– 分布式查询：MPP架构，支持大规模并行处理
– 多数据源：支持Hive、MySQL、PostgreSQL、Kafka等数十种数据源
– 标准SQL：支持ANSI SQL标准
– 高性能：内存计算，亚秒级响应
– 可扩展：支持数千节点集群
– 联邦查询：跨数据源联合查询
– 安全性：支持Kerberos、LDAP、TLS等认证
– 资源管理：支持资源组和工作负载管理
– 容错性：自动故障恢复
– 插件架构：丰富的连接器和函数扩展

Trino架构组件：

组件 说明
Coordinator 协调节点，负责解析SQL、生成执行计划、调度任务
Worker 工作节点，负责执行任务和处理数据
Connector 连接器，用于连接不同数据源
Catalog 目录，数据源的逻辑分组
Schema 模式，数据库的命名空间
Table 表，数据的具体存储

版本号 发布日期 说明
480 2026-XX-XX 最新稳定版
479 2026-XX-XX 稳定版
478 2025-10-29 稳定版
477 2025-10-15 稳定版

Trino 480主要更新：
– 新增连接器和函数
– 性能优化
– 安全性增强
– Bug修复

官方下载地址：

Trino官网：https://trino.io/
下载页面：https://trino.io/download.html
源码仓库：https://github.com/trinodb/trino
文档中心：https://trino.io/docs/current/
Docker镜像：https://hub.docker.com/r/trinodb/trino

下载Trino Server：
$ cd /fgeudb/software
$ wget https://repo1.maven.org/maven2/io/trino/trino-server/480/trino-server-480.tar.gz

输出示例如下：
–2026-04-04 10:00:00– https://repo1.maven.org/maven2/io/trino/trino-server/480/trino-server-480.tar.gz
Resolving repo1.maven.org… 199.232.196.215
Connecting to repo1.maven.org|199.232.196.215|:443… connected.
HTTP request sent, awaiting response… 200 OK
Length: 456789012 (435M) [application/octet-stream]
Saving to: ‘trino-server-480.tar.gz’

trino-server-480.tar.gz 100%[======================================================================>] 435.23M 25.6MB/s in 17s

2026-04-04 10:00:18 (25.6 MB/s) – ‘trino-server-480.tar.gz’ saved [456789012/456789012]

下载Trino CLI：
$ wget https://repo1.maven.org/maven2/io/trino/trino-cli/480/trino-cli-480-executable.jar -O trino

输出示例如下：
–2026-04-04 10:00:20– https://repo1.maven.org/maven2/io/trino/trino-cli/480/trino-cli-480-executable.jar
Resolving repo1.maven.org… 199.232.196.215
Connecting to repo1.maven.org|199.232.196.215|:443… connected.
HTTP request sent, awaiting response… 200 OK
Length: 12345678 (12M) [application/octet-stream]
Saving to: ‘trino’

trino 100%[======================================================================>] 11.77M 8.5MB/s in 1.4s

2026-04-04 10:00:22 (8.5 MB/s) – ‘trino’ saved [12345678]

设置执行权限：
$ chmod +x trino

解压Server：
$ tar -zxvf trino-server-480.tar.gz -C /fgeudb/

方式二：Docker容器部署

拉取官方镜像：
$ docker pull trinodb/trino:480

输出示例如下：
480: Pulling from trinodb/trino
Digest: sha256:abc123def456…
Status: Downloaded newer image for trinodb/trino:480

启动Trino容器：
$ docker run –name trino-coordinator \
-p 8080:8080 \
-v /fgeudb/trino/etc:/etc/trino:ro \
-v /fgeudb/trino/data:/data/trino \
-d trinodb/trino:480

输出示例如下：
abc123def456789…

查看容器状态：
$ docker ps | grep trino

输出示例如下：
abc123def456 trinodb/trino:480 “/usr/lib/trino/bin/…” 10 seconds ago Up 9 seconds 0.0.0.0:8080->8080/tcp trino-coordinator

方式三：Kubernetes部署

添加Helm仓库：
$ helm repo add trino https://trinodb.github.io/charts
$ helm repo update

安装Trino：
$ helm install trino trino/trino –namespace trino –create-namespace

输出示例如下：
NAME: trino
LAST DEPLOYED: Fri Apr 4 10:05:00 2026
NAMESPACE: trino
STATUS: deployed
REVISION: 1
TEST SUITE: None

