Trino로 빅데이터 분석의 미래를 열어가자

Trino(구 Presto)로 빅데이터 분석을 혁신하자!

안녕하세요, 데이터 분석과 빅데이터의 매력을 함께 탐구하는 여러분! 오늘은 빅데이터 분석의 새로운 패러다임을 제시하는 Trino(구 Presto)에 대한 심도 있는 논의를 해보려 합니다. Trino는 빠른 인메모리 쿼리와 다양한 데이터 소스 간의 원활한 연결을 통해 데이터를 효율적으로 분석할 수 있는 쿼리 엔진입니다. 이번 블로그 글에서는 Trino의 특징과 활용 방법, 그리고 이로 인해 얻을 수 있는 이점들을 함께 살펴보겠습니다.

Trino란 무엇인가?

Trino는 Facebook에서 개발된 Presto를 리브랜딩한 오픈 소스 분산 SQL 쿼리 엔진입니다. SQL On Hadoop의 일종으로, 짧은 지연 시간 내에 대량의 데이터를 분석하는 데 최적화되어 있습니다. Trino는 다양한 데이터 소스와 연동할 수 있으며, ANSI SQL 표준의 여러 기능을 지원합니다. 하둡의 분산 파일 시스템(HDFS)이나 Amazon S3 등의 큰 데이터 소스와도 호환이 가능합니다.

사례로, Netflix는 성능 테스트를 통해 Trino와 Hive 간의 쿼리 성능 차이를 비교하였고, Trino가 훨씬 빠른 쿼리 처리 속도를 자랑한다는 사실을 확인했습니다. 이러한 성능 개선은 많은 데이터 분석 회사들이 Trino를 선호하게 만든 주된 이유입니다.

Trino의 주요 특징

1. 메모리 처리와 Spill To Disk 기능

Trino는 메모리 초과 용량의 데이터를 처리할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다. 기본적으로 데이터는 메모리에 로드되지만, 필요시에는 "Spill To Disk" 기능을 활용하여 중간 작업 결과를 디스크에 오프로딩할 수 있습니다. 이는 메모리 용량에 최적화된 쿼리 실행을 가능하게 하여 OutOfMemory 에러를 사전에 방지할 수 있습니다.

2. 다양한 데이터 소스 지원

Trino의 또 다른 주요 장점은 다양한 데이터 소스를 하나의 쿼리로 조인할 수 있다는 점입니다. 하둡 기반의 Hive 데이터뿐만 아니라 MySQL, PostgreSQL, Oracle 등의 RDBMS와 연계할 수 있어 데이터 통합 처리가 매우 용이합니다. 이는 전통적인 ETL 툴을 별도로 사용하지 않고도 효과적인 ETL 프로세스를 가능하게 합니다.

3. 설치의 유연성

Trino는 JAVA가 실행될 수 있는 환경이라면 어디서든 설치할 수 있습니다. 즉, 하둡 클러스터에서만 사용할 수 있는 Hive나 Impala와 달리, Trino는 보다 유연하게 다양한 클러스터와 연결하여 사용할 수 있습니다. 이는 여러 팀이 동시에 작업할 경우 더욱 효율적인 데이터 분석 환경을 제공합니다.

활용 사례

모 반도체 대기업에서는 하둡 클러스터와 별도로 100개의 Worker 노드로 Trino 클러스터를 구성하여 팀별로 특정 쿼리를 처리를 분배하고 있습니다. 각 팀이 별도의 Trino 클러스터에서 데이터 분석을 진행함으로써, 쿼리 요청이 많아도 병목현상이 최소화되고 있습니다.

마무리하며

Trino는 고속의 데이터 분석이 필요 치르는 기업들에게 강력한 도구가 될 것입니다. 데이터 분석의 성능을 극대화하고, 복잡한 ETL 프로세스를 간소화할 수 있는 혁신적인 솔루션을 제공하는 Trino를 통해 여러분의 데이터 분석 역량을 한 단계 끌어올려 보세요. 다음 포스트에서는 Trino 클러스터 설치 과정에 대해 다룰 예정입니다. 질문이나 궁금한 점이 있다면 언제든지 댓글로 남겨주세요!

여러분의 데이터 분석 여정에 도움이 되길 바라며, 다음에 또 만나겠습니다!