Datalake e Lakehouse: Comparação entre Apache Kylin e Trino para Análise de Business Intelligence
- Claude Paugh
- 23 de jul.
- 7 min de leitura
Atualizado: 18 de ago.
No dinâmico cenário empresarial atual, ter as ferramentas certas para análise de dados e inteligência de negócios pode fazer toda a diferença. Com a vasta quantidade de dados disponíveis, as empresas precisam de maneiras eficientes de processá-los e analisá-los para uma melhor tomada de decisões. Duas plataformas poderosas que se destacam nessa área são o Apache Kylin e o Trino, também conhecido como Presto. Embora ambos desempenhem funções importantes em análise, entender suas diferenças é fundamental para profissionais de dados que buscam aproveitar essas tecnologias de forma eficaz.
Este artigo fornece uma comparação entre Apache Kylin e Trino , com foco em seus recursos de consulta e métodos de agregação para determinar qual é o mais adequado às suas necessidades de análise.
Compreendendo o Apache Kylin
O Apache Kylin é um mecanismo de análise de código aberto projetado para OLAP (Processamento Analítico Online) rápido em plataformas de big data. Baseado em Spark e Hadoop, o Kylin permite que os usuários criem modelos de cubo de dados para respostas rápidas a consultas. De acordo com o Apache, seus recursos de pré-agregação podem aumentar a velocidade das consultas em até 100 vezes em comparação com os métodos tradicionais.
O Kylin é ideal para aplicações de business intelligence que exigem insights rápidos e confiáveis, especialmente ao lidar com grandes conjuntos de dados — algo com que as empresas frequentemente têm dificuldades. O Kylin fornece drivers para conexões com ferramentas de BI, como Tableau e Power BI . Os concorrentes do Kylin no mercado seriam o equivalente do Microsoft Analysis Services & Cloud, IBM Cognos, SAP Business Objects, Looker, Qlick, etc.
Compreendendo Trino (Presto)
Trino, originalmente conhecido como Presto, é um mecanismo de consulta SQL de código aberto que permite que profissionais de análise consultem dados de diversas fontes em tempo real. Ele se destaca em cenários em que analistas de dados precisam executar consultas complexas em vários data lakes e bancos de dados relacionais.
Com o Trino, os usuários podem realizar análises integradas de dados sem a necessidade de preparar um único data warehouse, tornando-o incrivelmente flexível para os desafios analíticos modernos. De acordo com seus criadores, o Trino pode consultar petabytes de dados em apenas alguns segundos, tornando-se uma alternativa atraente para análises em tempo real. Entre os concorrentes do Trino estão AWS Glue, Databricks, Google BigQuery, AWS Redshift Spectrum, Apache Drill e Clickhouse, para citar alguns.
Comparando os principais recursos
Tanto o Kylin quanto o Trino, e seus diversos produtos similares, apresentam sobreposição de recursos e funções essenciais. Todos os produtos buscam capturar a funcionalidade central do OLAP (Cubo de Dados) e dados de múltiplas fontes/multiformatos com consultas ad hoc e em lote.
Muitos deles tentam consultar dados recebidos em qualquer formato e agregá-los em múltiplas dimensões em tempo "real". Nenhum conjunto de ferramentas faz isso com uma implantação simples, e sem repositórios de metadados para catalogar os dados, isso não é possível.
A agregação e o drill through para detalhar dados em tempo "real" ainda exigem engenharia e configuração adicionais para se aproximar desse objetivo. Isso antes de chegar à depuração de anomalias e qualidade, que idealmente deve ser feita antes da semeadura de dados para o treinamento de modelos de IA/ML.
Para esclarecer como o Apache Kylin e o Trino se comparam, vamos analisar seus principais recursos lado a lado.
Desempenho e Velocidade
A pré-agregação do Apache Kylin aumenta drasticamente o desempenho das consultas. Em contrapartida, embora o Trino possa lidar com grandes conjuntos de dados com eficiência, suas consultas em tempo real podem, às vezes, gerar latência, especialmente com fontes de dados maiores e mais complexas.
Modelagem de Dados
A necessidade do Kylin por modelos de cubo de dados pode torná-lo menos flexível, mas melhora significativamente a velocidade das consultas. A natureza sem esquema do Trino permite que os usuários explorem várias fontes de dados instantaneamente, aumentando sua adaptabilidade, mas ele não se adapta a todos os cenários.
Recursos SQL
O Trino se destaca pelo seu suporte completo a ANSI SQL, facilitando a execução de consultas complexas. Em contraste, a estrutura de cubo estrita do Kylin impõe algumas limitações, mas a nova versão 5.0 também oferece conformidade com ANSI SQL 2003.
Compatibilidade e Ecossistema
A capacidade do Trino de interagir com diversas fontes de dados permite maior flexibilidade, enquanto o Kylin, embora eficiente em seu ecossistema centrado em Hadoop, pode ter dificuldades para se adaptar a ambientes de dados variados. A expansão para incluir o Hive e suas fontes conectadas (Iceberg, Parquet, ORC, RDBMS, fontes JDBC, etc.) aprimora a expansão do Kylin para dados adicionais.
