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Druid介绍及入门

2018-09-19 19:38:36 拿着核武器的程序员 阅读数 22552更多

分类专栏： Druid

 

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1.什么是Druid？

Druid是一个高效的数据查询系统，主要解决的是对于大量的基于时序的数据进行聚合查询。数据可以实时摄入，进入到Druid后立即可查，同时数据是几乎是不可变。通常是基于时序的事实事件，事实发生后进入Druid，外部系统就可以对该事实进行查询。
Druid采用的架构:
shared-nothing架构与lambda架构
Druid设计三个原则:
1.快速查询（Fast Query） : 部分数据聚合（Partial Aggregate） + 内存化（In-Memory） + 索引（Index）
2.水平拓展能力（Horizontal Scalability）:分布式数据（Distributed data）+并行化查询（Parallelizable Query）
3.实时分析（Realtime Analytics）：Immutable Past , Append-Only Future

2.Druid的技术特点

数据吞吐量大
支持流式数据摄入和实时
查询灵活且快速

3.Druid基本概念：

Druid在数据摄入之前，首先要定义一个数据源（DataSource,类似于数据库中表的概念）
Druid是一个分布式数据分析平台,也是一个时序数据库
1.数据格式
数据集合（时间列，维度列，指标列）
数据结构：
基于DataSource与Segment的数据结构，DataSource相当于关系型数据库中的表。
DataSource包含：
时间列（TimeStamp）：标识每行数据的时间值
维度列（Dimension）：标识数据行的各个类别信息
指标列（Metric）:用于聚合和计算的列
Segment结构：
DataSource是逻辑结构，而Segment是数据实际存储的物理结构，Druid通过Segment实现对数据的横纵切割操作。
横向切割：通过设置在segmentGranularity参数，Druid将不同时间范围内的数据存储在不同Segment数据块中。
纵向切割：在Segment中面向列进行数据压缩处理

设置合理的Granularity
segmentGranularity：segment的组成粒度。
queryGranularity ：segment的聚合粒度。
queryGranularity 小于等于 segmentGranularity
若segmentGranularity = day，那么Druid会按照天把不同天的数据存储在不同的Segment中。
若queryGranularity =none,可以查询所有粒度，queryGranularity = hour只能查询>=hour粒度的数据

2.数据摄入
实时数据摄入
批处理数据摄入

3.数据查询
原生查询，采用JSON格式，通过http传送

4.时序数据库

1.OpenTSDB
开源的时序数据库，支持数千亿的数据点，并提供精确的数据查询功能
采用java编写，通过基于Hbase的存储实现横向拓展
设计思路：利用Hbase的key存储一些tag信息，将同一小时的数据放在一行存储，提高了查询速度
架构示意图：

2.Pinot
接近Druid的系统
Pinot也采用了Lambda架构，将实时流和批处理数据分开处理
Realtime Node处理实时数据查询
Historical Node处理历史数据
技术特点：
面向列式存储的数据库，支持多种压缩技术
可插入的索引技术 — Sorted index ，Bitmap index， Inverted index
可以根据Query和Segment元数据进行查询和执行计划的优化
从kafka实时灌入数据和从hadoop的批量数据灌入
类似于SQL的查询语言和各种常用聚合
支持多值字段
水平拓展和容错
Pinot架构图：

3.Druid架构概览

Druid包含以下四个节点：
实时节点（Realtime ）:即时摄入实时数据，以及生成Segment数据文件
实时节点负责消费实时数据，实时数据首先会被直接加载进实时节点内存中的堆结构缓存区，当条件满足时，
缓存区的数据会被冲写到硬盘上形成一个数据块（Segment Split），同时实时节点又会立即将新生成的数据库加载到内存的非堆区，
因此无论是堆结构缓存区还是非堆区里的数据都能被查询节点（Broker Node）查询
历史节点(Historical Node):加载已经生成好的文件，以供数据查询
查询节点(Broker Node)：对外提供数据查询服务，并同时从实时节点和历史节点查询数据，合并后返回给调用方
协调节点（Coordinator Node）：负责历史节点的数据负载均衡，以及通过规则（Rule）管理数据的生命周期

