的主要功能及使用场景
Trino 最大的优势是它能够跨多个数据源运行统一查询。
这使得公司能够将数据湖中存储的非结构化数据的分析与传统关系数据库中的数据相结合。
此外，它很容易与 BI（商业智能）工具集成，并且越来越多地与 Tableau 和 Looker 等可视化工具结合使用。
Trino 可应用于各种用例，包括实时分析、流数据处理和分布式数据处理。
与传统SQL引擎不同，Trino是一个多数据源查询引擎，不依赖于单一数据库。
例如，传统的数据仓库需要集中管理数据，但 Trino 可以以集成的方式处理不同的存储和数据格式。
此外，它还支持基于内存的查询执行，从而能够快速处理大型数据集。
这使得企业可以直接在存储上运行 SQL 查询，而无需移动数据。
Trino 的架构和数据处理系统
Trino采用Coordinator和Worker两类节点来实现高速分布式处理。
这使得能够有效地处理大量数据查询。
Trino 的架构具有可 马来西亚华人数据 扩展性，可以通过添加节点来提高性能。
此外，还为每个数据源提供了连接器，允许您与各种数据存储集成。
Torino 的基本结构：Coordinator 和 Worker 的角色
Trino的基本架构由一个Coordinator和多个Worker节点组成。
Coordinator 负责解析查询、优化查询、创建执行计划以及将任务分配给 Worker 节点。
工作节点执行从协调器接收的任务并处理数据。
这种解耦结构使 Trino 能够有效地处理大型查询。
Torino 的分布式处理机制和负载均衡
Trino 的查询处理可以由多个 Worker 节点并行执行。
这使得您能够处理单个服务器无法处理的大量数据。
将查询拆分成多个分片，分配给各个Worker节点，使得负载均匀分布。
这是一种优化性能的机制。