Business Intelligence: Execução de Consultas
Técnicas de execução de consultas são cruciais para diferenciar essas duas plataformas. Veja como ambas lidam com isso:
Execução de consulta no Apache Kylin
Modelagem de Dados : Os usuários definem métricas e dimensões em um Cubo de Dados, preparando o cenário para consultas otimizadas. Ele implementa um modelo de dados multidimensional usando dimensões e medidas.
Pré-agregação : o Kylin pré-agrega os dados com base nessas definições, garantindo acesso rápido às métricas. Ao usar o Hive, as fontes adicionais podem ser incluídas nesta etapa de agregação.
Execução instantânea : quando uma consulta é executada, o Kylin recupera esses resultados pré-agregados, reduzindo significativamente o tempo de processamento.
O método de pré-agregação é especialmente útil ao gerar relatórios que devem ser atualizados rapidamente ou consultas sob demanda do usuário a partir de ferramentas de BI.
Execução de consulta no Trino
Consulta ao vivo : os usuários podem executar SQL diretamente em diversas fontes de dados, acessando dados ao vivo.
Federação de dados : o Trino realiza consultas perfeitamente em todos os sistemas sem precisar mapear dados previamente.
Desempenho otimizado : o Trino utiliza técnicas de otimização para reduzir a latência e melhorar a velocidade da consulta.
Embora o Trino não corresponda à velocidade de pré-agregação do Kylin, sua abordagem oferece flexibilidade vital para análises em tempo real.
Mecânica de Agregação
A agregação é vital para decifrar insights de dados. Veja como Kylin e Trino gerenciam isso:
Agregação do Apache Kylin
Agregação de cubo : Kylin realiza a agregação durante a criação do cubo de dados, com foco em métricas ou medidas definidas.
Pré-computação : permite que os usuários acessem métricas pré-computadas rapidamente durante consultas.
Controle de granularidade : os usuários podem definir níveis de detalhes para os agregados, permitindo insights flexíveis para drill-through, roll-up e roll-down.
Agregação Trino
Agregação dinâmica : o Trino executa agregações em tempo real, permitindo uma compilação rápida de dados.
Funções SQL : analistas podem utilizar funções de agregação SQL integradas para cálculos complexos.
Distribuindo carga de recursos : o Trino usa recursos distribuídos de forma eficaz para gerenciar grandes operações de dados durante a agregação.
O Trino fornece insights em tempo real ao custo de maior uso de recursos, diferentemente do Kylin, que depende de resultados pré-calculados para eficiência.
Casos de uso ideais
A escolha entre Apache Kylin e Trino depende de cenários de negócios específicos, conforme descrito abaixo:
Cenários ideais para Apache Kylin
Desempenho rápido com dados enormes : para organizações que lidam com conjuntos de dados extensos e precisam de resultados de consulta rápidos, o Kylin é a melhor escolha.
Relatórios estruturados : se os relatórios regulares envolverem métricas estáveis, a pré-agregação do Kylin otimiza essas ocorrências.
Cargas de trabalho OLAP pesadas : o Kylin prospera em ambientes que aproveitam recursos OLAP abrangentes.
Cenários ideais para Trino
Várias fontes de dados : quando a análise exige integração entre vários sistemas de dados, o Trino oferece grande flexibilidade.
Tomada de decisão em tempo real : em casos que exigem insights de dados imediatos, a capacidade do Trino de fazer consultas instantâneas é inestimável.
Necessidades complexas de SQL : se sua equipe precisa de recursos complexos de SQL, a Trino garante que nenhuma pergunta respondida por SQL esteja fora do seu alcance.
Considerações finais
Em resumo, tanto o Apache Kylin quanto o Trino oferecem vantagens únicas no domínio de consultas de negócios e análise de inteligência. O Kylin se destaca quando o desempenho é necessário, especialmente com dados pré-agregados e tecnologia Cube. O Trino, por outro lado, se destaca em flexibilidade e recursos de consulta em tempo real, acomodando diversas fontes de dados de forma eficaz.
Para profissionais de dados, reconhecer os pontos fortes e fracos de cada plataforma é crucial para escolher a ferramenta certa. Priorize a compreensão da arquitetura de dados, das necessidades de desempenho e das metas analíticas da sua organização para aprimorar sua estratégia geral.
Não existe uma ferramenta única para consultas de dados em tempo real e análises abrangentes que também possa fornecer intervenção na qualidade dos dados para alimentar modelos de IA/ML para treinamento. O Apache Spark é certamente difundido em conjunto com muitas ferramentas de código aberto como mecanismo de processamento. Portanto, se você está adotando análises orientadas por código aberto, as habilidades com o Spark são essenciais. Ao alinhar os recursos de qualquer uma das ferramentas com seus requisitos de negócios, você pode aprimorar significativamente sua tomada de decisões baseada em dados.
