Datalake und Lakehouse: Vergleich von Apache Kylin und Trino für Business Intelligence Analytics
- Claude Paugh
- 23. Juli
- 5 Min. Lesezeit
Aktualisiert: 18. Aug.
In der heutigen dynamischen Geschäftswelt können die richtigen Tools für Datenanalyse und Business Intelligence entscheidend sein. Angesichts der enormen Datenmengen benötigen Unternehmen effiziente Methoden, um diese zu verarbeiten und zu analysieren und so bessere Entscheidungen zu treffen. Zwei leistungsstarke Plattformen, die in diesem Bereich hervorstechen, sind Apache Kylin und Trino, auch bekannt als Presto. Beide erfüllen wichtige Funktionen in der Analytik, doch für Datenexperten, die diese Technologien effektiv nutzen möchten, ist es entscheidend, die Unterschiede zu verstehen.
Dieser Artikel bietet einen Vergleich von Apache Kylin und Trino und konzentriert sich dabei auf ihre Abfragefunktionen und Aggregationsmethoden, um zu bestimmen, welche Methode für Ihre Analyseanforderungen am besten geeignet ist.
Apache Kylin verstehen
Apache Kylin ist eine Open-Source-Analyse-Engine für schnelles OLAP (Online Analytical Processing) auf Big-Data-Plattformen. Basierend auf Spark und Hadoop ermöglicht Kylin die Erstellung von Datenwürfel -Datenmodellen für schnelle Abfrageantworten. Laut Apache können seine Voraggregationsfunktionen die Abfragegeschwindigkeit im Vergleich zu herkömmlichen Methoden um das bis zu Hundertfache steigern.
Kylin eignet sich ideal für Business-Intelligence-Anwendungen, die schnelle und zuverlässige Erkenntnisse erfordern, insbesondere bei großen Datensätzen – ein Bereich, mit dem Unternehmen oft zu kämpfen haben. Kylin bietet Treiber für die Anbindung an BI-Tools wie Tableau und Power BI . Zu den Wettbewerbern von Kylin zählen Microsoft Analysis Services & Cloud, IBM Cognos, SAP Business Objects, Looker, Qlick usw.
Trino (Presto) verstehen
Trino, ursprünglich bekannt als Presto, ist eine Open-Source-SQL-Abfrage-Engine, die es Analytikern ermöglicht, Daten aus verschiedenen Quellen in Echtzeit abzufragen. Sie eignet sich hervorragend für Szenarien, in denen Datenanalysten komplexe Abfragen über mehrere Data Lakes und relationale Datenbanken hinweg ausführen müssen .
Mit Trino können Anwender integrierte Datenanalysen durchführen, ohne ein einzelnes Data Warehouse vorbereiten zu müssen. Das macht Trino unglaublich flexibel für moderne analytische Herausforderungen. Laut seinen Entwicklern kann Trino Petabyte an Daten in Sekundenschnelle abfragen und ist damit eine attraktive Alternative für Echtzeitanalysen. Zu den Wettbewerbern von Trino zählen unter anderem AWS Glue, Databricks, Google BigQuery, AWS Redshift Spectrum, Apache Drill und Clickhouse.
Vergleich der wichtigsten Funktionen
Sowohl Kylin und Trino als auch die Produkte ihrer verschiedenen Wettbewerber weisen Überschneidungen in wichtigen Merkmalen und Funktionen auf. Alle Produkte zielen darauf ab, die Kernfunktionen von OLAP (Data Cube) und Multi-Source-/Multi-Format-Daten mit Ad-hoc- und Batch-Abfragen zu erfassen.
Viele von ihnen versuchen, eingehende Daten in jedem beliebigen Format abzufragen und diese Daten in Echtzeit in mehreren Dimensionen zu aggregieren. Kein Tool-Set kann dies mit einer einfachen Bereitstellung leisten, und ohne Metadatenspeicher zur Katalogisierung der Daten ist dies nicht möglich.