查看部署状态：
$ kubectl get pods -n trino

输出示例如下：
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
trino-coordinator-0 1/1 Running 0 2m
trino-worker-0 1/1 Running 0 2m
trino-worker-1 1/1 Running 0 2m

安装JDK 24：
# yum install -y java-24-openjdk java-24-openjdk-devel

或Ubuntu/Debian：
# apt install -y openjdk-24-jdk

验证Java版本：
$ java -version

输出示例如下：
openjdk version “24.0.1” 2026-03-18
OpenJDK Runtime Environment (build 24.0.1+0-20260318)
OpenJDK 64-Bit Server VM (build 24.0.1+0-20260318, mixed mode, sharing)

设置JAVA_HOME：
# vi /etc/profile.d/java.sh

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-24-openjdk
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH

使配置生效：
$ source /etc/profile.d/java.sh

步骤2：创建目录结构

创建必要目录：
# mkdir -p /fgeudb/trino/{etc,data,logs}
# mkdir -p /fgeudb/trino/etc/{catalog}

创建trino用户：
# groupadd trino
# useradd -g trino -s /sbin/nologin -M trino

设置权限：
# chown -R trino:trino /fgeudb/trino
# chmod -R 755 /fgeudb/trino

步骤3：配置Coordinator节点

创建node.properties：
# vi /fgeudb/trino/etc/node.properties

node.environment = production
node.id = coordinator-1
node.data-dir = /fgeudb/trino/data

创建jvm.config：
# vi /fgeudb/trino/etc/jvm.config

-server
-Xmx16G
-XX:InitialRAMPercentage=80
-XX:MaxRAMPercentage=80
-XX:G1HeapRegionSize=32M
-XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent
-XX:+ExitOnOutOfMemoryError
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
-XX:-OmitStackTraceInFastThrow
-XX:ReservedCodeCacheSize=512M
-XX:PerMethodRecompilationCutoff=10000
-XX:PerBytecodeRecompilationCutoff=10000
-Djdk.attach.allowAttachSelf=true
-Djdk.nio.maxCachedBufferSize=2000000

创建config.properties（Coordinator）：
# vi /fgeudb/trino/etc/config.properties

coordinator = true
node-scheduler.include-coordinator = false
http-server.http.port = 8080
discovery.uri = http://192.168.1.51:8080
query.max-memory = 64GB
query.max-memory-per-node = 8GB
query.max-total-memory-per-node = 16GB

创建log.properties：
# vi /fgeudb/trino/etc/log.properties

io.trino = INFO

步骤4：配置Worker节点

创建node.properties（Worker）：
# vi /fgeudb/trino/etc/node.properties

node.environment = production
node.id = worker-1
node.data-dir = /fgeudb/trino/data

创建config.properties（Worker）：
# vi /fgeudb/trino/etc/config.properties

coordinator = false
http-server.http.port = 8080
discovery.uri = http://192.168.1.51:8080
query.max-memory-per-node = 8GB
query.max-total-memory-per-node = 16GB

步骤5：配置systemd服务

创建服务文件：
# vi /etc/systemd/system/trino.service

[Unit]
Description=Trino Server
After=network.target

[Service]
Type=forking
User=trino
Group=trino
Environment=”JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-24-openjdk”
ExecStart=/fgeudb/trino-server-480/bin/launcher start
ExecStop=/fgeudb/trino-server-480/bin/launcher stop
PIDFile=/fgeudb/trino/data/var/run/trino.pid
LimitNOFILE=65535
LimitNPROC=65535

[Install]
WantedBy=multi-user.target

重载服务配置：
# systemctl daemon-reload

启动服务：
# systemctl start trino

设置开机自启：
# systemctl enable trino

查看服务状态：
# systemctl status trino

输出示例如下：
● trino.service – Trino Server
Loaded: loaded (/etc/systemd/system/trino.service; enabled)
Active: active (running) since Fri 2026-04-04 10:10:00 CST; 10s ago
Main PID: 12345 (java)
CGroup: /system.slice/trino.service
└─12345 /usr/lib/jvm/java-24-openjdk/bin/java …

Coordinator配置：
coordinator = true 是否为Coordinator节点
node-scheduler.include-coordinator = false Coordinator是否参与计算
http-server.http.port = 8080 HTTP服务端口
discovery.uri = http://192.168.1.51:8080 服务发现地址
query.max-memory = 64GB 查询最大内存
query.max-memory-per-node = 8GB 每节点最大内存
query.max-total-memory-per-node = 16GB 每节点总内存上限
query.max-length = 1000000 查询最大长度
query.max-stage-count = 150 最大Stage数量

