【分布式 OLAP 查询引擎】OLAP 查询引擎全景：从单进程到 MPP
从 OLTP/OLAP/HTAP 边界、嵌入式 DuckDB 与分布式 Trino/Spark 分工、批式扫描与交互式查询延迟口径出发，闭合 lakehouse 与 stream-processing 之间的查询层缺口，并给出本系列 18 篇地图。
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【分布式 OLAP 查询引擎】Coordinator 与 Worker：Query / Stage / Task / Driver
拆解 Trino Coordinator 与 Worker 的职责边界，从 Query 到 Stage、Task、Driver、Operator 的五层执行模型，Split 调度与 data locality，并与 Spark Driver/Executor/Stage 对照。
【分布式 OLAP 查询引擎】Shuffle 与 Exchange：分区、广播与倾斜
拆解 Trino 的 partitioning scheme（HASH、BROADCAST、REPLICATE、ROUND_ROBIN）、LocalExchange 与 Remote Exchange、PartitionedOutput 数据路径，以及 skew 在 EXPLAIN ANALYZE 上的判读；对照 Spark shuffle 与 AQE 边界。
【分布式 OLAP 查询引擎】Trino 查询路径：从 SqlQueryExecution 到 Page 流
主线拆解 Trino Coordinator 上 SqlQueryExecution 的生命周期：analyze、plan、fragment、Stage 调度到 Worker Task；Iceberg connector 如何从 snapshot/manifest 过滤生成 Split；Page 在 Operator 链上流动；EXPLAIN 与 EXPLAIN ANALYZE 字段判读。
【分布式 OLAP 查询引擎】Trino · Spark · DuckDB · 优化与 MPP 执行
闭合数据平台栈最后一块：从 SQL 解析与 Calcite 式优化，到 Volcano/向量化执行、Trino Coordinator/Worker 与 shuffle，再到 Iceberg connector 下推与生产排查。承接 lakehouse 第 18 章读湖视角，补全「谁在做 planning」的引擎内核层。