Datalake y Lakehouse: Comparación de Apache Kylin y Trino para el análisis de inteligencia empresarial
- Claude Paugh
- 23 jul
- 7 Min. de lectura
Actualizado: 18 ago
En el dinámico panorama empresarial actual, contar con las herramientas adecuadas para el análisis de datos y la inteligencia empresarial puede marcar la diferencia. Con la enorme cantidad de datos disponibles, las empresas necesitan métodos eficientes para procesarlos y analizarlos para una mejor toma de decisiones. Dos potentes plataformas que destacan en este ámbito son Apache Kylin y Trino, también conocida como Presto. Si bien ambas desempeñan funciones importantes en el análisis, comprender sus diferencias es clave para los profesionales de datos que buscan aprovechar estas tecnologías eficazmente.
Este artículo proporciona una comparación de Apache Kylin y Trino , centrándose en sus capacidades de consulta y métodos de agregación para determinar cuál es el más adecuado para sus necesidades de análisis.
Entendiendo Apache Kylin
Apache Kylin es un motor de análisis de código abierto diseñado para un procesamiento analítico en línea (OLAP) rápido en plataformas de big data. Basándose en Spark y Hadoop, Kylin permite a los usuarios crear modelos de datos cúbicos para obtener respuestas rápidas a las consultas. Según Apache, sus funciones de preagregación pueden mejorar la velocidad de las consultas hasta 100 veces en comparación con los métodos tradicionales.
Kylin es ideal para aplicaciones de inteligencia empresarial que requieren información rápida y fiable, especialmente al gestionar grandes conjuntos de datos, algo con lo que las empresas suelen tener dificultades. Kylin proporciona controladores para la conexión con herramientas de BI, como Tableau y Power BI . Entre los competidores de Kylin en el mercado se encuentran Microsoft Analysis Services y su equivalente en la nube, IBM Cognos, SAP Business Objects, Looker, Qlick, etc.
Entendiendo a Trino (Presto)
Trino, originalmente conocido como Presto, es un motor de consultas SQL de código abierto que permite a los profesionales del análisis consultar datos de diversas fuentes en tiempo real. Destaca en escenarios donde los analistas de datos necesitan ejecutar consultas complejas en múltiples data lakes y bases de datos relacionales.
Con Trino, los usuarios pueden realizar análisis de datos integrados sin necesidad de preparar un único almacén de datos, lo que lo hace increíblemente flexible para los desafíos analíticos modernos. Según sus creadores, Trino puede consultar petabytes de datos en cuestión de segundos, lo que lo convierte en una alternativa atractiva para el análisis en tiempo real. Entre los competidores de Trino se encuentran AWS Glue, Databricks, Google BigQuery, AWS Redshift Spectrum, Apache Drill y Clickhouse, por nombrar algunos.
Comparación de características clave
Tanto Kylin como Trino, así como sus productos similares, comparten características y funciones clave. Todos buscan capturar la funcionalidad principal de OLAP (Cubo de datos) y datos multifuente/multiformato mediante consultas ad hoc y por lotes.
Muchos de ellos intentan consultar datos entrantes en cualquier formato y agregarlos en múltiples dimensiones en tiempo real. Ninguna herramienta lo consigue con una implementación sencilla, y sin almacenes de metadatos para catalogar los datos, es imposible.
La agregación y el análisis detallado de datos en tiempo real aún requieren ingeniería y configuración adicionales para acercarse a ese objetivo. Esto es antes de llegar a la depuración de anomalías y calidad, que idealmente debería realizarse antes de sembrar los datos para el entrenamiento de modelos de IA/ML.
Para aclarar cómo se comparan Apache Kylin y Trino entre sí, veamos sus características clave una al lado de la otra.
Rendimiento y velocidad
La preagregación de Apache Kylin mejora drásticamente el rendimiento de las consultas. Por el contrario, si bien Trino puede gestionar grandes conjuntos de datos de forma eficiente, sus consultas en tiempo real a veces pueden generar latencia, especialmente con fuentes de datos más grandes y complejas.
Modelado de datos
La necesidad de Kylin de modelos de cubos de datos puede reducir su flexibilidad, pero mejora significativamente la velocidad de las consultas. La naturaleza sin esquema de Trino permite a los usuarios explorar diversas fuentes de datos al instante, lo que aumenta su adaptabilidad, pero no es compatible con todos los escenarios.
Capacidades de SQL
Trino destaca por su compatibilidad total con ANSI SQL, lo que facilita la ejecución de consultas complejas. Por el contrario, la estricta estructura de cubo de Kylin impone algunas limitaciones, pero la nueva versión 5.0 también ofrece compatibilidad con ANSI SQL 2003.
Compatibilidad y ecosistema
La capacidad de Trino para interactuar con diversas fuentes de datos permite una mayor flexibilidad, mientras que Kylin, si bien es eficiente en su ecosistema centrado en Hadoop, puede tener dificultades para adaptarse a entornos de datos diversos. La expansión para incluir Hive y sus fuentes conectadas (Iceberg, Parquet, ORC, RDBMS, JDBC, etc.) facilita la expansión de Kylin a datos adicionales.
