转载一篇自己在公司博客上的文章

一、Druid介绍

Druid 是 MetaMarket 公司研发,专为海量数据集上的做高性能 OLAP (OnLine Analysis Processing)而设计的数据存储和分析系统,目前Druid已经在Apache基金会下孵化。Druid的主要特性:

  • 交互式查询( Interactive Query ): Druid 的低延迟数据摄取架构允许事件在它们创建后毫秒内查询,因为 Druid 的查询延时通过只读取和扫描有必要的元素被优化。Druid 是列式存储,查询时读取必要的数据,查询的响应是亚秒级响应。
  • 高可用性( High Available ):Druid 使用 HDFS/S3 作为 Deep Storage,Segment 会在2个 Historical 节点上进行加载;摄取数据时也可以多副本摄取,保证数据可用性和容错性。
  • 可伸缩( Horizontal Scalable ):Druid 部署架构都可以水平扩展,增加大量服务器来加快数据摄取,以及保证亚秒级的查询服务
  • 并行处理( Parallel Processing ): Druid 可以在整个集群中并行处理查询
  • 丰富的查询能力( Rich Query ):Druid支持 Scan、 TopN、 GroupBy、 Approximate 等查询,同时提供了2种查询方式:API 和 SQL

Druid常见应用的领域:

  • 网页点击流分析
  • 网络流量分析
  • 监控系统、APM
  • 数据运营和营销
  • BI分析/OLAP

二、为什么我们需要用 Druid

有赞作为一家 SaaS 公司,有很多的业务的场景和非常大量的实时数据和离线数据。在没有是使用 Druid 之前,一些 OLAP 场景的场景分析,开发的同学都是使用 SparkStreaming 或者 Storm 做的。用这类方案会除了需要写实时任务之外,还需要为了查询精心设计存储。带来问题是:开发的周期长;初期的存储设计很难满足需求的迭代发展;不可扩展。

在使用 Druid 之后,开发人员只需要填写一个数据摄取的配置,指定维度和指标,就可以完成数据的摄入;从上面描述的 Druid 特性中我们知道,Druid 支持 SQL,应用 APP 可以像使用普通 JDBC 一样来查询数据。通过有赞自研OLAP平台的帮助,数据的摄取配置变得更加简单方便,一个实时任务创建仅仅需要10来分钟,大大的提高了开发效率。

2.1、Druid 在有赞使用场景

  • 系统监控和APM:有赞的监控系统(天网)和大量的APM系统都使用了 Druid 做数据分析
  • 数据产品和BI分析:有赞 SaaS 服务为商家提供了有很多数据产品,例如:商家营销工具,各类 BI 报表
  • 实时OLAP服务:Druid 为风控、数据产品等C端业务提供了实时 OLAP 服务

三、Druid的架构



Druid 的架构是 Lambda 架构,分成实时层( Overlord、 MiddleManager )和批处理层( Broker 和 Historical )。主要的节点包括(PS: Druid 的所有功能都在同一个软件包中,通过不同的命令启动):

  • Coordinator 节点:负责集群 Segment 的管理和发布,并确保 Segment 在 Historical 集群中的负载均衡
  • Overlord 节点:Overlord 负责接受任务、协调任务的分配、创建任务锁以及收集、返回任务运行状态给客户端;在Coordinator 节点配置 asOverlord,让 Coordinator 具备 Overlord 功能,这样减少了一个组件的部署和运维
  • MiddleManager 节点:负责接收 Overlord 分配的索引任务,创建新启动Peon实例来执行索引任务,一个MiddleManager可以运行多个 Peon 实例
  • Broker 节点:负责从客户端接收查询请求,并将查询请求转发给 Historical 节点和 MiddleManager 节点。Broker 节点需要感知 Segment 信息在集群上的分布
  • Historical 节点:负责按照规则加载非实时窗口的Segment
  • Router 节点:可选节点,在 Broker 集群之上的API网关,有了 Router 节点 Broker 不在是单点服务了,提高了并发查询的能力

