Trino 436 - 使用教程（亲测，详细）

第一章 Trino简介

1. Trino概述

Trino是一个分布式SQL查询引擎，旨在查询分布在一个或多个异构数据源上的大型数据集。如果使用的是数TB或数PB的数据，那么很可能使用的是与Hadoop和HDFS交互的工具。Trino被设计为使用MapReduce作业管道（如Hive或Pig）查询HDFS的工具的替代品，但Trino并不局限于访问HDFS。Trino可以而且已经扩展到对不同类型的数据源进行操作，包括传统的关系数据库和其他数据源，如Cassandra。

Trino旨在处理数据仓库和分析：数据分析，汇总大量数据并生成报告。这些工作负载通常被归类为联机分析处理（OLAP）。

说明：不要误解Trino理解SQL的事实，因为它提供了标准数据库的功能。Trino不是一个通用的关系数据库。它不能取代MySQL、PostgreSQL或Oracle等数据库。Trino不是为处理在线事务处理（OLTP）而设计的。对于为数据仓库或分析而设计和优化的许多其他数据库也是如此。

2. Trino架构

Trino是一个分布式查询引擎，可跨多个服务器并行处理数据。Trino服务器有两种类型，协调器（coordinators）和工作节点（workers）。以下部分介绍了这些服务器和Trino体系结构的其他组件。

Trino集群由一个coordinator和多个worker组成。用户通过SQL工具与coordinator连接。协调员与工人合作。coordinator管理workers。通过配置catalogs，coordinator 和 the workers访问已连接的数据源。

每个查询的执行都是状态操作，coordinator编排工作负载，它会将任务调度到workers中并行执行。每个Trino都运行在JVM实例中，并通过使用线程进一步将任务并行化。

用户使用客户端工具（如JDBC驱动或Trino CLI）连接到集群中的协调器，然后协调器（coordinator）就可以协调工作节点（worker）访问数据源。

协调器（coordinator）是一类处理用户查询请求并管理工作节点执行查询工作的服务器。工作节点（worker）是一类负责执行任务和处理数据的服务器。

协调器（coordinator）通常会运行一个节点发现服务，工作节点（worker）通过注册到该服务来加入集群。客户端、协调器（coordinator）和工作节点（worker）之间所有的通信和数据传输，都通过基于HTTP/HTTPS的REST服务交互。

第二章 Trino安装

1. Trino环境要求

Linux操作系统：64位

Java运行时环境： Jdk21以及以上版本

Python版本： 2.6.x、2.7.x 或 3.x

2. Trino部署

Trino 服务器可以安装和部署在许多不同的服务器上平台。用户通常部署由一个具有一个协调器和多个工作节点的集群。Trino支持如何部署方式：

(1) 部署Trino

(2) Docker容器中的Trino

(3) Trino on Kubernetes with Helm

(4) RPM包

下文介绍RPM包的部署方式。

1、下载 Trino 的RPM 软件包

Trino Server 436下载地址 :

https://repo1.maven.org/maven2/io/trino/trino-server-rpm/436/trino-server-rpm-436.rpm

Trino Cli 436下载地址：

https://repo1.maven.org/maven2/io/trino/trino-cli/436/trino-cli-436-executable.jar

2、使用命令安装软件包：rpm

rpm -ivh  trino-server-rpm-436.rpm  --nodeps

3、启动服务

service  trino  start ;

安装后可以使用service命令管理Trino服务器：

service  trino  [start|stop|restart|status]

命令	动作
start	将服务器作为守护程序启动，并返回其进程 ID。
stop	关闭以 或 开头的服务器。发送 SIGTERM 信号。
restart	停止然后启动正在运行的服务器，或启动已停止的服务器， 分配新的进程 ID。
status	打印状态行，即“已停止 pid”或“作为 pid 运行”。

4、验证服务是否正常

（1）在服务器上执行service  trino  status，看到Running as XXX说明服务启动成功。

（2）在服务器上执行jps，如果看到TrinoServer的进程说明启动成功。

（3）在浏览器中输入：http://ip:8080，如果出现登录页面，随意输入用户root，登录可以看到如下页面。

5、安装Trino客户端

下载之后将trino-cli-436-executable.jar改成trino-cli,并给trino-cli添加可执行权限

mv  trino-cli-436-executable.jar  trino-cli

chmod +x trino-cli

./trino-cli --server localhost:8080

3. Trino目录结构

(1) /usr/lib/trino/lib/：包含运行产品所需的各种库。插件位于插件子目录中。

(2) /etc/trino：包含一般的trino配置文件，如node.properties、jvm.config、config.properties。目录配置位于目录子目录中。

