Druid时序数据库升级流程
目前Druid集群版本为0.11.0,新版本0.12.1已支持Druid SQL和Redis,考虑到Druid新特性以及性能的提升,因此需要将Druid从0.11.0版本升级到0.12.1版本,下面将对Druid升级步骤做详细的介绍,升级时请严格按照此步骤进行升级,以免出现一些不可预知的问题。
1. Druid升级包
Druid官网下载druid-0.12.1-bin.tar.gz和mysql-metadata-storage-0.12.1.tar.gz
2. 配置Druid-0.12.1
- 解压druid-0.12.1-bin.tar.gz
[work@druid]$ tar -zxvf druid-0.12.1-bin.tar.gz
[work@druid]$ rm -rf druid-0.12.1-bin.tar.gz
- 解压mysql-metadata-storage-0.12.1.tar.gz
[work@druid]$ tar -zxvf mysql-metadata-storage-0.12.1.tar.gz -C druid-0.12.1/extensions/
[work@druid]$ rm -rf mysql-metadata-storage-0.12.1.tar.gz
3. 配置common.runtime.properties
[work@druid druid-0.11.0]$ cd conf/druid/_common
[work@druid _common]$ vi common.runtime.properties
# If you specify `druid.extensions.loadList=[]`, Druid won't load any extension from file system.
# If you don't specify `druid.extensions.loadList`, Druid will load all the extensions under root extension directory.
# More info: http://druid.io/docs/latest/operations/including-extensions.html
druid.extensions.loadList=["druid-kafka-eight", "druid-hdfs-storage", "druid-histogram", "druid-datasketches", "druid-lookups-cached-global", "mysql-metadata-storage"]
# If you have a different version of Hadoop, place your Hadoop client jar files in your hadoop-dependencies directory
# and uncomment the line below to point to your directory.
#druid.extensions.hadoopDependenciesDir=/my/dir/hadoop-dependencies
#
# Logging
#
# Log all runtime properties on startup. Disable to avoid logging properties on startup:
druid.startup.logging.logProperties=true
#
# Zookeeper
#
druid.zk.service.host=172.16.XXX.XXX:2181
druid.zk.paths.base=/druid
#
# Metadata storage
#
# For Derby server on your Druid Coordinator (only viable in a cluster with a single Coordinator, no fail-over):
#druid.metadata.storage.type=derby
#druid.metadata.storage.connector.connectURI=jdbc:derby://localhost:1527/var/druid/metadata.db;create=true
#druid.metadata.storage.connector.host=localhost
#druid.metadata.storage.connector.port=1527
# For MySQL:
druid.metadata.storage.type=mysql
druid.metadata.storage.connector.connectURI=jdbc:mysql://172.16.XXX.XXX:3306/druid
druid.metadata.storage.connector.user=root
druid.metadata.storage.connector.password=123456
# For PostgreSQL:
#druid.metadata.storage.type=postgresql
#druid.metadata.storage.connector.connectURI=jdbc:postgresql://db.example.com:5432/druid
#druid.metadata.storage.connector.user=...
#druid.metadata.storage.connector.password=...
#
# Deep storage
#
# For local disk (only viable in a cluster if this is a network mount):
#druid.storage.type=local
#druid.storage.storageDirectory=var/druid/segments
# For HDFS:
druid.storage.type=hdfs
druid.storage.storageDirectory=/druid/segments
# For S3:
#druid.storage.type=s3
#druid.storage.bucket=your-bucket
#druid.storage.baseKey=druid/segments
#druid.s3.accessKey=...
#druid.s3.secretKey=...