Das Aggregieren und Drillthrough zu detaillierten Daten in Echtzeit erfordert noch zusätzliche Entwicklung und Konfiguration, um diesem Ziel nahe zu kommen. Und das noch vor der Anomalie- und Qualitätsbereinigung, die idealerweise vor der Datenbereitstellung für das Training von KI/ML-Modellen erfolgen sollte.
Um Klarheit darüber zu schaffen, wie Apache Kylin und Trino im Vergleich abschneiden, sehen wir uns ihre wichtigsten Funktionen nebeneinander an.
Leistung und Geschwindigkeit
Die Voraggregation von Apache Kylin steigert die Abfrageleistung erheblich. Im Gegensatz dazu kann Trino zwar große Datensätze effizient verarbeiten, seine Echtzeitabfragen können jedoch manchmal zu Latenzen führen, insbesondere bei größeren, komplexeren Datenquellen.
Datenmodellierung
Kylins Bedarf an Datenwürfelmodellen kann die Flexibilität einschränken, verbessert aber die Abfragegeschwindigkeit deutlich. Trinos schemalose Natur ermöglicht es Nutzern, verschiedene Datenquellen sofort zu erkunden, was die Anpassungsfähigkeit erhöht, ist aber nicht für jedes Szenario geeignet.
SQL-Funktionen
Trino zeichnet sich durch seine vollständige ANSI-SQL-Unterstützung aus und erleichtert so die Ausführung komplexer Abfragen. Im Gegensatz dazu bringt Kylins strenge Würfelstruktur einige Einschränkungen mit sich, die neue Version 5.0 bietet jedoch auch ANSI-SQL-2003-Kompatibilität.
Kompatibilität und Ökosystem
Trinos Fähigkeit, mit verschiedenen Datenquellen zu interagieren, ermöglicht mehr Flexibilität. Kylin hingegen ist zwar effizient in seinem Hadoop-zentrierten Ökosystem, kann aber bei der Anpassung an unterschiedliche Datenumgebungen Schwierigkeiten haben. Die Erweiterung um Hive und die damit verbundenen Quellen (Iceberg, Parquet, ORC, RDBMS, JDBC-Quellen usw.) verbessert die Kylin-Erweiterung auf zusätzliche Daten.
Business Intelligence: Abfrageausführung
Die Techniken zur Abfrageausführung sind entscheidend für die Unterscheidung dieser beiden Plattformen. So gehen beide damit um:
Abfrageausführung in Apache Kylin
Datenmodellierung : Benutzer definieren Metriken und Dimensionen innerhalb eines Datenwürfels und schaffen so die Grundlage für optimierte Abfragen. Es implementiert ein mehrdimensionales Datenmodell mit Dimensionen und Kennzahlen.
Voraggregation : Kylin aggregiert Daten basierend auf diesen Definitionen vorab und gewährleistet so einen schnellen Zugriff auf Metriken. Bei Verwendung von Hive können die zusätzlichen Quellen in diesen Aggregationsschritt einbezogen werden.
Sofortige Ausführung : Wenn eine Abfrage ausgeführt wird, ruft Kylin diese voraggregierten Ergebnisse ab, wodurch die Verarbeitungszeit erheblich verkürzt wird.
Die Voraggregationsmethode ist besonders hilfreich beim Erstellen von Berichten, die schnell aktualisiert werden müssen, oder bei Benutzerabfragen auf Abruf aus BI-Tools.
Abfrageausführung in Trino
Live-Abfragen : Benutzer können SQL direkt für verschiedene Datenquellen ausführen und so auf Live-Daten zugreifen.
Datenföderation : Trino führt nahtlose Abfragen über Systeme hinweg durch, ohne dass Daten vorher zugeordnet werden müssen.
Optimierte Leistung : Trino nutzt Optimierungstechniken, um die Latenz zu reduzieren und die Abfragegeschwindigkeit zu verbessern.
Obwohl Trino nicht mit der Voraggregationsgeschwindigkeit von Kylin mithalten kann, bietet sein Ansatz die Flexibilität, die für Echtzeitanalysen von entscheidender Bedeutung ist.