(3) /etc/trino/env.sh：包含trino使用的Java安装路径，允许配置进程环境变量，包括secrets。

(4) /var/log/trino：包含日志文件。

(5) /var/lib/trino/data：数据目录的位置。Trino在此处存储日志和其他数据。

(6) /etc/rc.d/init.d/trino：包含用于控制服务器进程的服务脚本以及文件路径的启动器配置。

第三章 Trino连接器

1. MySQL连接器

MySQL连接器允许在外部MySQL实例中查询和创建表。这可以用于连接不同系统（如MySQL和Hive）之间的数据，或两个不同MySQL实例之间的数据。

1.1. 要求

(1) MySQL 5.7、8.0 或更高版本。

(2) 从 Trino 协调器和工作线程到 MySQL 的网络访问。 端口 3306 是默认端口。

1.2. 配置

在/etc/trino/catalog中创建一个example.properties的属性文件。

cd  /etc/trino/catalog

vi  mysql.properties

connector.name=mysql

connection-url=jdbc:mysql://192.168.80.131:3306

connection-user=root

connection-password=Root@1234

这里主机要使用IP地址，不要使用主机名。

1.3. 登录客户端

（1）重启trino服务

service trino stop ; service trino start ;

或者

service trino restart ;

（2）登录客户端命令

./trino-cli --server localhost:8080

或者连接trino时可以设置默认的catalog（某个连接实例）和schema（数据库），这样可以直接查询表。

./trino-cli  http://localhost:8080/mysql/test

说明：mysql为catalog中配置的connector.name，test为需要连接的数据库名称。

1.4. 操作MySQL

（1）显示所有的catalog (catalog目录下的properties文件名)

show catalogs;

（2）查看mysql下所有的schemas (对应为数据库)

show schemas from mysql;

如果连接失败，可以查看日志/var/log/trino/server.log

（3）查看数据库中的所有表

show tables from mysql.test;

（4）查询表数据

use mysql.test;

select * from mysql.test.tbl001 limit 10;

（5）插入数据

insert into tbl001(id,name) values(5,'55555');

select * from mysql.test.tbl001;

（5）修改数据

update tbl001 set name = 'xxxxx' where id = 5 ;

select * from mysql.test.tbl001 ;

（6）删除数据

delete from tbl001 where id = 5 ;

select * from mysql.test.tbl001;

（7）查看表结构和建表语句

desc tbl001;

show create table tbl001 ;

（8）退出客户端

quit; 或者exit;

补充内容：

（9） 通过trino-cli直接执行SQL（使用--execute选项）

./trino-cli http://localhost:8080/mysql/test --execute 'select * from mysql.test.tbl001'

./trino-cli http://localhost:8080 --execute 'use mysql.test ; select * from mysql.test.tbl001'

（10） 通过trino-cli执行SQL文件（-f选项）

vi  mysql_test.sql

use mysql.test;

select * from tbl001;

执行SQL文件：./trino-cli http://localhost:8080  -f  mysql_test.sql

2. PostgreSQL连接器

PostgreSQL连接器允许在外部PostgreSQL数据库中查询和创建表。这可以用于连接不同系统（如PostgreSQL和Hive）之间的数据，或不同PostgreSQL实例之间的数据。

2.1. 要求

(1) PostgreSQL 11.x或更高版本。

(2) Trino协调员（coordinator）和工作节点（workers ）对PostgreSQL的网络访问。默认端口是5432。

2.2. 配置

在/etc/trino/catalog中创建一个example.properties的属性文件。

cd  /etc/trino/catalog

vi  postgresql.properties

connector.name=postgresql

connection-url=jdbc:postgresql://192.168.80.131:5432/bdc01

connection-user=postgres

connection-password=postgres

这里主机要使用IP地址，不要使用主机名。

2.3. 登录客户端

重启trino服务：

service trino stop ; service trino start ;

或者

service trino restart ;

登录客户端命令：

./trino-cli --server localhost:8080

2.4. 操作PostgreSQL

（1）显示所有的catalog (catalog目录下的properties文件名)

show catalogs;

