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2. 环境搭建

• 单节点Trino安装与配置 • 多节点Trino集群部署 • 使用Docker快速部署Trino测试环境

4. 连接器深入学习

• Kafka连接器实时数据处理 • MongoDB连接器使用

5. 性能优化实践

• 分区裁剪(Partition Pruning)实践 • 谓词下推(Predicate Pushdown)优化 • 动态过滤(Dynamic Filtering)应用 • 内存管理与调优

6. 高级SQL功能

• 窗口函数实践 • 复杂分析函数应用 • JSON和数组处理 • 地理空间数据分析 • 时间序列数据处理

7. 安全与权限管理

• 用户认证配置 • 基于角色的访问控制(RBAC) • 行级和列级安全性实现 • 数据加密实践

8. 监控与故障排除

• JMX监控配置 • Prometheus和Grafana集成 • 常见问题诊断与解决 • 查询失败分析

9. 扩展与集成

• 与Airflow集成实现工作流 • 与BI工具(Superset, Tableau)集成 • 自定义函数(UDF)开发 • 与Spark生态系统集成

10. 数据湖查询引擎

• 实现Hive Metastore集成 • 优化数据湖查询性能 • 实现数据湖分析案例

11. 跨数据源联邦查询系统

• 设计多源数据查询架构 • 实现关系型数据库与数据湖联邦查询 • 优化跨源查询性能 • 构建统一数据访问层

12. 实时分析平台

• 结合Kafka和Trino构建实时分析系统 • 实现流批一体处理 • 构建实时仪表板 • 性能测试与优化

学习资源推荐

官方资源

Trino官方文档Trino GitHub仓库

实践建议

  1. 准备测试数据集:使用公开数据集(如TPC-H, TPC-DS)进行性能测试
  2. 实际项目应用:尝试在实际项目中应用Trino解决数据分析问题

学习建议

  1. 性能测试:使用TPC-H或TPC-DS基准测试数据集进行性能测试
  2. 监控资源使用:学习如何监控Trino的资源使用情况,特别是内存使用