효율적인 데이터 분석을 위한 Trino와 Spark의 하이브리드 사용

이 게시물은 오픈소스 분산 SQL 쿼리 엔진인 Trino와 대규모 데이터 처리에 강점이 있는 Spark의 장단점과 하이브리드 사용 전략을 설명합니다.

Trino의 특징과 한계

• 여러 데이터 소스를 통합 조회하는 멀티 카탈로그 기능
• 빠른 애드혹 쿼리 처리와 낮은 쿼리 응답 시간
• 메모리 관리 제한과 단일 Coordinator 장애 위험

Spark와의 비교 및 하이브리드 전략

• Spark는 대규모 배치 처리 및 복잡한 ETL에 적합
• Trino는 실시간 분석과 멀티 소스 조인에 강점
• 두 엔진을 조합하여 Spark는 배치 처리, Trino는 실시간 쿼리를 담당하는 전략 권장

실제 쿼리 응답 시간 비교

Trino가 Spark에 비해 빠른 응답 속도를 보였으며, 대규모 데이터 처리 시 Spark가 안정적임을 보여줍니다.