（2）查看postgresql下所有的schemas (对应为数据库)

show schemas from postgresql;

如果连接失败，可以查看日志/var/log/trino/server.log

（3）查看数据库中的所有表

show tables from postgresql.public;

（4）查询表数据

use postgresql.public;

select * from postgresql.public.nation_test order by n_nationkey ;

（5）插入数据

insert into nation_test(n_nationkey,n_name,n_regionkey) values(99,'XXXXX',3);

select * from nation_test order by n_nationkey ;

（6）修改数据

update nation_test set n_name = 'YYYYY' where n_nationkey = 99 ;

select * from nation_test order by n_nationkey ;

（7）删除数据

delete from nation_test where n_nationkey = 99 ;

select * from nation_test order by n_nationkey ;

（8）查看表结构和建表语句

desc nation_test;

或者 show columns from nation_test ;

show create table nation_test ;

（9）退出客户端

quit; 或者exit;

3. Oracle连接器

Oracle连接器允许在外部Oracle数据库中查询和创建表。连接器允许Trino连接不同数据库（如Oracle和Hive）或不同Oracle数据库实例提供的数据。

3.1. 要求

(1) Oracle 19或更高版本。

(2) Trino协调员（coordinator）和工作节点（workers ）对Oracle的网络访问。默认端口是1521。

3.2. 配置

在/etc/trino/catalog中创建一个example.properties的属性文件。

cd  /etc/trino/catalog

vi  oracle.properties

connector.name=oracle

connection-url=jdbc:oracle:thin:@192.168.80.134:1521/orclpdb1

connection-user=dsjzx

connection-password=Dsjzx123

这里主机要使用IP地址，不要使用主机名。

这里连接使用的是服务名orclpdb1，不是SID。

3.3. 登录客户端

重启trino服务：

service trino stop ; service trino start ;

或者

service trino restart ;

登录客户端命令：

./trino-cli --server localhost:8080

3.4. 操作Oracle

（1）显示所有的catalog (catalog目录下的properties文件名)

show catalogs;

（2）查看oracle下所有的schemas (对应为用户)

show schemas from oracle;

如果连接失败，可以查看日志/var/log/trino/server.log

（3）查看数据库中的所有表

show tables from oracle.dsjzx;

（4）查询表数据

use oracle.dsjzx;

select * from oracle.dsjzx.ora_test01;

说明：在Oracle中使用Number字段类型时，必须指定精度，即NUMBER(p)或者NUMBER(p, s)。否则该字段在Tirno中无法识别。

（5）插入数据

insert into ora_test01(tid,name) values(99,'XXXXX');

select * from ora_test01;

（6）修改数据

update ora_test01 set name = 'YYYYY' where tid = 99 ;

select * from ora_test01 ;

（7）删除数据

delete from ora_test01 where tid = 99 ;

select * from ora_test01 ;

（8）查看表结构和建表语句

desc ora_test01;

或者 show columns from ora_test01 ;

show create table ora_test01;

（9）退出客户端

quit; 或者exit;

4. Kafka连接器

Kafka连接器允许使用Apache Kafka主题作为Trino中的表。每条消息在Trino中显示为一行。

主题可以是实时的，当行在数据到达时显示，在数据段被丢弃时消失。如果在一个查询中多次访问同一个表（例如：自联接），这可能会导致奇怪的行为。

Kafka连接器跨Workers并行地读取和写入来自Kafka主题的消息数据，以实现显著的性能提升。这种并行化的数据集大小是可配置的，因此可以根据特定需求进行调整。

4.1. 要求

(1) Kafka broker 版本 0.10.0 或更高版本。

(2) 从 Trino 协调器（coordinator）和工作节点（Worker）到 Kafka 节点的网络访问。  默认端口是9092。

4.2. 配置

在/etc/trino/catalog中创建一个example.properties的属性文件。

cd  /etc/trino/catalog

vi  kafka.properties

connector.name=kafka

kafka.table-names=mytest

kafka.nodes=hadoop01:9092,hadoop02:9092,hadoop03:9092

kafka.table-description-dir=/etc/trino/kafka

#kafka.hide-internal-columns=false

说明：

（1）kafka.table-description-dir=/etc/trino/kafka ：kafka的主题文件目录指定，需要配置参数。其中包含一个或多个JSON文件（必须以.json结尾），其中包含表描述文件。