Worker配置：
coordinator = false 是否为Coordinator节点
http-server.http.port = 8080 HTTP服务端口
discovery.uri = http://192.168.1.51:8080 服务发现地址
query.max-memory-per-node = 8GB 每节点最大内存
query.max-total-memory-per-node = 16GB 每节点总内存上限

JVM参数优化

生产环境JVM配置：
-server
-Xmx32G 最大堆内存
-XX:InitialRAMPercentage=80 初始RAM百分比
-XX:MaxRAMPercentage=80 最大RAM百分比
-XX:G1HeapRegionSize=32M G1区域大小
-XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent 并发显式GC
-XX:+ExitOnOutOfMemoryError OOM时退出
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError OOM时生成堆转储
-XX:ReservedCodeCacheSize=512M 代码缓存大小
-Djdk.attach.allowAttachSelf=true 允许自我附加
-Djdk.nio.maxCachedBufferSize=2000000 NIO缓存大小

GC日志配置：
-Xlog:gc*:file=/fgeudb/trino/logs/gc.log:time,uptime,level,tags:filecount=10,filesize=100M

创建Hive连接器配置：
# vi /fgeudb/trino/etc/catalog/hive.properties

connector.name = hive
hive.metastore.uri = thrift://192.168.1.51:9083
hive.allow-drop-table = true
hive.allow-rename-table = true
hive.max-partitions-per-scan = 1000000
hive.storage-format = ORC
hive.compression-codec = ZSTD

配置HDFS：
# vi /fgeudb/trino/etc/catalog/hive.properties

connector.name = hive
hive.metastore.uri = thrift://192.168.1.51:9083
hive.metastore.authentication.type = KERBEROS
hive.metastore.service.principal = hive/_HOST@.NET.CN
hive.metastore.client.principal = trino/_HOST@.NET.CN
hive.metastore.client.keytab = /etc/security/keytabs/trino.service.keytab
hive.hdfs.authentication.type = KERBEROS
hive.hdfs.trino.principal = trino/_HOST@.NET.CN
hive.hdfs.trino.keytab = /etc/security/keytabs/trino.service.keytab

步骤2：配置MySQL连接器

创建MySQL连接器配置：
# vi /fgeudb/trino/etc/catalog/mysql.properties

connector.name = mysql
connection-url = jdbc:mysql://192.168.1.51:3306
connection-user = trino
connection-password = trino123
case-insensitive-name-matching = true
case-insensitive-name-matching.strategy = LOWERCASE

连接多个MySQL实例：
# vi /fgeudb/trino/etc/catalog/mysql_fgedu.properties

connector.name = mysql
connection-url = jdbc:mysql://192.168.1.51:3306,192.168.1.52:3306/fgedudb
connection-user = trino
connection-password = trino123

步骤3：配置PostgreSQL连接器

创建PostgreSQL连接器配置：
# vi /fgeudb/trino/etc/catalog/postgres.properties

connector.name = postgresql
connection-url = jdbc:postgresql://192.168.1.51:5432/postgres
connection-user = trino
connection-password = trino123

步骤4：配置Kafka连接器

创建Kafka连接器配置：
# vi /fgeudb/trino/etc/catalog/kafka.properties

connector.name = kafka
kafka.nodes = 192.168.1.51:9092,192.168.1.52:9092,192.168.1.53:9092
kafka.table-names = topic1,topic2,topic3
kafka.default-schema = default

启动CLI：
$ ./trino –server http://192.168.1.51:8080 –catalog hive –schema default

输出示例如下：
trino:default>

查看Catalog：
trino:default> SHOW CATALOGS;

Catalog
———
hive
mysql
postgres
kafka
system
(5 rows)

Query 20260404_101000_00001_xxxxx, FINISHED, 3 nodes
Splits: 3 total, 3 done (100.00%)
0:00 [5 rows, 123B] [25 rows/s, 615B/s]

查看Schema：
trino:default> SHOW SCHEMAS FROM hive;

Schema
——————–
default
information_schema
sys
(3 rows)

查看表：
trino:default> SHOW TABLES FROM hive.default;

Table
——-
users
orders
products
(3 rows)

执行SQL查询

简单查询：
trino:default> SELECT * FROM hive.default.users LIMIT 10;

id | name | email | created_at
—-+———+——————–+——————
1 | user1 | user1@fgedu.net.cn | 2026-01-01 00:00
2 | user2 | user2@fgedu.net.cn | 2026-01-02 00:00
…