#
# Indexing service logs
#
# For local disk (only viable in a cluster if this is a network mount):
#druid.indexer.logs.type=file
#druid.indexer.logs.directory=var/druid/indexing-logs
# For HDFS:
druid.indexer.logs.type=hdfs
druid.indexer.logs.directory=/druid/indexing-logs
# For S3:
#druid.indexer.logs.type=s3
#druid.indexer.logs.s3Bucket=your-bucket
#druid.indexer.logs.s3Prefix=druid/indexing-logs
#
# Service discovery
#
druid.selectors.indexing.serviceName=druid/overlord
druid.selectors.coordinator.serviceName=druid/coordinator
#
# Monitoring
#
druid.monitoring.monitors=["io.druid.java.util.metrics.JvmMonitor"]
druid.emitter=logging
druid.emitter.logging.logLevel=info
# Storage type of double columns
# ommiting this will lead to index double as float at the storage layer
druid.indexing.doubleStorage=double
4. 复制HDFS配置文件
[work@druid _common]$ cp core-site.xml /alidata/server/druid-0.12.1/conf/druid/_common/
[work@druid _common]$ cp hdfs-site.xml /alidata/server/druid-0.12.1/conf/druid/_common/
[work@druid _common]$ cp mapred-site.xml /alidata/server/druid-0.12.1/conf/druid/_common/
[work@druid _common]$ cp yarn-site.xml /alidata/server/druid-0.12.1/conf/druid/_common/
5.启用Druid SQL功能
[work@druid broker]$ vi runtime.properties
druid.service=druid/broker
druid.host=172.16.XXX.XXX
druid.port=8082
# HTTP server threads
druid.broker.http.numConnections=5
druid.server.http.numThreads=9
# Processing threads and buffers
druid.processing.buffer.sizeBytes=256000000
druid.processing.numThreads=2
# Query cache (we use a small local cache)
druid.broker.cache.useCache=true
druid.broker.cache.populateCache=true
druid.cache.type=local
druid.cache.sizeInByte=2000000000
# enable druid sql and http
druid.sql.enable=true
druid.sql.avatica.enable=true
druid.sql.http.enable=true
备注:broker、overlord、coordinator、historical、middleManager等目录下的runtime.properties新增属性druid.host=ipAddress
6. 更新MiddleManager任务执行数capacity
work@druid middleManager]$ vi runtime.properties
druid.service=druid/middleManager
druid.host=172.16.XXX.XXX
druid.port=8091
# Number of tasks per middleManager
druid.worker.capacity=20
# Task launch parameters
druid.indexer.runner.javaOpts=-server -Xmx2g -Duser.timezone=UTC -Dfile.encoding=UTF-8 -Djava.util.logging.manager=org.apache.logging.log4j.jul.LogManager
druid.indexer.task.baseTaskDir=var/druid/task
# HTTP server threads
druid.server.http.numThreads=9
# Processing threads and buffers on Peons
druid.indexer.fork.property.druid.processing.buffer.sizeBytes=256000000
druid.indexer.fork.property.druid.processing.numThreads=2
# Hadoop indexing
druid.indexer.task.hadoopWorkingPath=var/druid/hadoop-tmp
druid.indexer.task.defaultHadoopCoordinates=["org.apache.hadoop:hadoop-client:2.7.3"]
7. 升级Historical
[work@druid druid-0.12.1]$ nohup >> nohuphistorical.out java `cat conf/druid/historical/jvm.config | xargs` -cp conf/druid/_common:conf/druid/historical:lib/* io.druid.cli.Main server historical &
8. 升级Overlord
[work@druid druid-0.12.1]$ nohup >> logs/nohupoverlord.out java `cat conf/druid/overlord/jvm.config | xargs` -cp conf/druid/_common:conf/druid/overlord:lib/* io.druid.cli.Main server overlord &
9. 升级MiddleManager
- 禁止Overlor再向指定服务的MiddleManager分配任务
http://<MiddleManager_IP:PORT>/druid/worker/v1/disable
- 查看指定MiddleManager任务列表
http://<MiddleManager_IP:PORT>/druid/worker/v1/tasks
- 启动MiddleManager
[work@druid druid-0.12.1]$ nohup >> logs/nohupmiddleManager.out java `cat conf/druid/middleManager/jvm.config | xargs` -cp conf/druid/_common:conf/druid/middleManager:lib/* io.druid.cli.Main server middleManager &
- 启用Overlord向指定MiddleManager分配任务
http://<MiddleManager_IP:PORT>/druid/worker/v1/enable
10. 升级Broker
[work@druid druid-0.12.1]$ nohup >> nohupbroker.out java `cat conf/druid/broker/jvm.config | xargs` -cp conf/druid/_common:conf/druid/broker:lib/* io.druid.cli.Main server broker &
11. 升级Coordinator
[work@druid druid-0.12.1]$ nohup >> nohupcoordinator.out java `cat conf/druid/coordinator/jvm.config | xargs` -cp conf/druid/_common:conf/druid/coordinator:lib/* io.druid.cli.Main server coordinator &
至此,Druid就完成从0.11.0版本升级到0.12.1版本。
Druid时序数据库升级流程的更多相关文章
- Druid时序数据库常见问题及处理方式
最近将Druid-0.10.0升级到Druid-0.12.1的过程中遇到一些问题,为了后期方便分析问题和及时解决问题,特此写这篇文章将工作中遇到的Druid问题及解决办法记录下来,以供其他人借鉴,其中 ...
- 时序数据库TDengine 详细安装+集成流程+问题解决
官方文档:https://docs.taosdata.com/get-started/package/ 点击进入 产品简介 TDengine 是一款高性能.分布式.支持 SQL 的时序数据库 (Dat ...
- 时序数据库技术体系 – InfluxDB TSM存储引擎之TSMFile
本文转自 http://hbasefly.com/2018/01/13/timeseries-database-4/ 为了更加系统的对时序数据库技术进行全方位解读,笔者打算再写一个系列专题(嘿嘿,好像 ...