（2）kafka.hide-internal-columns=false ：用于显示Kakfa隐藏的内部列名。默认值为true，不显示Kafka隐藏的内部列名。

4.3. 登录客户端

重启trino服务：

service trino stop ; service trino start ;

或者

service trino restart ;

登录客户端命令：

./trino-cli --server localhost:8080

4.4. 操作Kafka

（1）显示所有的catalog (catalog目录下的properties文件名)

show catalogs

（2）查看kafka下所有的schemas

show schemas from kafka;

（3）查看kafka中的所有topic

show tables from kafka.default;

（4）查看topic的信息

use kafka.default;

desc mytest ;

（5）查询Topic数据

select * from mytest ;

（6）将Topic中的值映射到Trino的列

编辑表信息的json文件。

vi  /etc/trino/kafka/default.mytest.json

{

"tableName": "mytest",

"schemaName": "default",

"topicName": "mytest",

"message": {

"dataFormat": "csv",

"fields": [

{

"name": "id",

"mapping": "0",

"type": "VARCHAR"

},

{

"name": "name",

"mapping": "1",

"type": "VARCHAR"

}

]

}

}

然后重启Trino服务。

service trino restart ;

接着通过生产者向topic写入csv格式的数据，以逗号作为分隔符。

bin/kafka-console-producer.sh --broker-list hadoop01:9092 --topic mytest

最后查询topic中的数据。

插入数据（暂时未验证通过）

insert into mytest(id,name) values('1','tom');

5. Hive连接器

Hive 连接器允许查询存储在 Apache Hive 数据仓库中的数据。

Hive是三个组件的组合：

(1) 不同格式的数据文件，通常存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）或AmazonS3等对象存储系统中。

(2) 关于如何将数据文件映射到架构和表的元数据。这些元数据存储在数据库中，如MySQL，并通过Hive元存储服务进行访问。

(3) 一种称为HiveQL的查询语言。这种查询语言是在分布式计算框架（如MapReduce或Tez）上执行的。

Trino只使用前两个组件：数据和元数据。它不使用HiveQL或Hive执行环境的任何部分。

5.1. 要求

(1) Hive 连接器需要 Hive 元存储服务 （HMS） 或兼容的实现 Hive 元存储，例如 AWS Glue。

(2) 支持Apache Hadoop HDFS 2.x和3.x。

(3) 数据文件必须采用受支持的格式：ORC、Parquet、Avro、RCText (RCFile using ColumnarSerDe)、RCBinary (RCFile using LazyBinaryColumnarSerDe)、SequenceFile、JSON (using org.apache.hive.hcatalog.data.JsonSerDe)、CSV (using org.apache.hadoop.hive.serde2.OpenCSVSerde)、TextFile。

5.2. 配置

在/etc/trino/catalog中创建一个example.properties的属性文件。

cd  /etc/trino/catalog

vi  hive.properties

connector.name=hive

hive.metastore.uri=thrift://192.168.80.131:9083

hive.config.resources=/etc/trino/hadoop/core-site.xml,/etc/trino/hadoop/hdfs-site.xml

这里主机要使用IP地址，不要使用主机名。

5.3. Hive准备数据

!connect  jdbc:hive2://192.168.80.131:10000

use default;

create table tbl001(id  bigint, name string);

insert into tbl001(id,name) values(1,'111111'),(2,'222222'),(3,'333333');

select * from tbl001;

5.4. 登录客户端

重启trino服务：

service trino stop ; service trino start ;

或者

service trino restart ;

登录客户端命令：

./trino-cli --server localhost:8080

5.5. 操作Hive

（1）显示所有的catalog (catalog目录下的properties文件名)

show catalogs;

（2）查看hive下所有的schemas (对应为数据库)

show schemas from hive;

如果连接失败，可以查看日志/var/log/trino/server.log

（3）查看数据库中的所有表

show tables from hive.default;

（4）查看表结构

desc hive.default.tbl001;

（5）查看表的数据

use hive.default;

select * from hive.default.tbl001;

（6）插入数据

insert into tbl001 values(99,'999999');

select * from tbl001;

（7）修改表的数据

update tbl001  set name = 'XXXXXXX'  where id = 99 ;