Inteligencia de negocios: Ejecución de consultas
Las técnicas de ejecución de consultas son cruciales para diferenciar estas dos plataformas. Así es como ambas las gestionan:
Ejecución de consultas en Apache Kylin
Modelado de datos : Los usuarios definen métricas y dimensiones dentro de un cubo de datos, lo que facilita la optimización de consultas. Implementa un modelo de datos multidimensional mediante dimensiones y medidas.
Preagregación : Kylin preagrega los datos según estas definiciones, lo que garantiza un acceso rápido a las métricas. Al usar Hive, se pueden incluir fuentes adicionales en este paso de agregación.
Ejecución instantánea : cuando se ejecuta una consulta, Kylin recupera estos resultados preagregados, lo que reduce significativamente el tiempo de procesamiento.
El método de preagregación es especialmente útil cuando se generan informes que deben actualizarse rápidamente o consultas a pedido del usuario desde herramientas de BI.
Ejecución de consultas en Trino
Consulta en vivo : los usuarios pueden ejecutar SQL directamente en diversas fuentes de datos y aprovechar los datos en vivo.
Federación de datos : Trino realiza consultas sin problemas en todos los sistemas sin necesidad de mapear datos de antemano.
Rendimiento optimizado : Trino aprovecha técnicas de optimización para reducir la latencia y mejorar la velocidad de las consultas.
Si bien Trino no iguala la velocidad de preagregación de Kylin, su enfoque ofrece una flexibilidad que es vital para el análisis en tiempo real.
Mecánica de agregación
La agregación es vital para descifrar la información de los datos. Así es como Kylin y Trino lo consiguen:
Agregación de Apache Kylin
Agregación de cubos : Kylin realiza la agregación durante la creación del cubo de datos, centrándose en medidas o métricas definidas.
Precálculo : Esto permite a los usuarios acceder rápidamente a métricas precalculadas durante las consultas.
Control de granularidad : los usuarios pueden establecer niveles de detalle para los agregados, lo que permite obtener información flexible para realizar análisis en profundidad, consolidar y reducir.
Agregación Trino
Agregación dinámica : Trino realiza agregaciones en tiempo real sobre la marcha, lo que permite una rápida compilación de datos.
Funciones SQL : los analistas pueden utilizar funciones de agregación SQL integradas para cálculos complejos.
Distribución de la carga de recursos : Trino utiliza recursos distribuidos de manera eficaz para gestionar grandes operaciones de datos durante la agregación.
Trino proporciona información en tiempo real a costa de un mayor uso de recursos, a diferencia de Kylin, que se basa en resultados precalculados para lograr eficiencia.
Casos de uso ideales
La elección entre Apache Kylin y Trino depende de escenarios comerciales específicos como se describe a continuación:
Escenarios óptimos para Apache Kylin
Rendimiento rápido con grandes cantidades de datos : para las organizaciones que manejan grandes conjuntos de datos y necesitan resultados de consultas rápidos, Kylin es la mejor opción.
Informes estructurados : si los informes regulares implican métricas estables, la preagregación de Kylin optimiza estas incidencias.
Cargas de trabajo OLAP pesadas : Kylin prospera en entornos que aprovechan capacidades OLAP integrales.
Escenarios óptimos para Trino
Múltiples fuentes de datos : cuando los análisis requieren integración en varios sistemas de datos, Trino ofrece una gran flexibilidad.
Toma de decisiones en tiempo real : en los casos que necesitan información inmediata sobre los datos, la capacidad de Trino para realizar consultas sobre la marcha es invaluable.
Necesidades de SQL complejas : si su equipo requiere capacidades de SQL complejas, Trino garantiza que ninguna pregunta respondida por SQL esté fuera de su alcance.
Reflexiones finales
En resumen, tanto Apache Kylin como Trino ofrecen ventajas únicas en el ámbito de las consultas empresariales y el análisis de inteligencia. Kylin destaca cuando se necesita rendimiento, especialmente con datos preagregados y tecnología Cube. Trino, en cambio, destaca por su flexibilidad y sus capacidades de consulta en tiempo real, adaptándose eficazmente a diversas fuentes de datos.
Para los profesionales de datos, reconocer las fortalezas y debilidades de cada plataforma es crucial para elegir la herramienta adecuada. Priorice comprender la arquitectura de datos, las necesidades de rendimiento y los objetivos analíticos de su organización para optimizar su estrategia general.
No existe una herramienta única para consultas de datos en tiempo real y análisis integrales que, además, permita intervenir en la calidad de los datos para alimentar los modelos de IA/ML para el entrenamiento. Apache Spark es, sin duda, omnipresente en combinación con muchas herramientas de código abierto como motor de procesamiento. Por lo tanto, si está adoptando análisis basados en código abierto, es fundamental dominar Spark. Al alinear las capacidades de cualquiera de las dos herramientas con las necesidades de su negocio, puede mejorar significativamente su toma de decisiones basada en datos.