- [转帖]时序数据库技术体系 – InfluxDB TSM存储引擎之数据写入
时序数据库技术体系 – InfluxDB TSM存储引擎之数据写入 http://hbasefly.com/2018/03/27/timeseries-database-6/ 2018年3月27日 ...
- 深度解读MRS IoTDB时序数据库的整体架构设计与实现
[本期推荐]华为云社区6月刊来了,新鲜出炉的Top10技术干货.重磅技术专题分享:还有毕业季闯关大挑战,华为云专家带你做好职业规划. 摘要:本文将会系统地为大家介绍MRS IoTDB的来龙去脉和功能特 ...
- MRS IoTDB时序数据库的总体架构设计与实现
MRS IoTDB时序数据库的总体架构设计与实现 MRS IoTDB是华为FusionInsight MRS大数据套件最新推出的时序数据库产品,其领先的设计理念在时序数据库领域展现出越来越强大的竞争力 ...
- 互联网级监控系统必备-时序数据库之Influxdb
时间序列数据库,简称时序数据库,Time Series Database,一个全新的领域,最大的特点就是每个条数据都带有Time列. 时序数据库到底能用到什么业务场景,答案是:监控系统. Baidu一 ...
- 时序数据库(TSDB)-为万物互联插上一双翅膀
本文由 网易云发布. 时序数据库(TSDB)是一种特定类型的数据库,主要用来存储时序数据.随着5G技术的不断成熟,物联网技术将会使得万物互联.物联网时代之前只有手机.电脑可以联网,以后所有设备都会联 ...
- 日吞吐万亿,腾讯云时序数据库CTSDB解密
一.背景 随着移动互联网.物联网.大数据等行业的高速发展,数据在持续的以指数级的速度增长,比如我们使用手机访问互网络时的行为数据,各种可穿戴设备上报的状态数据,工厂中设备传感器采集的指标数据,传统互联 ...
随机推荐
- android中View点击和触摸事件的处理
android中的事件类型分为按键事件和屏幕触摸事件,Touch事件是屏幕触摸事件的基础事件,有必要对它进行深入的了解. 一个最简单的屏幕触摸动作触发了一系列Touch事件:ACTION_DOWN-& ...
- IOS VFL语言(页面布局)
● 什么是VFL语言 ● VFL全称是Visual Format Language,翻译过来是“可视化格式语言” ● VFL是苹果公司为了简化Autolayout的编码而推出的抽象语言 VFL ...
- Asp.net网站优化【转】
阅读目录 开始 配置OutputCache 启用内容过期 解决资源文件升级问题 启用压缩 删除无用的HttpModule 其它优化选项 本文将介绍一些方法用于优化ASP.NET网站性能,这些方法都是不 ...
- { ($0, Resolver($0.box)) }(Promise<T>(.pending)):闭包的定义与执行合一
public class func pending() -> (promise: Promise<T>, resolver: Resolver<T>) { return ...
- 【[SDOI2009]晨跑】
板子 题意就是每个点只能经过一次 所以非常显然拆点,除去\(1,n\)每个点\(i\)向\(i'\)连一条容量为\(1\)费用为\(0\)的边 剩下的边按照输入给出的建就好了 代码 #include& ...
- [18/12/03] 多态(polymorphism)和对象的转型(casting)
一.多态 多态指的是同一个方法调用,由于对象不同可能会有不同的行为.现实生活中,同一个方法,具体实现会完全不同. 比如:同样是调用人的“休息”方法,张三是睡觉,李四是旅游,同样是调用人“吃饭”的方法, ...
- js时间日期格式
Date.prototype.format = function(format){ var o = { "M+" : this.getMonth()+1, //month &quo ...
- 【洛谷P3225】[HNOI2012]矿场搭建
矿场搭建 题目链接 根据题意,发生事故时会有一个挖煤点坍塌, 只有当这个点是割点,会对图的连通性产生影响, 我们首先Tarjan一遍找到所有割点,将原图除去这些割点后, 遍历一遍,找出所有连通块,分三 ...
- WebStorm中Node.js项目配置教程——项目设置
上一章讲解了Node.js项目在WebStorm中的两种创建方式,当完成Node.js项目创建以后,剩下的就是涉及配置设置工作. 为了确保Node.js全局和Node.js核心模块的代码完成功能,打开 ...
- [Linux/Unix]用户和用户组管理
Linux系统是一个多用户多任务的分时操作系统,任何一个要使用系统的用户,都必须拥有自己的账号. 实现用户的管理,主要做: 用户账号的添加.删除.修改: 用户口令的管理: 用户组的管理. (一)用户的 ...