面经：Presto/Trino高性能SQL查询引擎解析

作为一名专注于大数据技术的博主，我深知Presto（现更名为Trino）作为一款高性能SQL查询引擎，在现代数据栈中的重要地位。本文将结合我个人的面试经历，深入剖析Trino的核心特性和应用场景，分享面试必备知识点，并通过代码示例进一步加深理解，助您在求职过程中游刃有余地应对与Trino相关的技术考察。

一、面试经验分享

在与Trino相关的面试中，我发现以下几个主题是面试官最常关注的：

• Trino架构与执行流程：能否清晰描述Trino的分布式架构，包括Coordinator、Worker节点的角色，以及查询的解析、规划、执行过程？如何理解Stage、Task、Split等概念？

• 连接器与数据源：Trino如何通过连接器与各种数据源（如Hadoop HDFS、Amazon S3、RDBMS等）交互？能否举例说明如何自定义连接器以接入新的数据源？

• 查询优化与性能调优：对Trino的Cost-Based Optimization（CBO）、动态过滤（Dynamic Filtering）、并行执行等优化技术有深入了解吗？如何分析查询计划（Query Plan）并进行针对性的性能调优？

• 容错与运维：Trino如何处理节点故障、查询失败等情况？对于运维工作，如配置管理、资源监控、日志分析有何实践经验？

二、面试必备知识点详解

• Trino架构与执行流程

Trino采用主从式架构，主要包括Coordinator节点负责查询解析、规划和调度，Worker节点负责实际的数据处理。一个查询会被分解成多个Stage，每个Stage包含多个并行执行的Task，每个Task处理Split（数据源上的逻辑分区）。