Seminar Trino – Architektur und Grundlagen

Das Grundlagenseminar ordnet Trino als verteilte SQL-Abfrage-Engine in moderne Datenplattformen ein. Es schafft ein gemeinsames Begriffsmodell für Cluster, Catalogs, Connectoren, Datenquellen und Query-Ausführung und liefert die technische Grundlage für Planung, Betrieb und weiterführende Spezialisierungen.

Inhaltsübersicht

• Lernziele und fachliche Einordnung
• Schrittweise Seminarinhalte
• Praxisübungen und Laborszenarien
• Zielgruppe und Voraussetzungen
• Didaktik und Arbeitsweise

Lernziele

• Aufgaben und Grenzen einer verteilten SQL-Abfrage-Engine erklären.
• Coordinator, Worker, Discovery und Client-Komponenten einordnen.
• Catalogs, Connectoren, Schemas und Tabellen im Trino-Namensraum unterscheiden.
• Den Ablauf einer Abfrage von Parsing bis verteilter Ausführung nachvollziehen.
• Geeignete Einsatzfälle und einen realistischen Einführungsweg ableiten.

Schrittweise Seminarinhalte

1. Einsatzszenarien und Systemgrenzen

Schwerpunkt: Ad-hoc-Analyse, BI, Federation, Data Lake, Lakehouse, Batch-Abfragen, Datenlokalität und Abgrenzung zu Datenbanken und ETL-Systemen.

1. Ausgangslage, fachliche Ziele, technische Abhängigkeiten und Abnahmekriterien für den Themenblock „Einsatzszenarien und Systemgrenzen“ erfassen.
2. Relevante Komponenten, Datenobjekte, Rollen und Konfigurationsparameter anhand von Ad-hoc-Analyse, BI, Federation, Data Lake, Lakehouse, Batch-Abfragen, Datenlokalität und Abgrenzung zu Datenbanken und ETL-Systemen. modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration, SQL-Abfrage oder Prozessfolge im Laborsystem schrittweise umsetzen und jeden Zwischenstand dokumentieren.
4. Funktion, Ausführungsplan, Datenzugriff, Berechtigungen, Ressourcenverbrauch und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis eine belastbare Use-Case- und Abgrenzungsmatrix dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

2. Coordinator, Worker und Discovery

Schwerpunkt: Knotenrollen, Clusterbildung, Planung, Scheduling, Ausführung, Metadatenzugriff und Verantwortlichkeiten.

1. Ausgangslage, fachliche Ziele, technische Abhängigkeiten und Abnahmekriterien für den Themenblock „Coordinator, Worker und Discovery“ erfassen.
2. Relevante Komponenten, Datenobjekte, Rollen und Konfigurationsparameter anhand von Knotenrollen, Clusterbildung, Planung, Scheduling, Ausführung, Metadatenzugriff und Verantwortlichkeiten. modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration, SQL-Abfrage oder Prozessfolge im Laborsystem schrittweise umsetzen und jeden Zwischenstand dokumentieren.
4. Funktion, Ausführungsplan, Datenzugriff, Berechtigungen, Ressourcenverbrauch und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis eine nachvollziehbare logische Clusterarchitektur dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

3. Catalogs, Connectoren und Namensräume

Schwerpunkt: Catalog, Schema, Table, Connector, Metastore, Datenquelle, Typabbildung und connectorabhängige Fähigkeiten.

1. Ausgangslage, fachliche Ziele, technische Abhängigkeiten und Abnahmekriterien für den Themenblock „Catalogs, Connectoren und Namensräume“ erfassen.
2. Relevante Komponenten, Datenobjekte, Rollen und Konfigurationsparameter anhand von Catalog, Schema, Table, Connector, Metastore, Datenquelle, Typabbildung und connectorabhängige Fähigkeiten. modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration, SQL-Abfrage oder Prozessfolge im Laborsystem schrittweise umsetzen und jeden Zwischenstand dokumentieren.
4. Funktion, Ausführungsplan, Datenzugriff, Berechtigungen, Ressourcenverbrauch und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis ein konsistentes Datenzugriffs- und Namensraummodell dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

4. Lebenszyklus einer Query

Schwerpunkt: SQL-Parsing, Analyse, Planung, Optimierung, Stages, Tasks, Splits, Pages, Netzwerktransfer und Ergebnisbereitstellung.

1. Ausgangslage, fachliche Ziele, technische Abhängigkeiten und Abnahmekriterien für den Themenblock „Lebenszyklus einer Query“ erfassen.
2. Relevante Komponenten, Datenobjekte, Rollen und Konfigurationsparameter anhand von SQL-Parsing, Analyse, Planung, Optimierung, Stages, Tasks, Splits, Pages, Netzwerktransfer und Ergebnisbereitstellung. modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration, SQL-Abfrage oder Prozessfolge im Laborsystem schrittweise umsetzen und jeden Zwischenstand dokumentieren.
4. Funktion, Ausführungsplan, Datenzugriff, Berechtigungen, Ressourcenverbrauch und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis ein vollständiges Query-Ablaufmodell dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

5. Einführungsplanung und Lernpfad

Schwerpunkt: Pilot-Use-Case, Datenquelle, Sicherheit, Betrieb, Leistung, Abnahme, Rollen und Reihenfolge der Vertiefungsmodule.

1. Ausgangslage, fachliche Ziele, technische Abhängigkeiten und Abnahmekriterien für den Themenblock „Einführungsplanung und Lernpfad“ erfassen.
2. Relevante Komponenten, Datenobjekte, Rollen und Konfigurationsparameter anhand von Pilot-Use-Case, Datenquelle, Sicherheit, Betrieb, Leistung, Abnahme, Rollen und Reihenfolge der Vertiefungsmodule. modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration, SQL-Abfrage oder Prozessfolge im Laborsystem schrittweise umsetzen und jeden Zwischenstand dokumentieren.
4. Funktion, Ausführungsplan, Datenzugriff, Berechtigungen, Ressourcenverbrauch und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen priorisierten Einführungs- und Qualifizierungsfahrplan dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

Praxisübungen und Laborszenarien

• Erstellung eines Kontextdiagramms für eine beispielhafte Datenplattform.
• Zuordnung von Datenquellen zu Catalogs und Connectoren.
• Analyse eines einfachen Query-Plans und seiner verteilten Ausführung.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Technische Projektleitung, Data-Platform-Architektur, Data Engineering, Betrieb, BI-Teams und Informationssicherheit.

Voraussetzungen: Grundverständnis von SQL, Datenbanken, Netzwerken und analytischen Datenplattformen.

Didaktik und Arbeitsweise

Kurze Fachimpulse werden unmittelbar durch Demonstrationen, strukturierte Konfigurations- oder SQL-Schritte, praktische Übungen und kontrollierte Fehlerfälle vertieft. Jede Übung verwendet definierte Ausgangswerte, Prüfpunkte und Dokumentationsanforderungen, damit die erarbeiteten Abläufe als technischer Standard wiederholbar bleiben.