提示说明：只有Hive事务表支持修改表的行。

在Hive中创建事务表，并导入数据

set hive.support.concurrency = true;

set hive.enforce.bucketing = true;

set hive.exec.dynamic.partition.mode = nonstrict;

set hive.txn.manager = org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.DbTxnManager;

set hive.compactor.initiator.on = true;

set hive.compactor.worker.threads = 1;

create table trans_tbl001(

id bigint,

name string

)

clustered by (id) into 2 buckets

stored as orc

TBLPROPERTIES('transactional'='true');

insert into trans_tbl001(id,name) values(1,'111111');

insert into trans_tbl001(id,name) values(2,'222222');

insert into trans_tbl001(id,name) values(3,'333333');

insert into trans_tbl001(id,name) values(99,'999999');

通过trino客户端查询数据

select * from  trans_tbl001 ;

通过trino客户端修改数据

update trans_tbl001 set name = 'XXXXXXX' where id = 99 ;

select * from  trans_tbl001 ;

（8）删除表的数据

delete from tbl001 where id = 99 ;

提示说明：只有Hive事务表支持修改表的行。

delete from trans_tbl001 where id = 99 ;

select * from trans_tbl001 ;

（9）查询建表语句

show create table trans_tbl001;

6. Hudi连接器

Hudi 连接器支持查询 Hudi 表，暂不支持插入、修改、删除操作。

6.1. 要求

(1) Hudi版本0.12.3或更高版本。

(2) Trino协调员（coordinator）和工作节点（workers ）对对Hudi存储的网络访问。

(3) 访问Hive元存储服务（HMS）。

(4) Trino协调员（coordinator）到HMS的网络接入。

(5) 以Parquet文件格式存储在支持的文件系统中的数据文件。

6.2. 配置

在/etc/trino/catalog中创建一个example.properties的属性文件。

cd  /etc/trino/catalog

vi  hudi.properties

connector.name=hudi

hive.metastore.uri=thrift://192.168.80.131:9083

这里主机要使用IP地址，不要使用主机名。

6.3. Hudi准备数据

（1）Hudi与Spark集成（省略）

（2）启动Spark-sql

spark-sql \

--conf 'spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer' \

--conf 'spark.sql.catalog.spark_catalog=org.apache.spark.sql.hudi.catalog.HoodieCatalog' \

--conf 'spark.sql.extensions=org.apache.spark.sql.hudi.HoodieSparkSessionExtension'

（3）创建Hudi表

create  database  hudi_db;

use  hudi_db;

create table hudi_mor_tbl (

id int,

name string,

price double,

ts bigint

) using hudi

tblproperties (

type = 'mor',

primaryKey = 'id',

preCombineField = 'ts'

);

（4）导入数据

insert  into  hudi_mor_tbl  select 99, 'a99', 20.0, 900;

6.4. 登录客户端

重启trino服务：

service trino stop ; service trino start ;

或者

service trino restart ;

登录客户端命令：

./trino-cli --server localhost:8080

6.5. 操作Hudi

（1）显示所有的catalog (catalog目录下的properties文件名)

show catalogs;

（2）查看hudi下所有的schemas (对应为数据库)

show schemas from hudi;

如果连接失败，可以查看日志/var/log/trino/server.log

（3）查看数据库中的所有表

show tables from hudi.hudi_db;

（10）查看表结构

desc hudi.hudi_db.hudi_mor_tbl;

（11）查看表的数据

use hudi.hudi_db;

select * from hudi_mor_tbl;

（12）查看元数据表

select * from  "hudi_mor_tbl$timeline" ;

Hudi连接器为每个Hudi表公开一个元数据表。元数据表包含有关Hudi表的内部结构的信息。可以通过将元数据表名称附加到表名称上来查询每个元数据表：select * from "test_table$timeline"。

（13）Hudi连接器暂不支持insert、update、delete操作

7. Iceberg连接器

Apache Iceberg是一种用于大型分析数据集的开放表格式。Iceberg连接器允许查询以Iceberg格式编写的文件中存储的数据，如Iceberg表规范中所定义的。

7.1. 要求

(1) Trino协调员（coordinator）和工作节点（workers ）对分布式对象存储的网络访问。

(2) 访问Hive元存储服务（HMS）、AWS Glue目录、JDBC目录、REST目录或Nessie服务器。

(3) 在支持的文件系统上，以文件格式ORC或Parquet（默认）存储的数据文件。

7.2. 配置

在/etc/trino/catalog中创建一个example.properties的属性文件。

cd  /etc/trino/catalog

vi  iceberg.properties

connector.name=iceberg

iceberg.catalog.type=hive_metastore

hive.metastore.uri=thrift://192.168.80.131:9083

这里主机要使用IP地址，不要使用主机名。

7.3. Iceberg准备数据

##登录hive客户端

hive

##创建数据库

create database iceberg_db ;

use iceberg_db;

