建的目录和文件。
启动Hive Metastore
确保您的 Hive Metastore 服务正在运行。Hive 元数据仓库默认情况下在端口 9083
上运行。如果未运行,请执行以下命令启动 Metastore:
$ ${HIVE_HOME}/bin/hive --service metastore
启动 Trino 服务器
启动你的 Trino 服务器。Trino 服务器默认情况下在端口 8080
上运行 (在 ${Trino_HOME}/etc/config.properties
中的 http-server.http.port
设置):
$ ${Trino_HOME}/bin/launcher run
用 Trino 查询表格
按照 Trino CLI 说明下载 trino-cli-<Trino_VERSION>-executable.jar
,将其重命名为 trino
,并使用 chmod +x
命令使其可执行(有时可执行文件 trino
存在于 ${trino_HOME}/bin/trino
中,您可以直接使用)。
运行单个查询(将 localhost:8080
替换为实际的 Trino 服务器主机名和端口):
$ ./trino --server localhost:8080 --execute "use default; select * from u_user limit 10;" \
--catalog hive --debug
高级设置
定制化 Alluxio 用户属性
要配置其他 Alluxio 属性,您可以将包含 alluxio-site.properties
的配置路径(即 ${ALLUXIO_HOME}/conf
)附加到 Trino 文件夹下的 etc/jvm.config
中 Trino 的 JVM 配置里。此方法的优点是在 alluxio-site.properties
的同一文件中设置所有 Alluxio 属性。
...
-Xbootclasspath/a:<path-to-alluxio-conf>
或者,将 Alluxio 配置项添加到 Hadoop 配置文件(core-site.xml
,hdfs-site.xml
)中,并在文件 ${Trino_HOME}/etc/catalog/hive.properties
中将每一个 Trino worker的属性 hive.config.resources
指向 Hadoop 资源的位置。
hive.config.resources=/<PATH_TO_CONF>/core-site.xml,/<PATH_TO_CONF>/hdfs-site.xml
示例:连接高可用模式(HA)的 Alluxio 集群
如果 Alluxio HA 集群使用Embedded Journal模式的高可用,请在 classpath 上的 alluxio-site.properties
文件中适当设置 Alluxio 集群属性。
alluxio.master.rpc.addresses=master_hostname_1:19998,master_hostname_2:19998,master_hostname_3:19998
或者,您可以将属性添加到 hive.config.resources
包含的 Hadoop core-site.xml
配置中。
<configuration>
<property>
<name>alluxio.master.rpc.addresses</name>
<value>master_hostname_1:19998,master_hostname_2:19998,master_hostname_3:19998</value>
</property>
</configuration>
有关如何连接使用基于 ZooKeeper(UFS Journal 模式)的 Alluxio 高可用集群,请参阅高可用模式客户端配置参数。
示例:更改 Alluxio 默认写入类型
例如,将 alluxio.user.file.writetype.default
从默认值 ASYNC_THROUGH
更改为 CACHE_THROUGH
。
可以在 alluxio-site.properties
中指定该属性,并将此文件分发到每个 Trino 节点的 classpath:
alluxio.user.file.writetype.default=CACHE_THROUGH
或者,修改 conf/hive-site.xml
以包括:
<property>
<name>alluxio.user.file.writetype.default</name>
<value>CACHE_THROUGH</value>
</property>
增加并行度
Trino 的 Hive connector 使用配置 hive.max-split-size
来控制查询的并行性。 对于 Alluxio 1.6 或更早版本,建议将此大小设置为不小于 Alluxio 的块大小,以避免在同一块内的读冲突。 在 Alluxio 的后续版本中考虑到 Alluxio 的异步缓存能力,此问题不再存在。
避免 Trino 在读取大文件时超时
建议将 alluxio.user.streaming.data.timeout
的值增大(e.g. 10min),以避免从远端 worker 读取大文件时出现超时失败。