四、有赞 OLAP 平台的架构和功能解析

有赞 OLAP 平台的主要目标:

  • 最大程度的降低实时任务开发成本:从开发实时任务需要写实时任务、设计存储,到只需填写配置即可完成实时任务的创建
  • 提供数据补偿服务,保证数据的安全:解决因为实时窗口关闭,迟到数据的丢失问题
  • 提供稳定可靠的监控服务:OLAP 平台为每一个 DataSource 提供了从数据摄入、Segment 落盘,到数据查询的全方位的监控服务

有赞 OLAP 平台架构



有赞 OLAP 平台是用来管理 Druid 和周围组件管理系统,OLAP平台主要的功能:

  • Datasource 管理
  • Tranquility 配置和实例管理:OLAP 平台可以通过配置管理各个机器上 Tranquility 实例,扩容和缩容
  • 数据补偿管理:为了解决数据迟延的问题,OLAP 平台可以手动触发和自动触发补偿任务
  • Druid SQL查询: 为了帮助开发的同学调试 SQL,OLAP 平台集成了 SQL 查询功能
  • 监控报警

Tranquility 实例管理

OLAP 平台采用的数据摄取方式是Tranquility工具,根据流量大小对每个 DataSource 分配不同 Tranquility 实例数量; DataSource 的配置会被推送到 Agent-Master 上,Agent-Master 会收集每台服务器的资源使用情况,选择资源丰富的机器启动 Tranquility 实例,目前只要考虑服务器的内存资源。同时 OLAP 平台还支持 Tranquility 实例的启停,扩容和缩容等功能。

解决数据迟延问题———离线数据补偿功能

流式数据处理框架都会有时间窗口,迟于窗口期到达的数据会被丢弃。如何保证迟到的数据能被构建到 Segment 中,又避免实时任务窗口长期不能关闭。我们研发了 Druid 数据补偿功能,通过 OLAP 平台配置流式 ETL 将原始的数据存储在 HDFS 上,基于 Flume 的流式 ETL 可以保证按照 Event 的时间,同一小时的数据都在同一个文件路径下。再通过 OLAP 平台手动或者自动触发 Hadoop-Batch 任务,从离线构建 Segment。



基于 Flume 的 ETL 采用了 HDFS Sink 同步数据,实现了 Timestamp 的 Interceptor,按照 Event 的时间戳字段来创建文件(每小时创建一个文件夹),延迟的数据能正确归档到相应小时的文件中。

冷热数据分离

随着接入的业务增加和长期的运行时间,数据规模也越来越大。Historical 节点加载了大量 Segment 数据,观察发现大部分查询都集中在最近几天,换句话说最近几天的热数据很容易被查询到,因此数据冷热分离对提高查询效率很重要。Druid 提供了Historical 的 Tier 分组机制与数据加载 Rule 机制,通过配置能很好的将数据进行冷热分离。

首先将 Historical 群进行分组,默认的分组是"_default_tier",规划少量的 Historical 节点,使用 SATA 盘;把大量的 Historical 节点规划到 "hot" 分组,使用 SSD 盘。然后为每个 DataSource 配置加载 Rule :

  • rule1: 加载最近30天的1份 Segment 到 "hot" 分组;
  • rule2: 加载最近180天的1份 Segment 到 "_default_tier" 分组;
  • rule3: Drop 掉之前的数据(注:Rule机制只影响 Historical 加载 Segment,Drop 掉的 Segment 在 HDFS 上任有备份)
{"type":"loadByPeriod","tieredReplicants":{"hot":1}, "period":"P30D"}
{"type":"loadByPeriod","tieredReplicants":{"_default_tier":1}, "period":"P180D"}
{"type":"dropForever"}

提高 "hot"分组集群的 druid.server.priority 值(默认是0),热数据的查询都会落到 "hot" 分组。

监控与报警

Druid 架构中的各个组件都有很好的容错性,单点故障时集群依然能对外提供服务:Coordinator 和 Overlord 有 HA 保障;Segment 是多副本存储在HDFS/S3上;同时 Historical 加载的 Segment 和 Peon 节点摄取的实时部分数据可以设置多副本提供服务。同时为了能在节点/集群进入不良状态或者达到容量极限时,尽快的发出报警信息。和其他的大数据框架一样,我们也对 Druid 做了详细的监控和报警项,分成了2个级别:

  • 基础监控

    包括各个组件的服务监控、集群水位和状态监控、机器信息监控
  • 业务监控

    业务监控包括:实时任务创建、数据摄取TPS、消费迟延、持久化相关、查询 RT/QPS 等的关键指标,有单个 DataSource 和全局的2种不同视图;同时这些监控项都有设置报警项,超过阈值进行报警提醒。业务指标的采集是大部分是通过Druid框架自身提供的Metrics和Alerts信息,然后流入到Kafka/OpenTSDB 等组件,通过流数据分析获得我们想要的指标。

挑战和未来的展望

1)数据摄取系统

目前比较常用的数据摄取方案是:KafkaIndex 和 Tranquility 。我们采用的是 Tranquility 的方案,目前 Tranquility支持了 Kafka 和 Http 方式摄取数据,摄取方式并不丰富;Tranquility 也是 MetaMarket 公司开源的项目,更新速度比较缓慢,不少功能缺失,最关键的是监控功能缺失,我们不能监控到实例的运行状态,摄取速率、积压、丢失等信息。

目前我们对 Tranquility 的实例管理支持启停,扩容缩容等操作,实现的方式和 Druid 的 MiddleManager 管理 Peon 节点是一样的。把 Tranquility 或者自研摄取工具转换成 Yarn 应用或者 Docker 应用,就能把资源调度和实例管理交给更可靠的调度器来做。

Druid 的维表 JOIN 查询

Druid 目前并不没有支持JOIN查询,所有的聚合查询都被限制在单 DataSource 内进行。但是实际的使用场景中,我们经常需要几个 DataSource 做 JOIN 查询才能得到所需的结果。这是我们面临的难题,也是 Druid 开发团队遇到的难题。

整点查询RT毛刺问题

对于 C 端的 OLAP 查询场景,RT 要求比较高。由于 Druid 会在整点创建当前小时的Index任务,如果查询正好落到新建的 Index 任务上,查询的毛刺很大,如下图所示:



我们已经进行了一些优化和调整,首先调整 warmingPeriod 参数,整点前启动 Druid 的 Index 任务;对于一些 TPS 低,但是 QPS 很高的 DataSource ,调大 SegmentGranularity,大部分 Query 都是查询最近24小时的数据,保证查询的数据都在内存中,减少新建 Index 任务的,查询毛刺有了很大的改善。尽管如此,离我们想要的目标还是一定的差距,接下去我们去优化一下源码。

历史数据自动Rull-Up

现在大部分 DataSource 的 Segment 粒度( SegmentGranularity )都是小时级的,存储在 HDFS 上就是每小时一个Segment。当需要查询时间跨度比较大的时候,会导致Query很慢,占用大量的 Historical 资源,甚至出现 Broker OOM 的情况。如果 OLAP 平台能提供一个功能自动提交 Hadoop-Batch 任务,把一周前(举例)的数据按照天粒度 Rull-Up 并且 Rebuild Index,应该会在压缩存储和提升查询性能方面有很好的效果。

Druid在有赞的实践的更多相关文章

  1. Druid 在有赞的实践

    https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxOTY5MDMxNA==&mid=2455759407&idx=1&sn=28390d7f5b2685 ...

  2. Flume 在有赞大数据的实践

    https://mp.weixin.qq.com/s/gd0KMAt7z0WbrJL0RkMEtA 原创: 有赞技术 有赞coder 今天 文 | hujiahua on 大数据 一.前言 Flume ...

  3. 前后端分离,如何在前端项目中动态插入后端API基地址?(in docker)

    开门见山,本文分享前后端分离,容器化前端项目时动态插入后端API基地址,这是一个很赞的实践,解决了前端项目容器化过程中受制后端调用的尴尬. 尴尬从何而来 常见的web前后端分离:前后端分开部署,前端项 ...