##创建Iceberg表

SET iceberg.catalog.iceberg_hive.type=hive;

SET iceberg.catalog.iceberg_hive.uri=thrift://192.168.80.131:9083;

SET iceberg.catalog.iceberg_hive.clients=10;

SET iceberg.catalog.iceberg_hive.warehouse=hdfs://192.168.80.131:8020/data/warehouse/iceberg-hive;

CREATE TABLE iceberg_test001 (

id    int,

name  string,

birthday  date,

create_time  timestamp

)

PARTITIONED BY(provincial string,ds string)

STORED BY 'org.apache.iceberg.mr.hive.HiveIcebergStorageHandler'

TBLPROPERTIES('iceberg.catalog'='iceberg_hive');

##插入数据

INSERT INTO iceberg_test001  values

(10001, 'a10001', '2020-01-01', current_timestamp(),'99999999','20240226'),

(10002, 'a10002', '2012-04-18', current_timestamp(),'99999999','20240226'),

(10003, 'a10003', '2015-11-03', current_timestamp(),'99999999','20240226'),

(10004, 'a10004', '2013-08-27', current_timestamp(),'99999999','20240226');

##查询数据

select * from  iceberg_test001 ;

7.4. 登录客户端

重启trino服务：

service trino stop ; service trino start ;

或者

service trino restart ;

登录客户端命令：

./trino-cli --server localhost:8080

7.5. 操作Iceberg

7.5.1. Trino自建表的操作

（1）显示所有的catalog (catalog目录下的properties文件名)

show catalogs;

（2）创建SCHEMA

CREATE  SCHEMA  iceberg.iceberg_hive

WITH (location='hdfs://192.168.80.131:8020/data/warehouse/iceberg-hive/');

（3）创建表

use iceberg.iceberg_hive ;

CREATE TABLE  example_test01 (

id  INTEGER,

name  VARCHAR,

birthday  DATE,

create_time  TIMESTAMP,

provincial  VARCHAR,

ds  VARCHAR

)

WITH (

format = 'PARQUET',

partitioning = ARRAY['provincial', 'ds'],

sorted_by = ARRAY['id']

);

（4）插入数据

insert into example_test01 values

(10001, 'a10001',cast( '2020-01-01' as date), current_timestamp,'99999999','20240226'),

(10002, 'a10002', cast('2012-04-18' as date), current_timestamp,'99999999','20240226'),

(10003, 'a10003',cast( '2015-11-03' as date), current_timestamp,'99999999','20240226'),

(10004, 'a10004',cast( '2013-08-27' as date), current_timestamp,'99999999','20240226');

select * from example_test01 ;

（5）修改数据

update example_test01 set name = 'XXXXXX' where id = 10004 ;

select * from example_test01 where id = 10004 ;

（6）删除数据

delete from example_test01 where id = 10004 ;

select * from example_test01 ;

（7）查看所有的表

show tables;

（8）查看表结构和建表语句

desc example_test01 ;

show create table example_test01;

测试在hive中是否可以读取该表的数据

select * from example_test01 ;

从中可以看到，通过Trino创建的表，在Hive中无法查询。

为什么？

Trino和Hive创建Iceberg表的序列化规则（ROW FORMAT SERDE）和存储格式（STORED BY）不同。

--通过Trino创建生成的Iceberg表：

CREATE EXTERNAL TABLE `example_test01`(

`id` int,

`name` string,

`birthday` date,

`create_time` timestamp,

`provincial` string,

`ds` string)

ROW FORMAT SERDE  'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe'

STORED AS INPUTFORMAT  'org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat'

OUTPUTFORMAT  'org.apache.hadoop.mapred.FileOutputFormat'

LOCATION  'hdfs://192.168.80.131:8020/data/warehouse/iceberg-hive/example_test01-50b32dc5ec9247498ea7fb35d5f526bb'

TBLPROPERTIES (

'metadata_location'='hdfs://192.168.80.131:8020/data/warehouse/iceberg-hive/example_test01-50b32dc5ec9247498ea7fb35d5f526bb/metadata/00004-cad950c2-57be-4550-9add-c363c70ef484.metadata.json',