Aggregationsmechanik
Aggregation ist entscheidend für die Entschlüsselung von Datenerkenntnissen. So gelingt es Kylin und Trino:
Apache Kylin-Aggregation
Cube-Aggregation : Kylin führt während der Daten-Cube-Erstellung eine Aggregation durch und konzentriert sich dabei auf definierte Metriken oder Maße.
Vorabberechnung : Dadurch können Benutzer bei Abfragen schnell auf vorab berechnete Metriken zugreifen.
Granularitätskontrolle : Benutzer können Detailebenen für die Aggregate festlegen, was flexible Einblicke für Drill-Through, Roll-up und Roll-down ermöglicht.
Trino-Aggregation
Dynamische Aggregation : Trino führt Echtzeit-Aggregationen im laufenden Betrieb durch und ermöglicht so eine schnelle Datenkompilierung.
SQL-Funktionen : Analysten können integrierte SQL-Aggregatfunktionen für komplexe Berechnungen nutzen.
Verteilung der Ressourcenlast : Trino nutzt verteilte Ressourcen effektiv, um große Datenvorgänge während der Aggregation zu verwalten.
Trino bietet Echtzeit-Einblicke auf Kosten einer höheren Ressourcennutzung, im Gegensatz zu Kylin, das aus Effizienzgründen auf vorkalkulierten Ergebnissen beruht.
Ideale Anwendungsfälle
Die Wahl zwischen Apache Kylin und Trino hängt von den unten beschriebenen spezifischen Geschäftsszenarien ab:
Optimale Szenarien für Apache Kylin
Schnelle Leistung bei riesigen Datenmengen : Für Organisationen, die umfangreiche Datensätze verarbeiten und schnelle Abfrageergebnisse benötigen, ist Kylin die erste Wahl.
Strukturiertes Reporting : Wenn regelmäßiges Reporting stabile Metriken erfordert, optimiert die Voraggregation von Kylin diese Vorkommnisse.
Hohe OLAP-Arbeitslasten : Kylin gedeiht in Umgebungen, die umfassende OLAP-Funktionen nutzen.
Optimale Szenarien für Trino
Mehrere Datenquellen : Wenn Analysen die Integration mehrerer Datensysteme erfordern, bietet Trino große Flexibilität.
Entscheidungsfindung in Echtzeit : In Fällen, in denen sofortige Dateneinblicke erforderlich sind, ist Trinos Fähigkeit zur spontanen Abfrage von unschätzbarem Wert.
Komplexe SQL-Anforderungen : Wenn Ihr Team komplexe SQL-Funktionen benötigt, stellt Trino sicher, dass keine per SQL beantwortete Frage außerhalb Ihrer Reichweite liegt.
Abschließende Gedanken
Zusammenfassend bieten sowohl Apache Kylin als auch Trino einzigartige Stärken im Bereich Geschäftsabfragen und Intelligence Analytics. Kylin überzeugt, wenn es auf Leistung ankommt, insbesondere bei voraggregierten Daten und Cube-Technologie. Trino hingegen glänzt durch Flexibilität und Echtzeit-Abfragefunktionen und kann verschiedene Datenquellen effektiv verarbeiten.
Für Datenexperten ist es entscheidend, die Stärken und Schwächen jeder Plattform zu kennen, um das richtige Tool auszuwählen. Um Ihre Gesamtstrategie zu optimieren, sollten Sie die Datenarchitektur, die Leistungsanforderungen und die Analyseziele Ihres Unternehmens verstehen.
Es gibt keine einzelnen Tools für Echtzeit-Datenabfragen und umfassende Analysen, die gleichzeitig die Datenqualität verbessern und KI/ML-Modelle für das Training speisen können. Apache Spark ist in Kombination mit vielen Open-Source-Tools als Verarbeitungs-Engine weit verbreitet. Wenn Sie Open-Source-basierte Analysen einsetzen, sind Spark-Kenntnisse daher unerlässlich. Indem Sie die Funktionen der beiden Tools an Ihre Geschäftsanforderungen anpassen, können Sie Ihre datenbasierte Entscheidungsfindung deutlich verbessern.
