"这篇文章主要介绍了数据查询系统Druid,它是一个高效的实时数据分析系统,专注于大量时序数据的聚合查询。数据一旦摄入Druid,即可进行实时查询,且数据几乎是不可变的。Druid适用于交互式查询,如计数、最小值、最大值、求和、分组聚合以及近似聚合等,但不支持明细查询。"
**Druid概览**
Druid是一个开源的大数据实时聚合分析系统,设计目标是实现高可用、低延迟和分布式处理。它专为快速响应交互式查询而构建,尤其适合对大量时间序列数据进行聚合操作。Druid的特点在于其能够快速响应各种聚合查询,包括基本的统计操作(如计数、最小值、最大值和求和)以及复杂的分组和自定义聚合,但不适合进行明细级别的数据查询。
**Druid整体架构**
Druid的架构由几个关键组件构成:
1. **实时摄取**:数据通过Kafka、Storm或SparkStreaming实时流入Druid。实时节点负责处理这些数据,将行存储索引转换为列存储索引,形成不可变的segment,并将历史数据上传到DeepStorage。
2. **历史节点**:负责存储和查询较旧的数据,这些数据可以来自实时节点的转移或者批量摄取。历史节点从DeepStorage下载数据以提供查询服务。
3. **代理节点**:作为查询的入口,代理节点接收查询请求,路由到适当的节点执行,并合并结果。
4. **协调节点**:管理所有历史节点的数据,负责加载新segment、删除过期segment,进行负载均衡。协调节点依赖Zookeeper和MySQL来管理集群状态。
5. **DeepStorage**:作为数据的临时存储,用于在不同节点之间传输数据,提供数据防丢失功能。
6. **MySQL和Zookeeper**:MySQL存储集群的操作管理和segment清单,Zookeeper则用于集群状态管理、协调节点选举以及指令发送。
**Druid关键技术**
Druid的数据格式基于时间戳、维度和度量,如示例所示,这使得它在处理结构化事件数据时非常有效。数据以列式存储,有利于聚合查询的性能优化。此外,Druid还支持近似聚合,允许在牺牲一定精度的情况下提高查询速度。
Druid是一个强大的实时数据分析工具,适用于需要快速聚合查询的场景,如在线分析处理(OLAP)和业务智能应用。通过其精心设计的架构和关键技术,Druid能够在处理大规模数据时保持高性能和低延迟。然而,对于需要明细数据查询的场景,可能需要结合其他数据存储解决方案。