Apache Druid介绍

朱雀 2023-05-31 03:23 223阅读 0赞

# 什么是Apache Druid？ #

Apache Druid是一个专为大数据集的快速切片分析（[OLAP][]查询）而设计的实时分析数据库。Druid作为数据库，最常用于支持以下用例：实时摄取、快速查询和高运行时长。例如，Druid一般用于支持分析型应用程序的GUI，或是需要快速聚合的高并发API后台。Druid最适合用于面向事件的数据。  
Druid常见的应用领域包括：

*  点击流分析（Web和移动分析）
 *  网络遥测分析（网络性能监视器）
 *  服务器指标存储
 *  供应链分析（制造指标）
 *  应用程序性能指标
 *  数字市场营销/广告分析
 *  商业智能/OLAP

Druid的核心体系架构包括了数据仓库、时间序列数据库和logsearch系统的概念。Druid的关键特性包括：

1.  列式存储方式。  
    Druid使用列式存储，意味着它只需要装载查询所需要的特定列。这就使查询特定几列时的效率有了极大提升。另外，针对每一列的数据类型都做了存储优化，因此支持快速遍历与聚合。
2.  可扩展的分布式系统。  
    Druid一般被部署在十到百个服务器的集群中，并且可以提供每秒数百万条记录的摄取率，保留数以万亿计的记录，并且查询延迟在毫秒至数秒之间。
3.  大规模并行处理。
4.  Druid可以在一个集群并行处理一个查询。  
    实时或批摄入。Druid可以摄入实时数据（摄入的数据可立即用于查询）或是批数据。
5.  自愈、自平衡、易于操作。  
    操作者无论是扩展还是缩小集群，简单的增加或是减少服务器，集群都将在后台自动的保持均衡，而无需停机进行恢复。如果任何Druid服务器宕机，系统将自动绕过损坏机器，直到这些服务器可以被替换。Druid可以7\*24小时运行而无需中途停机，就算配置变化和软件更新也无需停机。
6.  云原生，不会丢失数据的容错体系架构。  
    一旦Druid摄取了你的数据，其副本就被安全的存储在了deep storage（典型的云存储，HDFS，或一个共享的文件系统）。即使是每一个Druid服务器都宕机了，你的数据也可以从deep storage中恢复过来。由于大部分的宕机影响的仅仅是一部分Druid服务器，副本确保了当系统恢复之后查询功能依然可用。
7.  可用于快速筛选的索引。  
    Druid使用[Concise][]或[Roaring][]压缩位图索引来创建索引，该索引可以加强快速过滤与搜索多个列。
8.  基于时间的分区。  
    Druid的第一个分区数据是时间，而且可以添加其他域的分区。这意味着基于时间的查询只会访问匹配了查询时间范围的分区。这可以显著的提升基于时间的数据查询性能。
9.  近似算法。  
    Druid包含了近似计数、近似排名、计算的近似直方图和分位数。这些算法只用较小的内存，通常可以显著地快于精确计算。由于有些场景是精确度比计算速度更重要，Druid也提供了精确计数与精确排名。
10. 在摄取时间自动汇总。  
    Druid支持在摄取数据时间自动汇总（可选地）。这个汇总可以预聚合你的数据，并且可以大量的节约成本与提升性能。

# 何时使用Druid？ #

当前有许多不同规模的公司正在针对许多用例使用Druid。可以查看[Powered by Apache Druid][]页面。  
如果你的用例符合以下所描述的，那么Druid就是很好的选择：

*  插入的频率很高，但是更新较少。
 *  你的大多数查询是聚合或是报告查询（“group by查询”），或者也包括查找和遍历查询。
 *  你希望查询延迟在100ms到数秒之间。
 *  你的数据有时间元素（Druid专门针对时间相关数据做了设计与优化）。
 *  你或许拥有多个表，但是每次查询只命中一个大的分布式表。查询可能命中多个较小的“查找”表。
 *  你拥有高基数列（例如URL或用户ID等），并且需要对它们快速计数或排名。
 *  你需要从Kafka、HDFS、平面文件或如Amazon S3这样的对象存储中读取数据。

而以下这些情况就说明你不适合选用Druid：

*  你需要对现存记录利用主键做低延迟更新。Druid支持流数据插入而非流数据更新（更新需使用后台批处理方式）。
 *  你在构建一个离线的查询系统，该系统对查询延迟没有很高要求。
 *  你需要做“大”Join操作（大表和大表做Join操作），并且你能够容忍这些查询需要较长时间。

[OLAP]: https://en.wikipedia.org/wiki/Online_analytical_processing
[Concise]: https://arxiv.org/pdf/1004.0403.pdf
[Roaring]: https://roaringbitmap.org/
[Powered by Apache Druid]: http://druid.apache.org/druid-powered