BI Consult Desktop Logo BI Consult Mobile Logo
  • Russian BI Исследование российских bi
  • Перейти на Fine BI
  • Контакты
  • +7 812 334-08-01
    +7 499 608-13-06
  • Отправить сообщение
  • Главная
  • Продукты Эксперт-BI
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Сельское хозяйство
    • Энергетика
    • FMCG
    • Девелоперы
    • Маркетплейсы
    • Пищевая промышленность
    • Фармацевтика
    • Построение Data Platform
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и FP&A
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • IBP
    • ИТ (CIO)
    • Закупки
  • Платформы
    • Системы бизнес-анализа (BI)
    • Интегрированное бизнес-планирование (IBP)
    • Хранилища данных (DWH / Lakehouse)
    • Каталоги данных (Data Catalog)
    • Системы ETL и ELT
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Шина данных (ESB)
    • Система управления мастер-данными (MDM)
    • Семантический слой
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH системы
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений и DWH
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность (Data Literacy)
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Greenplum
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt (Data Build Tool)
  • Компания
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Карьера
    • Скачать
    • Контакты

BI

  • FineBI
  • FineReport
  • FineDataLink
  • FineChatBI (FineAI)
  • Коннекторы данных из 1С в BI
  • Airflow / Nifi
  • Visiology
  • PIX BI
  • Modus BI
  • Yandex.DataLens
  • Open-source BI: Superset/Metabase
  • Luxms BI
  • AW BI + Alpha BI
  • FlyBI + Форсайт. Аналитическая Платформа
  • Loginom
  • Триафлай
  • AI / Исскуственный интеллект
  • Optimacros
  • Навигатор BI
  • Семантический слой

СУБД

  • Arenadata
  • ClickHouse
  • Greenplum
  • Postgres Professional
  • TData

Другое

  • Построение Data Platform
    • Аналитическое хранилище данных
    • Data Lake и Data Engineering
    • Подробнее про Data Lake
    • Внедрение Lakehouse
      • Apache Doris
      • StarRocks
      • Trino
    • Миграция витрин из пропиетарных DWH на новый стек
    • Учебный курс "Современная архитектура хранилища данных"
Главная » Курсы по системам бизнес-анализа и методологии » Учебный курс Современная архитектура хранилища данных » Trino в контейнере Docker

Trino в контейнере Docker

У Trino есть Docker образ trinodb/trino , содержащий сервер Trino и конфигурацию по умолчанию. Docker образ публикуется на Docker Hub и может быть использован совместно с Docker, а также с некоторыми другими средами.

 

Запуск контейнера

Для запуска Trino в Docker на Вашей машине должен быть установлен движок Docker. Вы можете загрузить Docker с официального сайта или использовать систему упаковки Вашей операционной системы.

С помощью команды docker создайте контейнер из образа trinodb/trino. Присвойте ему имя trino, чтобы Вам было проще ссылаться на него в дальнейшем. Запустите его в фоновом режиме и сопоставьте порт Trino из контейнера (по умолчанию 8080) с портом 8080 на рабочей станции.

docker run --name trino -d -p 8080:8080 trinodb/trino

 

Без указания тега образа контейнера по умолчанию используется последняя версия, но можно использовать номер любой другой версии Trino, например trinodb/trino:462.

 

 

Для того, чтобы увидеть все контейнеры, работающие в фоновом режиме, запустите docker ps.

% docker ps
CONTAINER ID   IMAGE               COMMAND                  CREATED        STATUS                  PORTS                    NAMES
955c3b3d3d0a   trinodb/trino:390   "/usr/lib/trino/bin/…"   39 hours ago   Up 39 hours (healthy)   0.0.0.0:8080->8080/tcp   trino

 

Когда Trino еще запускается, он показывает (health: starting), а когда полностью готов к работе - (healthy.

 

Примечание

Существует несколько способов использования Trino в контейнерах. Вы можете либо запустить Trino в контейнерах Docker локально, как описано в следующих разделах, либо использовать платформу для оркестровки контейнеров, например Kubernetes.

 

Обработка запросов

В образ входит клиент Trino, необходимый для интерфейса командной строки (CLI), trino. Запустите его в существующем контейнере, чтобы подключиться к серверу Trino. После запуска клиента введите и выполните следующий запрос к таблице каталога tpch:

$ docker exec -it trino trino
trino> select count(*) from tpch.sf1.nation;
 _col0
-------
    25
(1 row)
 
Query 20181105_001601_00002_e6r6y, FINISHED, 1 node
Splits: 21 total, 21 done (100.00%)
0:06 [25 rows, 0B] [4 rows/s, 0B/s]

 

Затем введите команду quit.

