Trino와 Spark, 데이터 분석 성능을 위한 최적의 조합!
by DD
7개월 전
조회수 2
Trino는 Spark보다 빠른 Ad-Hoc 쿼리 처리에 특화됨
멀티 카탈로그 기능을 통해 여러 데이터 소스를 통합하여 쿼리 가능
Trino의 메모리 관리 한계와 Coordinator SPOF 문제 존재
Trino 아키텍처 심층 분석
Trino는 Coordinator와 Worker 구조로, 쿼리 요청 시 Coordinator가 Task를 분산한다. 멀티 카탈로그는 여러 데이터 소스를 통합하여 쿼리하는 핵심 기능이다. 따라서 Iceberg와 같은 다양한 데이터 소스 연동을 지원하며, Kubernetes 환경에서 Helm Chart를 통해 배포 가능하다.
Trino vs Spark: 트레이드오프 비교
Trino는 메모리 기반 파이프라인으로 빠른 쿼리 응답 속도를 제공한다. 반면, 메모리 관리의 한계로 OOM(Out Of Memory) 문제가 발생할 수 있다. Spark는 유연한 스필 메커니즘을 통해 대용량 데이터 처리 능력이 뛰어나지만, Spark Pool 구성 시간으로 인해 Ad-Hoc 쿼리에는 불리하다.
하이브리드 전략: 실전 적용 가이드
Trino는 실시간 분석 및 멀티 소스 조인에 적합하며, Spark는 대용량 ETL 및 배치 처리에 강점을 보인다. 구체적으로, Spark로 대용량 데이터 전처리 후 Trino을 사용하여 실시간 분석 및 대시보드를 구축하는 것이 효율적이다. 따라서, 두 엔진의 장점을 결합하여 데이터 분석 파이프라인을 최적화해야 한다.
