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# 使用 Trino 启动 Amazon EMR 集群
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下面介绍了使用 Trino 创建集群时的正确配置选择。

## 使用 Hive 连接器使数据可供查询
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您可以为 Hive 元存储配置 Trino 连接器，以便从集群查询元存储数据。元存储是一个抽象层，它将基于文件的内容或数据以表格形式呈现，从而方便查询。您必须在 Amazon EMR 中配置连接器，才能使 Hive 元存储表可供集群使用。以下过程演示了如何执行此操作：

1. 在控制 AWS 台中选择 Glue，然后根据您在 Amazon S3 中的源数据创建一个表。 AWS Glue 数据目录中的表是数据的元数据定义。在这种情况下，从源数据手动创建表并根据需要创建列很有意义。有关在 AWS Glue 中根据 Amazon S3 中的半结构化数据[创建表的更多信息，请参阅 *AWS Glue 用户指南*中的使用控制台](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/tables-described.html#console-tables)创建表。

1. 在创建集群时设置您的配置。选择**配置**选项卡。“配置”是您的集群的可选规范。输入配置时，添加如下示例所示的 JSON，该示例指示 Trino 使用 G AWS lue 数据目录作为表元数据的外部 Hive 元数据库：

   ```
   {
       "classification": "trino-connector-hive",
       "properties": {
           "hive.metastore": "glue"
       }
   }
   ```

   或者，在创建集群时，您可以应用**软件设置**部分中的配置。

   此外，您还可以设置其他连接器类型，例如用于连接 Apache Iceberg 的连接器。有关更多信息，请参阅《Amazon EMR 版本指南》**中的[将 Iceberg 集群与 Trino 结合使用](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ReleaseGuide/emr-iceberg-use-trino-cluster.html)。配置其他设置是可选的。

要继续执行入门步骤，请参阅[连接到 Amazon EMR 集群的主节点并运行查询](emr-trino-getting-started-connect.md)。

## 使用 Trino 创建集群
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下面介绍了使用 Trino 创建要使用的集群时的正确配置选择。

**重要**  
在创建集群之前，请将 AWS Glue 数据目录配置作为您的 Hive 元数据仓完成，我们建议您开始使用此配置。有关更多信息，请参阅 [使用 Hive 连接器使数据可供查询](#emr-trino-getting-started-connect-hive)。

1. 在 AWS 控制台中，从服务中选择 Amazon EMR。选择 Amazon EMR 时，如果您已有集群，则系统会列出您的 **EMR on EC2** 集群。

1. 选择**创建集群**。从这里开始构建集群的过程。

1. 为您的集群命名，然后选择一个 **Amazon EMR 发行版**。您可以为本教程选择最新的发行版。

1. 选择 **Trino** 捆绑包，其中已预先选择了 Trino 应用程序。为方便起见，如果您事先知道集群的用途，则可以设置捆绑包。否则，您可以直接选中 Trino 的复选框。

1. 对于**集群配置**，选择**统一实例组**。请继续操作并移除其他实例组。

1. 选择一个**实例类型**。通常，我们建议您选择至少具有 16 GiB 内存的实例类型。此外，对于**集群扩展和预置**，请选择**手动设置集群大小**。

1. 此时，将你的 Hive 元数据仓配置设置为指向 Glu AWS e。[使用 Hive 连接器使数据可供查询](#emr-trino-getting-started-connect-hive)部分对此进行了详细介绍。请在构建集群之前完成此操作。

1. 选择**创建集群**。它可能需要数分钟来完成。

   此处的步骤并未详细涵盖所有配置步骤。有关设置集群的更多信息，请参阅[规划、配置和启动 Amazon EMR 集群](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ManagementGuide/emr-plan.html)。

**注意**  
请勿在同一集群上同时选择 Presto 和 Trino 进行使用。它们不支持同时运行。此外，如果您运行 Trino，建议不要在集群上运行任何其他应用程序（例如 Spark）。