Presto/Trino Praxis – Lakehouse SQL über Data Lakes & Streaming

Ziele der Schulung

In dieser 2-tägigen Schulung "Presto/Trino Praxis – Lakehouse SQL über Data Lakes & Streaming" lernen Sie, Presto/Trino als distributed SQL-Engine für moderne Data Lakehouse- und Streaming-Analytics einzusetzen. Sie beherrschen die Integration mit Iceberg, Delta Lake und Kafka-Streams sowie die Erstellung von Federated Queries über Data Lakes, Warehouses und Real-Time-Quellen. Die Teilnehmenden optimieren Abfragen mit Cost-Based Optimizer, Dynamic Filtering und Materialized Views für Low-Latency Analytics in Produktionsumgebungen.

Zielgruppe Seminar

• Data Engineers,
• Analytics Engineers,
• BI-Architekten

Plattform-Teams, die interaktive Queries über heterogene, große Datenmengen benötigen.

Voraussetzungen

• SQL-Grundkenntnisse
• Erfahrung mit Data Lakes (S3/ADLS), Spark oder Cloud Warehouses empfohlen

Seminarinhalt

Presto/Trino Fundamentals für Data Lakehouse

• Was ist Presto/Trino?
• Wann nutzt man Trino statt Spark, Warehouse, Datenbank?
• Typische Lakehouse-Architektur

Architektur - Grundlagen

• Coordinator vs. Worker
• Query Lifecycle: Parsing -> Planning -> Execution
• Connector-Prinzip am Beispiel für Iceberg/Delta/Hudi
• Übung 1: Erste Lakehouse Queries

Federated Queries - Multi-Source SQL

• Federated Queries - Multi-Source SQL: Data Lakes + Warehouses (BigQuery/Snowflake) + RDBMS
• Übung 2: Verbindung mehrerer Datenquellen: Lakehouse + Datenbank

Advanced SQL & Performance

• Execution Plans, Predicate Pushdown, Dynamic Filtering
• Window Functions, JSON/Array-Processing, Aggregations
• Materialized Views für Realtime-Analytics
• Übung 3: Komplexe Joins über Data Lake + Streaming optimieren

Streaming-Integration & Realtime Queries

• Kafka/Flink-Connectors: Event-Time Processing, Streaming Joins
• Hybrid Batch/Stream: Lakehouse mit Live-Data
• Übung 4: Kafka-Stream in Presto federated queryen, Dashboard-Feed

Monitoring, Security & Best Practices

• Bottlenecks identifizieren (CPU/Memory/IO via UI/Prometheus)
• RBAC, Row/Column-Level Security, Audit
• Kubernetes-Deployment, Autoscaling, CI/CD-Pipelines
• Abschluss-Übung: End-to-End Pipeline mit Monitoring & Alerting
• Roadmap 2026: Trino-Features, AI-Optimization

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