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…

原文链接:  https://blog.csdn.net/njpjsoftdev/article/details/52955788 在介绍Druid架构之前,我们先结合有关OLAP的基本原理来理解Druid中的一些基本概念. 1 数据  以图3.1为例,结合我们在第一章中介绍的OLAP基本概念,按列的类型上述数据可以分成以下三类: 时间序列(Timestamp),Druid既是内存数据库,又是时间序列数据库,Druid中所有查询以及索引过程都和时间维度息息相关.Druid底层使用绝对毫秒数保存时…

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…

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…

原文链接: https://blog.csdn.net/njpjsoftdev/article/details/52956194 Druid使用JSON over HTTP 作为底层的查询语言,不过强大的社区也为我们提供了多种查询方式,比如Python接口pydruid.R接口RDruid.JavaScript接口plywood.类SQL接口plyql.PHP接口druid-php等. Druid查询目前只支持单表操作,基本涵盖了ANSISQL中常用的查询语句,包括: 聚合类(Aggregati…

1.概念:Restful 基础架构 2.具体内容 对于 Rest 基础架构实现处理是 SpringCloud 核心所在,其基本操作形式在 SpringBoot 之中已经有了明确的讲解,那么本次为 了清晰可见,创建一套新的微服务架构:部门微服务(Dept). 如果要想进行 SpringCloud 开发,那么一定要对 SpringBoot 有一定的了解,同时本次也将融合 MyBatis 开发技术实现整体的微 服务的创建处理. 2.1.搭建项目环境 对于现在的项目创建一个:microcloud 的整体…

介绍 前面几个章节对Druid的整体架构做了简单的说明,本文主要描述如何部署Druid的环境 Imply提供了一套完整的部署方式,包括依赖库,Druid,图形化的数据展示页面,SQL查询组件等.本文将基于Imply套件进行说明 单机部署 依赖 Java 8 or better Node.js 4.5.x or better Linux, Mac OS X, or other Unix-like OS (Windows is not supported) At least 4GB of RAM 下…

原文链接: https://blog.csdn.net/njpjsoftdev/article/details/52955937 1 Historical Node Historical Node的职责单一,就是负责加载Druid中非实时窗口内且满足加载规则的所有历史数据的Segment.每一个Historical Node只与Zookeeper保持同步,不与其他类型节点或者其他Historical Node进行通信. 根据上节知晓,Coordinator Nodes会定期(默认为1分钟)去同步…

1.Elasticsearch的数据组织架构 1.1.Elasticsearch结构概念 集群(cluster):拥有相同cluster-name的elasticsearch结点的集合(每个结点其实就是一个elasticsearch进程实例). 节点(node):集群中的一个 Elasticearch 实例. 索引(index):相当于关系型数据库中database的概念,比如2018.01.01日志的IDS日志单独形成一个索引,IDS-2018.01.01,这是一个逻辑的概念. 分片(shar…

原文地址: https://blog.csdn.net/njpjsoftdev/article/details/52956508 我们在生产环境中使用Druid也遇到了很多问题,通过阅读官网文档.源码以及社区提问解决或部分解决了很多问题,现将遇到的问题.解决方案以及调优经验总结如下: 问题一:Hadoop batch ingestion失败,日志错误为“No buckets?…“ 解决方案:这个问题当初困扰了我们大概一周的时间,对于大部分刚接触Druid人来说基本都会遇到时区问题. 其实问题很简…