В качестве альтернативы Вы можете использовать Trino CLI, установленный непосредственно на Вашей рабочей станции. URL сервера по умолчанию в CLI http://localhost:8080 совпадает с портом, используемым в команде запуска контейнера. Вы также можете подключиться с помощью любого другого клиентского приложения, используя драйвер JDBC.

 

Настройка Trino

Образ уже содержит  конфигурацию для начала работы и несколько каталогов, которые позволят Вам лучше изучить Trino. Вы также можете использовать контейнер с Вашими собственными конфигурационными файлами в локальной структуре каталогов etc, как это было создано в разделе Развертывание Trino. Если Вы создадите этот каталог в рамках пути /etc/trino при запуске контейнера, то вместо конфигурации по умолчанию будет использоваться Ваша конфигурация.

$ docker run --name trino -d -p 8080:8080 --volume $PWD/etc:/etc/trino trinodb/trino

 

Чтобы сохранить конфигурацию по умолчанию и настроить только каталоги, создайте папку /etc/trino/catalog или отдельные файлы свойств каталогов.

Если Вы хотите использовать дополнительные плагины, смонтируйте их по адресу/usr/lib/trino/plugin.

Чтобы избежать необходимости создавать файлы каталогов и монтировать их в контейнер, Вы можете включить динамическое управление каталогами, установив переменную окружения CATALOG_MANAGEMENT как dynamic.

$ docker run --name trino -d -p 8080:8080 -e CATALOG_MANAGEMENT=dynamic trinodb/trino

 

Очистка

Вы можете остановить и запустить контейнер, используя команды docker stop trino и docker start trino . Чтобы полностью удалить остановленный контейнер, выполните команду docker rm trino.

 

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

← Предыдущая статья
Развертывание Trino
Следующая статья →
Trino на Kubernetes с помощью Helm

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • "Уральский банк реконструкции и развития" входит в топ-25 крупнейших банков России и список значимых кредитных организаций на рынке платежных услуг по версии ЦБ РФ.

  • Банк "Санкт-Петербург" - это универсальный коммерческий банк, предоставляющий полный спектр финансовых услуг для частных и корпоративных клиентов. Банк основан в 1990 году и имеет генеральную лицензию Банка России на осуществление банковских операций. Сеть банка включает более 170 офисов и отделений, а также свыше 1000 банкоматов и терминалов в Санкт-Петербурге, Москве и других регионах.

  • KazanExpress — торговая площадка, на которой представлены товары с бесплатной доставкой за один день в более, чем 70 городах России. Аналитическое решение на базе платформы данных Yandex Cloud позволило компании обеспечить демократизацию данных. Результат — принятие обоснованных решений на всех уровнях, увеличение лояльности партнеров и повышение прозрачности бизнеса.

    Мониторинг ключевых метрик в реальном времени минимизировал недополученную прибыль и обеспечил рост прибыльных направлений, а возможности геоаналитики сервиса Yandex DataLens помогли за короткое время проанализировать локации для открытия более 90 ПВЗ в 25 городах России и заложить основу для роста компании.

  • Группа компаний "Дёке" производит товары для внешней отделки загородных домов. Ассортимент включает виниловый сайдинг, фасадные панели, водосточные системы, чердачные лестницы и гибкую битумную черепицу. Продукция Дёке вызывает гордость у сотрудников и партнеров компании.

  • Решения
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Энергетика
    • Фармацевтика
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Техническая поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Платформы
    • FineBI
    • FineReport
    • FineDataLink
    • Коннекторы данных из 1С в BI
    • Airflow + NiFi
    • Visiology
    • Luxms BI
    • Modus BI
    • PIX BI
    • Arenadata
    • ClickHouse
    • Greenplum
    • Postgres Professional
    • Open-source BI: Superset/Metabase
    • Loginom
    • Yandex.DataLens
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Optimacros
    • Шины данных
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt
  • Функциональные решения
    • Создание Data Lake
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • Сквозная аналитика
  • Компания
    • О нас
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Скачать
    • Контакты
    • Политика конфиденциальности
RutubeVkontakteLinkedInYouTube
ООО "Би Ай Консалт",
ИНН: 7811437757,
ОГРН: 1097847154184
199178, Россия,
Санкт-Петербург,
6-ая линия В.О., Д. 63, 4 этаж
Тел: +7 (812) 334-08-01
Тел: +7 (499) 608-13-06
E-mail: info@biconsult.ru

 

 

 

 

 

×

Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с использованием cookies и политикой конфиденциальности.