聚合查询：
trino:default> SELECT
date_trunc(‘day’, created_at) as day,
COUNT(*) as user_count
FROM hive.default.users
GROUP BY date_trunc(‘day’, created_at)
ORDER BY day DESC
LIMIT 10;

跨数据源联合查询：
trino:default> SELECT
h.user_id,
h.order_amount,
m.user_name
FROM hive.default.orders h
JOIN mysql.fgedu.users m ON h.user_id = m.id
WHERE h.order_date >= DATE ‘2026-01-01’
LIMIT 100;

查看进程状态：
$ ps -ef | grep trino

输出示例如下：
trino 12345 1 1 10:10 ? 00:00:30 /usr/lib/jvm/java-24-openjdk/bin/java …

查看端口监听：
$ netstat -tlnp | grep 8080

输出示例如下：
tcp6 0 0 :::8080 :::* LISTEN 12345/java

访问Web UI：
打开浏览器访问：http://192.168.1.51:8080

查看集群状态：
$ curl http://192.168.1.51:8080/v1/info

输出示例如下：
{
“nodeVersion”: {
“version”: “480”
},
“environment”: “production”,
“coordinator”: true,
“state”: “ACTIVE”
}

查看Worker节点：
$ curl http://192.168.1.51:8080/v1/node

输出示例如下：
[
{
“nodeIdentifier”: “coordinator-1”,
“nodeVersion”: “480”,
“coordinator”: true,
“state”: “ACTIVE”
},
{
“nodeIdentifier”: “worker-1”,
“nodeVersion”: “480”,
“coordinator”: false,
“state”: “ACTIVE”
}
]

性能测试

执行TPC-H测试：
trino:tpch> SELECT
nationkey,
COUNT(*) as customer_count
FROM tpch.tiny.customer
GROUP BY nationkey
ORDER BY customer_count DESC;

Query 20260404_102000_00001_xxxxx, FINISHED, 3 nodes
Splits: 6 total, 6 done (100.00%)
0:02 [15000 rows, 2.3MB] [7500 rows/s, 1.15MB/s]

查看查询计划：
trino:tpch> EXPLAIN SELECT * FROM customer WHERE nationkey = 1;

查看查询执行详情：
trino:tpch> EXPLAIN ANALYZE SELECT COUNT(*) FROM orders;

症状：Query exceeded per-node memory limit

解决方案：
1. 增加每节点内存限制：
query.max-memory-per-node = 16GB
query.max-total-memory-per-node = 32GB

2. 增加JVM堆内存：
-Xmx32G

3. 优化查询：
– 减少处理的数据量
– 添加分区过滤条件
– 使用LIMIT限制结果集

4. 查看内存使用：
trino> SELECT * FROM system.runtime.queries WHERE state = ‘RUNNING’;

问题2：连接器连接失败

症状：Failed to connect to metastore

解决方案：
1. 检查连接器配置：
$ cat /fgeudb/trino/etc/catalog/hive.properties

2. 检查网络连通性：
$ telnet 192.168.1.51 9083

3. 检查认证配置：
– Kerberos配置是否正确
– Keytab文件是否存在
– Principal是否正确

4. 查看日志：
$ tail -f /fgeudb/trino/data/var/log/server.log

问题3：查询超时

症状：Query exceeded maximum execution time

解决方案：
1. 增加查询超时时间：
query.max-execution-time = 1h

2. 优化查询性能：
– 添加索引
– 使用分区裁剪
– 减少数据扫描量

3. 检查资源使用：
trino> SELECT * FROM system.runtime.nodes;

4. 查看查询统计：
trino> SELECT * FROM system.runtime.queries ORDER BY created DESC LIMIT 10;

Trino管理命令

启动服务：
# systemctl start trino
或
$ /fgeudb/trino-server-480/bin/launcher start

停止服务：
# systemctl stop trino
或
$ /fgeudb/trino-server-480/bin/launcher stop

重启服务：
# systemctl restart trino
或
$ /fgeudb/trino-server-480/bin/launcher restart

查看状态：
$ /fgeudb/trino-server-480/bin/launcher status

查看日志：
$ tail -f /fgeudb/trino/data/var/log/server.log

使用CLI：
$ ./trino –server http://192.168.1.51:8080
$ ./trino –server http://192.168.1.51:8080 –catalog hive –schema default
$ ./trino –server http://192.168.1.51:8080 –execute “SELECT 1”

执行SQL文件：
$ ./trino –server http://192.168.1.51:8080 -f query.sql