集群还依赖三类外部依赖
元数据库（Metastore）：存储Druid集群的原数据信息，比如Segment的相关信息，一般用MySql或PostgreSQL
分布式协调服务（Coordination）:为Druid集群提供一致性协调服务的组件，通常为Zookeeper
数据文件存储系统（DeepStorage）：存放生成的Segment文件，并供历史节点下载。对于单节点集群可以是本地磁盘，而对于分布式集群一般是HDFS或NFS

实时节点数据块的生成示意图：

数据块的流向：

Realtime Node 实时节点：
1.通过Firehose来消费实时数据，Firehose是Druid中消费实时数据的模型
2.实时节点会通过一个用于生成Segment数据文件的模块Plumber（具体实现有RealtimePlumber等）按照指定的周期，按时将本周起生产的所有数据块合并成一个大的Segment文件

Historical Node历史节点

历史节点在启动的时候 ：
1、会去检查自己本地缓存中已经存在的Segment数据文件
2、从DeepStorege中下载属于自己但是目前不在自己本地磁盘上的Segment数据文件
无论何种查询，历史节点会首先将相关Segment数据文件从磁盘加载到内存，然后在提供查询

Broker Node节点：
Druid提供两类介质作为Cache以供选择
外部Cache,比如Memcached
本地Cache,比如查询节点或历史节点的内存作为cache

高可用性：
通过Nginx来负载均衡查询节点（Broker Node）

协调节点：
协调节点（Coordinator Node）负责历史节点的数据负载均衡，以及通过规则管理数据的生命周期

4.索引服务

1.其中主节点：overlord
两种运行模式：
本地模式（Local Mode）：默认模式，主节点负责集群的任务协调分配工作，也能够负责启动一些苦工（Peon）来完成一部分具体任务
远程模式（Remote）：该模式下，主节点与从节点运行在不同的节点上，它仅负责集群的任务协调分配工作，不负责完成具体的任务，主节点提供RESTful的访问方法，因此客户端可以通过HTTP POST
请求向主节点提交任务。
命令格式如下：
http://<ioverlord_ip>:port/druid/indexer/v1/task
删除任务：http://<ioverlord_ip>:port/druid/indexer/v1/task/{taskId}/shutdown
控制台：http://<ioverlord_ip>:port/console.html

2.从节点：Middle Manager
索引服务的工作节点，负责接收主节点的分配的任务，然后启动相关的苦工即独立的JVM来完成具体的任务
这样的架构与Hadoop YARN相似
主节点相当于Yarn的ResourceManager,负责集群资源管理，与任务分配
从节点相当于Yarn的NodeManager,负责管理独立节点的资源并接受任务
Peon(苦工)相当于Yarn的Container,启动在具体节点上负责具体任务的执行

问题：

由于老版本的Druid使用pull方式消费kafka数据，使用kafka consumer group来共同消费一个kafka topic的数据，各个节点会负责独立消费一个或多个该topic所包含的Partition数据，并保证同一个Partition不会被多于一个的实时节点消费。每当一个实时节点完成部分数据的消费后，会主动将消费进度（kafka topic offset）提交到Zookeeper集群。
当节点不可用时，该kafka consumer group 会立即在组内对所有可用的节点进行partition重新分配，接着所有节点将会根据记录在zk集群中每一个partition的offset来继续消费未曾消费的数据，从而保证所有数据在任何时候都会被Druid集群至少消费一次。
这样虽然能保证不可用节点未消费的partition会被其余工作的节点消费掉，但是不可用节点上已经消费的数据，尚未被传送到DeepStoreage上且未被历史节点下载的Segment数据却会被集群遗漏，这是基于kafka-eight Firehose消费方式的一种缺陷。
解决方案：
1.让不可用节点恢复重新回到集群成为可用节点，重启后会将之前已经生成但未上传的Segment数据文件统统加载回来，并最终合并传送到DeepStoreage，保证数据完整性
2.使用Tranquility与Indexing Service,对kafka的数据进行精确的消费与备份。
由于Tranquility可以通过push的方式将指定数据推向Druid集群，因此它可以同时对同一个partition制造多个副本。所以当某个数据消费失败时候，系统依然可以准确的选择使用另外一个相同的任务所创建的Segment数据库