  4. spring boot + mybatis + druid配置实践

    最近开始搭建spring boot工程,将自身实践分享出来,本文将讲述spring boot + mybatis + druid的配置方案. pom.xml需要引入mybatis 启动依赖: < ...

  5. React Native在特赞的应用与实践

    基于React技术栈构建开发前端项目,并使用React Native开发特赞移动APP 目前正在使用Node.js开发和维护特赞服务网关,希望Node.js能够在更轻量级的微服务架构中发挥重要作用 课 ...

  6. Druid SQL和Security在美团点评的实践

    分享嘉宾:高大月@美团点评,Apache Kylin PMC成员,Druid Commiter 编辑整理:Druid中国用户组 6th MeetUp 出品平台:DataFunTalk -- 导读: 长 ...

  7. Druid + Grafana 应用实践

    谈到大数据,大家首先想到的肯定是Hadoop,近年来互联网技术的快速增长催生了各类大体量数据的爆发,Hadoop最大的贡献在于帮助企业将那些低价值的事件流数据转化为高价值的聚合数据,为企业的经营决策提 ...

  8. 转载:Google 官方应用架构的最佳实践指南 赞👍

    官方给的实践指南,很有实际的指导意义,  特别是对一些小公司,小团队,给了很好的参考意义. 原文地址: https://developer.android.com/topic/libraries/ar ...

  9. 流媒体与实时计算,Netflix公司Druid应用实践

    Netflix(Nasdaq NFLX),也就是网飞公司,成立于1997年,是一家在线影片[租赁]提供商,主要提供Netflix超大数量的[DVD]并免费递送,总部位于美国加利福尼亚州洛斯盖图.199 ...

随机推荐

  1. 复习js

    js写在页面最后如果放在前面,需要加window.onload=function(){)常见的两种输出方式 在网页中弹出显示框,显示信息 alert() 在控制台输出消息,一般用来调试程序consol ...

  2. redis队列操作

    PHP版: <?php /** * Redis * 配置 $redis_host,$redis_port * 队列操作 * @author win 7 */ class RQueue{ priv ...

  3. iOS开发-Autolayout小结

    昨天重点学习了下Autolayout,把以前没有吃透的概念重新理解了下,现在感觉整个人都是棒棒哒. 上一个项目是使用计算坐标代码的方式来布局UI界面,这种方式的缺点在于当苹果发布新尺寸设备时需要重写代 ...

  4. Nginx 代理

    如下,配置 Nginx 成为一台代理服务器 [root@localhost ~]$ cat /usr/local/nginx/conf/vhost/proxy.conf server { listen ...

  5. python3.4连接和读取oracle数据表

    想用python连接Oracle并查询数据表,就写了个Demo.参考了以下网址. Python学习之 cx_Oracle学习记录 一 http://my.oschina.net/bxxfighting ...

  6. async await yield

    问题:async 和yield有什么区别? 无奈只能用“书到用时方恨少”来解释这个问题了.其实也是自己从开始编程就接触的是nodejs中的async 以及await ,yield几乎.貌似好像都没使用 ...

  7. STL——空间配置器(SGI-STL)

    一. 空间配置器标准接口 参见<STL源码剖析>第二章-2.1.<memory>文件. 二.具备次配置力的SGI空间配置器 1. SGI STL的配置器与众不同,也与标准规范不 ...

  8. php技能评测

    以下摘抄自:https://www.viphper.com/?p=1236 公司出了一些自我评测的PHP题目,现将题目和答案记录于此,以方便记忆. 1. 魔术函数有哪些,分别在什么时候调用?__con ...

  9. ts+antd报错error TS2605: JSX element type Xxx is not a constructor function for JSX elements

    antd 3 以前的版本需要在 tsconfig.json 的 compilerOptions 中配置 "allowSyntheticDefaultImports": true

  10. Puppet部署

    一.域名,IP规划  域名:beyond.com puppet master:puppet.sa.beyond.com 192.168.254.254 puppet client:  *.beyond ...