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# Trino 기록 및 설계
Trino는 다양한 소스에서 대규모 데이터 세트를 쿼리하는 데 전문화되어 있습니다. Trino는 기존 빅 데이터 사용 사례에서 HDFS에 액세스하고 쿼리할 수 있지만 관계형 데이터베이스 및 NoSQL 데이터베이스와 같은 추가 소스를 쿼리할 수도 있습니다. Trino는 원래 2019년에 Presto 쿼리 엔진의 포크로 시작되었습니다. 이후 Presto 코드 베이스와 독립적으로 개발되었습니다.
Trino 쿼리 엔진 및 사용 방법에 대한 자세한 내용은 [Trino 웹 사이트를](https://trino.io/) 참조하세요. Trino 소스 설명서를 읽으려면 [Trino 개요](https://trino.io/docs/current/overview.html)를 참조하세요.
## 아키텍처 개념
Trino는 클러스터 전체에서 병렬로 데이터를 처리하기 때문에 빠르고 효율적인 쿼리를 실행할 수 있습니다. 데이터 레이크는 일반적으로 Hadoop 및 HDFS와 관련된 사용 사례에서 대규모 데이터 볼륨에 대한 쿼리를 전문으로 하기 때문에 데이터 레이크 쿼리를 염두에 두고 설계되었습니다. 그러나 기존 관계형 데이터베이스도 쿼리할 수 있습니다. 자세한 내용은 *Trino 설명서*의 [아키텍처](https://trino.io/docs/current/overview/concepts.html#architecture)를 참조하세요.
### Trino의 구성 요소
Trino에는 쿼리를 빠르게 실행하기 위해 함께 작동하는 몇 가지 주요 아키텍처 구성 요소가 있습니다. 더 나은 성능을 위해 클러스터를 미세 조정할 때 이에 대한 실무 지식을 갖추는 데 도움이 됩니다.
+ **코디네이터**는 쿼리 오케스트레이션을 담당합니다. 들어오는 SQL 쿼리를 구문 분석 및 최적화하고, 실행 계획을 생성하고, 워커 노드에 작업을 할당하고, 쿼리 결과를 수집 및 수집합니다. 또한 리소스 사용량을 모니터링하고 워커 노드의 상태를 추적합니다. 자세한 내용은 *Trino 설명서*의 [코디네이터](https://trino.io/docs/current/overview/concepts.html#coordinator)를 참조하세요.
+ **워커 노드**는 쿼리에 대한 데이터 처리를 처리합니다. 코디네이터가 작업을 할당한 후 워커는 데이터를 검색하고, 조인 및 집계와 같은 필요한 작업을 수행하고, 중간 데이터를 다른 워커와 교환합니다. 자세한 내용은 *Trino 설명서*의 [작업자](https://trino.io/docs/current/overview/concepts.html#worker)를 참조하세요.
+ **커넥터**는 Trino가 다양한 데이터 소스에 연결하고 쿼리할 수 있는 플러그인입니다. 각 커넥터는 Amazon S3, Apache Hive 또는 관계형 데이터베이스와 같은 소스에서 데이터에 액세스하고 검색하는 방법을 알고 있습니다. 이러한 커넥터는 소스 데이터를 Trino의 스키마 구조에 매핑합니다.
+ **카탈로그**는 특정 커넥터와 연결된 스키마 및 테이블의 논리적 모음입니다. 조정자에 정의된 카탈로그를 사용하면 Trino가 다양한 데이터 소스를 단일 네임스페이스로 처리할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 동일한 쿼리에서 통합된 방식으로 Hive 및 MySQL과 같은 여러 소스를 함께 쿼리할 수 있습니다.
+ Trino CLI와 같은 **클라이언트**는 JDBC 및 ODBC 드라이버를 통해 Trino 조정자에 연결하여 SQL 쿼리를 제출합니다. 코디네이터는 쿼리 수명 주기를 관리하여 추가 분석 또는 보고를 위해 클라이언트에 결과를 제공합니다.
### 쿼리 실행
Trino가 SQL 문을 가져와 쿼리로 실행하는 방법을 이해하려면 *Trino 설명서*의 [Trino 개념](https://trino.io/docs/current/overview/concepts.html#query-execution-model)을 참조하세요.