Druid.io通过NiFi摄取流数据

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Druid.io通过NiFi摄取流数据

NiFi是一个易于使用,功能强大且可靠的系统来处理和分发数据. 本文讲述如何用NiFi将Http的Json数据传到Druid.国外的一篇文章讲到如何用NiFi将推文传到Druid,https://community.hortonworks.com/articles/177561/streaming-tweets-with-nifi-kafka-tranquility-druid.html,数据来源稍有不同,但是走下来的流程大同小异,国情的原因我们使用自己Http来源代替:) 1.系统和环境系统…

Druid.io系列（九）：数据摄入

1. 概述 Druid的数据摄入主要包括两大类: 1. 实时输入摄入:包括Pull,Push两种 - Pull:需要启动一个RealtimeNode节点,通过不同的Firehose摄取不同种类的数据源. - Push:需要启动Tranquility或是Kafka索引服务.通过HTTP调用的方式进行数据摄入 2. 离线数据摄入:可以通过Realtime节点摄入,也可以通过索引节点启动任务摄入本文演示环节主要基于上一章部署的集群来进行 2. 实时数据摄入 2.1 Pull 由于Realtime N…

Druid.io索引过程分析——时间窗，列存储，LSM树，充分利用内存，concise压缩

Druid底层不保存原始数据,而是借鉴了Apache Lucene.Apache Solr以及ElasticSearch等检索引擎的基本做法,对数据按列建立索引,最终转化为Segment,用于存储.查询与分析. 首先,无论是实时数据还是批量数据在进入Druid前都需要经过Indexing Service这个过程.在Indexing Service阶段,Druid主要做三件事:第一,将每条记录转换为列式(columnar format):第二,为每列数据建立位图索引:第三,使用不同的压缩算法进行压…

Druid.io系列（一）：简介

原文链接: https://blog.csdn.net/njpjsoftdev/article/details/52955676 Druid.io(以下简称Druid)是面向海量数据的.用于实时查询与分析的OLAP存储系统.Druid的四大关键特性总结如下: 亚秒级的OLAP查询分析.Druid采用了列式存储.倒排索引.位图索引等关键技术,能够在亚秒级别内完成海量数据的过滤.聚合以及多维分析等操作. 实时流数据分析.区别于传统分析型数据库采用的批量导入数据进行分析的方式,Druid提供了实时流数…

Druid.io系列（七）：架构剖析

1. 前言 Druid 的目标是提供一个能够在大数据集上做实时数据摄入与查询的平台,然而对于大多数系统而言,提供数据的快速摄入与提供快速查询是难以同时实现的两个指标.例如对于普通的RDBMS,如果想要获取更快的查询速度,就会因为创建索引而牺牲掉写入的速度,如果想要更快的写入速度,则索引的创建就会受到限制.而Druid却可以完美的对两者进行结合,本文将对Druid如何实现这种结合做一个简单的介绍. 2. Druid数据流下图为Druid的数据流,包括数据摄入,元数据,查询,三方面的流程 2.1数…

Druid.io系列（四）：索引过程分析

原文链接: https://blog.csdn.net/njpjsoftdev/article/details/52956083 Druid底层不保存原始数据,而是借鉴了Apache Lucene.Apache Solr以及ElasticSearch等检索引擎的基本做法,对数据按列建立索引,最终转化为Segment,用于存储.查询与分析. 首先,无论是实时数据还是批量数据在进入Druid前都需要经过Indexing Service这个过程.在Indexing Service阶段,Druid主要做…

kafka实时流数据架构

初识kafka https://www.cnblogs.com/wenBlog/p/9550039.html 简介 Kafka经常用于实时流数据架构,用于提供实时分析.本篇将会简单介绍kafka以及它为什么能够广泛应用. kafka的增长是爆炸性的.2017年超过三分之一的世界五百强公司在使用kafka.这其中很多公司每天通过kafka处理超过TB级别的数据.kafka被用于实时数据流.收集大数据或者做一些实时分析.kafka是也为基于内存的微服务提供数据持久化并把数据传输给复杂的事件流系统和I…