avatar
Data Engineering / Инженерия данных / Data Engineer / DWH
@data_engineer_path
20.11.2025 06:03
Обзор Trino vs Starrocks

Кажется, что Trino выигрывает по популярности, как единый SQL инструмент под разные источники данных и возможность их объединить (Federated queries). Еще в Трино имеется фича по динамическому расширению воркеров и Velox на C++.

На одном из meetup команда Авито говорила, что в Starrocks плохо обстоят дела с ограничениями по ресурсам на query. То есть может случиться, что несколько запросов заберут все ресурсы и кластер может "упасть" (возможно ошибаюсь в пересказе). Может быть уже это пофиксили в новых версиях. В трино похожая ситуация может быть, если включить FTE Task mode, то может закончиться память.
Еще в Starrocks при рестарте загружаются заново детальные Iceberg statistics.

Пока по обзорам Starrocks выглядит лучше, но вероятно есть детали. Нужно иметь ввиду, что у Trino ОЧЕНЬ много различных настроек и конфигураций. Взять тот же FTE (aka spills). Поэтому только по одним графикам сложно утверждать однозначно, что Starrocks лучше.

Не воспринимайте этот пост как рекомендацию 😇
Trino vs Starrocks.pdf
1.03 МБ
👍 11
34 5.3K

Обсуждение 0

Обсуждение не доступно в веб-версии. Чтобы написать комментарий, перейдите в приложение Telegram.

Обсудить в Telegram

Data Engineering / Инженерия данных / Data Engineer / DWH

2.7K
Data Engineering: ETL / DWH / Data Pipelines based on Open-Source software. Инженерия данных.

✔ DWH / SQL
✔ Airflow / Python / ETL / dbt / Spark
✔ AI Agents

Рекламу не размещаю
Вопросы: @iv_shamaev | datatalks.ru
Открыть в Telegram