初识Druid.io实时OLAP数据分析存储系统

曾经终败给现在 2023-07-01 11:52 1阅读 0赞

### 目录 ###

*  一、简介
 *  二、整体架构
 *  三、安装和配置
 *  四、数据导入

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lxw1234.com网站阅读学习Druid整理的笔记  
参考链接：http://lxw1234.com/archives/2015/11/563.htm

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# 一、简介 #

Druid 是一个开源的，分布式的，列存储的，适用于实时数据分析的存储系统，能够快速聚合、灵活过滤、毫秒级查询、和低延迟数据导入。

特点：

*  Druid在设计时充分考虑到了高可用性，各种节点挂掉都不会使得druid停止工作（但是状态会无法更新）；
 *  Druid中的各个组成部分之间耦合性低，如果不需要实时数据完全可以忽略实时节点；
 *  Druid使用Bitmap indexing加速列存储的查询速度，并使用CONCISE算法来对bitmap indexing进行压缩，使得生成的segments比原始文本文件小很多；

# 二、整体架构 #

Druid集群的构成和数据流向：  
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**Druid 包含了五种节点 ： Realtime、Historical、Coordinator、Broker、Indexer**

*  Historical：历史节点是进行存储和查询的“历史”数据（非实时）的工作区，它会从深存储区(Deep Storage)中加载数据段(Data/Segments)，响应 Broker 节点的查询请求并返回结果。历史节点通常会在本机同步深存储区上的部分数据段，所以即使深存储区不可访问了，历史节点还是能查询到已经同步的数据段。
 *  Realtime：实时节点是进行存储和查询实时数据的工作区，它也会响应Broker节点的查询请求并返回结果 。实时节点会定期地将数据建立成数据段移到历史节点中。
 *  Coordinator：协调节点可以认为是Druid中的master，它通过Zookeeper管理历史节点和实时节点，且通过Mysql中的metadata管理数据段。
 *  Broker：节点负责响应外部的查询请求，通过查询Zookeeper将请求分别转发给历史节点和实时节点，最终合并并返回查询结果给外部， 由Broker节点通过zookeeper决定哪些历史节点和实时节点提供服务。Broker节点使用Zookeeper来确定哪些Realtime和Historical节点的存在。
 *  Indexer：索引节点负责数据导入，加载批次和实时数据到系统中，并可以修改存储到系统中的数据 。

**Druid 包含3个外部依赖 ：Mysql、Deep storage、Zookeeper**

*  Mysql：存储关于Druid中的metadata而不是存储实际数据，包含3张表：”druid\_config”（通常是空的）, “druid\_rules”（协作节点使用的一些规则信息，比如哪个segment从哪个node去load）和“druid\_segments”（存储 每个segment的metadata信息）；
 *  Deep storage: 存储segments，保存“冷数据”，Druid目前已经支持本地磁盘，NFS挂载磁盘，HDFS，S3等。Deep Storage的数据有2个来源，一个是批数据摄入, 另一个来自实时节点；
 *  ZooKeeper: 被Druid用于管理当前cluster的状态，比如记录哪些segments从实时节点移到了历史节点；

# 三、安装和配置 #

参考：http://lxw1234.com/archives/2015/11/554.htm

# 四、数据导入 #

导入数据方式

*  文件。 从HDFS, S3, 本地文件等地方导入。
 *  Stream push。使用Tranquility工具实时向Druid摄入数据，这种方式通常用于Kafka, Storm, Spark Streaming等。
 *  Stream pull。 从外部数据源拉取数据，不常用。

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