'previous_metadata_location'='hdfs://192.168.80.131:8020/data/warehouse/iceberg-hive/example_test01-50b32dc5ec9247498ea7fb35d5f526bb/metadata/00003-a6d3f156-0f4a-4450-a70b-d02bb1a75e97.metadata.json',

'table_type'='ICEBERG',

'transient_lastDdlTime'='1709000455');

--通过Hive创建的Iceberg表

CREATE TABLE `iceberg_test001`(

`id` int COMMENT 'from deserializer',

`name` string COMMENT 'from deserializer',

`birthday` date COMMENT 'from deserializer',

`create_time` timestamp COMMENT 'from deserializer',

`provincial` string COMMENT 'from deserializer',

`ds` string COMMENT 'from deserializer')

ROW FORMAT SERDE  'org.apache.iceberg.mr.hive.HiveIcebergSerDe'

STORED BY  'org.apache.iceberg.mr.hive.HiveIcebergStorageHandler'

LOCATION  'hdfs://bdc01/user/hive/warehouse/iceberg_db.db/iceberg_test001'

TBLPROPERTIES (

'bucketing_version'='2',

'current-schema'='{"type":"struct","schema-id":0,"fields":[{"id":1,"name":"id","required":false,"type":"int"},{"id":2,"name":"name","required":false,"type":"string"},{"id":3,"name":"birthday","required":false,"type":"date"},{"id":4,"name":"create_time","required":false,"type":"timestamp"},{"id":5,"name":"provincial","required":false,"type":"string"},{"id":6,"name":"ds","required":false,"type":"string"}]}',

'current-snapshot-id'='2017496957845643908',

'current-snapshot-summary'='{"added-data-files":"1","added-records":"4","added-files-size":"1953","changed-partition-count":"1","total-records":"4","total-files-size":"1953","total-data-files":"1","total-delete-files":"0","total-position-deletes":"0","total-equality-deletes":"0"}',

'current-snapshot-timestamp-ms'='1708941864398',

'default-partition-spec'='{"spec-id":0,"fields":[{"name":"provincial","transform":"identity","source-id":5,"field-id":1000},{"name":"ds","transform":"identity","source-id":6,"field-id":1001}]}',

'engine.hive.enabled'='true',

'external.table.purge'='TRUE',

'iceberg.catalog'='iceberg_hive',

'last_modified_by'='root',

'last_modified_time'='1708941860',

'metadata_location'='hdfs://bdc01/user/hive/warehouse/iceberg_db.db/iceberg_test001/metadata/00001-29819742-3acb-46c0-8234-d16a350f132e.metadata.json',

'previous_metadata_location'='hdfs://bdc01/user/hive/warehouse/iceberg_db.db/iceberg_test001/metadata/00000-4cf17717-07ae-44c2-9079-9b2c8f3e2503.metadata.json',

'snapshot-count'='1',

'table_type'='ICEBERG',

'transient_lastDdlTime'='1708941860',

'uuid'='164870ac-489f-4434-a34c-3ed50340ed34')

7.5.2. 已存在Iceberg表的操作

（1）查看iceberg下所有的schemas (对应为数据库)

show schemas from iceberg;

如果连接失败，可以查看日志/var/log/trino/server.log

（2）查看数据库中的所有表

show tables from iceberg.iceberg_db;

（3）查看表结构

desc iceberg.iceberg_db.iceberg_test001;

通过Hive创建的Iceberg表，在Trino中无法访问。为什么？

第四章 功能验证

1. 跨源关联计算

./trino-cli --server localhost:8080

--查询表数据

select * from mysql.test.tbl001

select * from postgresql.public.test001 ;

select * from kafka.default.mytest ;

select * from hive.default.tbl001;

select * from iceberg.iceberg_hive.example_test01;

--MySQL和postgreSQL关联

select

my.id,

my.name  mysql_name,

pg.name  pg_name,

kfk.name  kafka_name,

hv.name   hive_name,

icbg.name  iceberg_name

from  mysql.test.tbl001   my

inner join postgresql.public.test001   pg  on  my.id = pg.id

inner join  kafka.default.mytest  kfk   on  my.id = cast(kfk.id as bigint)

inner join  hive.default.tbl001  hv    on  my.id = hv.id

inner join  iceberg.iceberg_hive.example_test01  icbg  on my.id = icbg.id;