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 » Создание облегченной конфигурации Trino

Создание облегченной конфигурации Trino

Алгоритм создания стабильной и высокопроизводительной конфигурации Trino, занимающей всего 391 МБ

 

Многие фреймворки для работы с данными слишком сложны при работе с небольшими масштабами. С помощью всего нескольких настроек можно создать легковесную и при этом высокопроизводительную версию Trino.

 

Официальный Docker-образ достаточно тяжелый

Docker-образ, разработанный командой Trino (trinodb/trino), занимает 1,32 ГБ. Он включает в себя полный дистрибутив CentOS, что достаточно удобно. Но, если Вы собираетесь встраивать Trino в другие приложения, то, конечно, это слишком большой объем памяти.

 

Уменьшаем размер основного Docker-образа

Большая часть «веса» официального контейнера Trino приходится на базовый образ CentOS.

FROM azul/zulu​-openjdk-centos:11

 

Переход на дистрибутив на основе Alpine, такой как adoptopenjdk, значительно сокращает объем загрузки.

FROM adoptopenjdk/openjdk11:jdk-11.0.10_9-alpine-slim

 

Выбирайте дистрибутив Alpine тщательно! Мы стали свидетелями значительного снижения производительности работы Java-приложений при использовании дистрибутивов Alpine, не включающих в себя glibc. Контейнеры adoptopenjdk обладают хорошей производительностью, оставаясь при этом относительно легкими.

 

 

Уменьшение числа коннекторов

Следующий шаг является необязательным, но он сильно влияет на размер контейнера. Trino поставляется с множеством предустановленных коннекторов, каждый из которых требует вспомогательных библиотек.

Однако не все эти коннекторы являются обязательными. В наших одноконтейнерных дистрибутивах мы удаляем все необязательные коннекторы (кроме собственного коннектора Resurface).

rm -rf /opt/trino/plugin/accumulo &&\
rm -rf /opt/trino/plugin/atop &&\
rm -rf /opt/trino/plugin/bigquery &&\
rm -rf /opt/trino/plugin/blackhole &&\
rm -rf /opt/trino/plugin/cassandra &&\
rm -rf /opt/trino/plugin/clickhouse &&\
rm -rf /opt/trino/plugin/druid &&\
rm -rf /opt/trino/plugin/elasticsearch &&\
rm -rf /opt/trino/plugin/example-http &&\
rm -rf /opt/trino/plugin/geospatial &&\
rm -rf /opt/trino/plugin/google-sheets &&\
rm -rf /opt/trino/plugin/hive-hadoop2 &&\
rm -rf /opt/trino/plugin/iceberg &&\
rm -rf /opt/trino/plugin/jmx &&\
rm -rf /opt/trino/plugin/kafka &&\
rm -rf /opt/trino/plugin/kinesis &&\
rm -rf /opt/trino/plugin/kudu &&\
rm -rf /opt/trino/plugin/local-file &&\
rm -rf /opt/trino/plugin/memsql &&\
rm -rf /opt/trino/plugin/ml &&\
rm -rf /opt/trino/plugin/mongodb &&\
rm -rf /opt/trino/plugin/mysql &&\
rm -rf /opt/trino/plugin/oracle &&\
rm -rf /opt/trino/plugin/phoenix &&\
rm -rf /opt/trino/plugin/phoenix5 &&\
rm -rf /opt/trino/plugin/pinot &&\
rm -rf /opt/trino/plugin/postgresql &&\
rm -rf /opt/trino/plugin/prometheus &&\
rm -rf /opt/trino/plugin/raptor-legacy &&\
rm -rf /opt/trino/plugin/redis &&\
rm -rf /opt/trino/plugin/redshift &&\
rm -rf /opt/trino/plugin/sqlserver &&\
rm -rf /opt/trino/plugin/teradata-functions &&\
rm -rf /opt/trino/plugin/thrift &&\
rm -rf /opt/trino/plugin/tpcds &&\
rm -rf /opt/trino/plugin/tpch

 

Настройка параметров памяти

Trinoдает возможность гибкой настройки памяти в зависимости от Ваших потребностей. Когда я спросил об этом Мартина Траверсо, одного из разработчика Trino, он ответил, что Trino должна успешно пройти все тесты при запуске как на небольшой конфигурации (ноутбук), так и на более масштабном проекте. Тот факт, что Мартин отреагировал именно так, дал нам новую уверенность в том, что мы сможем продолжать экспериментировать с меньшими конфигурациями.

Для наших самых небольших контейнеров мы выделили Trino 1 ГБ памяти, используя следующие стандартные параметры:

query.max-length=1000000
query.max-memory=1000MB
query.max-memory-per-node=1000MB
query.max-total-memory=1000MB
query.max-total-memory-per-node=1000MB

 

Если Вы все еще пытаетесь решить проблемы с нехваткой памяти, возможно, Вам следует уменьшить объем памяти, используемой кэшем запросов. Это особенно важно, если Ваши SQL-запросы достаточно велики или если скорость транзакций достаточно высока, что приводит к тому, что кэшируется слишком много данных истории запросов.

query.max-history=20
query.min-expire-age=1s

 

Окончательные результаты

Следуя этим шагам, Вы получите стабильную и высокопроизводительную конфигурацию Trino размером 391 МБ. Это всего лишь 30 % от размера стандартного контейнера Trino! Конечно, это не означает, что мы сможем обойтись без компромиссов, но такой диапазон гибкости - это действительно здорово!

Если Вы ищете максимально легкий образ контейнера Trino, Вы можете использовать наш вариант.

FROM resurfaceio/trino-minimal:358

 

Если же Вы хотите создать свой собственный облегченный образ Trino, обязательно изучите этот Dockerfile: https://github.com/resurfaceio/containers/blob/master/trino/trino-minimal.dockerfile

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

← Предыдущая статья
Trino vs Apache Spark
Следующая статья →
Случаи использования Trino
Запросить видео презентацию Запросить доступ к демо стенду online Узнать стоимость лицензий

Задать вопрос

loading...

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • Компания "Норникель" - лидер горно-металлургической отрасли в России и мире. Она производит металлы, необходимые для развития экологичной экономики и транспорта.

  • ООО «Модум-Транс» — независимый оператор грузовых железнодорожных перевозок, лидирующий по количеству инновационного парка на сети РЖД.

  • НПФ «Будущее» — один из крупнейших негосударственных пенсионных фондов России, предоставляющий услуги по пенсионному обеспечению и накоплениям. Фонд активно внедряет цифровые технологии для повышения качества обслуживания клиентов.

  • С объединением компании Savencia Fromage & Dairy и молочного комбината в г.Белебей, одного из лидеров по производству твердых сычужных сыров в России, Savencia выходит на российский рынок не только как импортер, но и как производитель молочной продукции.

  • 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.