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前言
Druid 则是一个分布式的支持实时分析的数据存储系统（Data Store）。Druid 设计之初的想法就是为分析而生，它在处理数据的规模、数据处理的实时性方面，比传统的 OLAP 系统有了显著的性能改进，而且拥抱主流的开源生态，包括 Hadoop 等。多年以来，Druid 一直是非常活跃的开源项目！
Druid
Druid 简介
Druid 是一个高性能的实时分析数据库。它在 PB 级数据处理、毫秒级查询、数据实时处理方面，比传统的 OLAP 系统有显著的性能提升。
Druid 的官方网站是 http://druid.io
Druid 的三个设计原则
- 快速查询（Fast Query）：部分数据的聚合（Partial Aggregate）+ 内存化（In-emory）+ 索引（Index）。
- 水平扩展能力（Horizontal Scalability）：分布式数据（Distributed Data）+ 并行化查询（Parallelizable Query）
- 实时分析（Realtime Analytics）：不可变的过去，只追加的未来（Immutable Past，Append-Only Future）
1. 快速查询（Fast Query）
对于数据分析场景，大部分情况下，我们只关心一定粒度聚合的数据，而非每一行原始数据的细节情况。因此，数据聚合粒度可以是1 分钟、5 分钟、1 小时或1 天等。部分数据聚合（Partial Aggregate）给 Druid 争取了很大的性能优化空间。
数据内存化也是提高查询速度的杀手锏。内存和硬盘的访问速度相差近百倍，但内存的大小是非常有限的，因此在内存使用方面要精细设计，比如 Druid 里面使用了 Bitmap 和各种压缩技术。
另外，为了支持 Drill-Down 某些维度，Druid 维护了一些倒排索引。这种方式可以加快 AND 和 OR 等计算操作。
2、水平扩展能力（Horizontal Scalability）
Druid 查询性能在很大程度上依赖于内存的优化使用。数据可以分布在多个节点的内存中，因此当数据增长的时候，可以通过简单增加机器的方式进行扩容。为了保持平衡，Druid按照时间范围把聚合数据进行分区处理。对于高基数的维度，只按照时间切分有时候是不够的（Druid 的每个Segment 不超过2000 万行），故Druid 还支持对Segment 进一步分区。历史Segment 数据可以保存在深度存储系统中，存储系统可以是本地磁盘、HDFS 或远程的云服务。如果某些节点出现故障，则可借助Zookeeper 协调其他节点重新构造数据。
Druid 的查询模块能够感知和处理集群的状态变化，查询总是在有效的集群架构中进行。集群上的查询可以进行灵活的水平扩展。
3、实时分析（Realtime Analytics）
Druid 提供了包含基于时间维度数据的存储服务，并且任何一行数据都是历史真实发生的事件，因此在设计之初就约定事件一但进入系统，就不能再改变。
对于历史数据 Druid 以Segment 数据文件的方式组织，并且将它们存储到深度存储系统中，例如文件系统或亚马逊的S3 等。当需要查询这些数据的时候，Druid 再从深度存储系统中将它们装载到内存供查询使用。
Druid 特点
Druid具有如下技术特点：
- 列式存储格式
Druid使用面向列的存储，这意味着它只需要加载特定查询所需的精确列。这为仅查看几列的查询提供了巨大的速度提升。此外，每列都针对其特定数据类型进行了优化，支持快速扫描和聚合。
- 高可用性与高可拓展性
Druid采用分布式、SN(share-nothing)架构，管理类节点可配置HA，工作节点功能单一，不相互依赖，这些特性都使得Druid集群在管理、容错、灾备、扩容等方面变得十分简单。Druid通常部署在数十到数百台服务器的集群中，并且可以提供数百万条记录/秒的摄取率，保留数万亿条记录，以及亚秒级到几秒钟的查询延迟。
- 大规模的并行查询
Druid可以在整个集群中进行大规模的并行查询。
- 实时摄取或批量处理
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提供了实时流数据分析，采用LSM(Long structure-merge)-Tree结构使 Druid 拥有极高的实时写入性能；同时实现了实时数据在亚秒级内的可视化。
- 自愈、自平衡、易操作
作为运营商，要将群集扩展或缩小，只需添加或删除服务器，群集将在后台自动重新平衡，无需任何停机时间。如果任何Druid服务器发生故障，系统将自动路由损坏，直到可以更换这些服务器。Druid旨在全天候运行，无需任何原因计划停机，包括配置更改和软件更新。
- 云原生，容错的架构，不会丢失数据
一旦 Druid 摄取了您的数据，副本就会安全地存储在深层存储（通常是云存储，HDFS或共享文件系统）中。即使每个Druid服务器都出现故障，您的数据也可以从深层存储中恢复。对于仅影响少数 Druid 服务器的更有限的故障，复制可确保在系统恢复时仍可进行查询。
- 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。
- 丰富的数据分析功能
针对不同用户群体，Druid提供了友好的可视化界面、类SQL查询语言以及REST 查询接口。
Druid 的使用场景
了解了 Druid 有哪些常见的特点，我们还需要知道它具体的使用场景。
如果您的用例符合以下的几个描述，Druid 可能是一个不错的选择：
- 插入率非常高，但更新不常见
- 大多数查询都是聚合和报告查询（“分组依据”查询）。您可能还有搜索和扫描查询。
- 查询延迟定位为100毫秒到几秒钟
- 数据有一个时间组件（Druid包括与时间特别相关的优化和设计选择）。
- 可能有多个表，但每个查询只能访问一个大的分布式表。查询可能会触发多个较小的“查找”表。
- 有高基数数据列（例如URL，用户ID），需要对它们进行快速计数和排名。
- 希望从 Kafka，HDFS，平面文件或对象存储（如Amazon S3）加载数据。
要是感觉看的不是很懂，简洁地总结一下：
- 适用于将清洗好的记录实时录入，但不需要更新操作的场景
- 适用于支持宽表，不用join的场景（换句话说就是一张单表）
- 适用于实时性要求高的场景
- 适用于对数据质量的敏感度不高的场景
当然以上列举的都是 Druid 的适用情况，为了方便我们之后做技术选型，我们还需要知道它不支持哪些操作。
- 不支持精确去重
- 不支持 Join（只能进行 semi-join）
- 不支持根据主键的单条记录更新
所以如果不能接受这几点，则可以考虑放弃使用 Druid 了。
那 Druid 的常见应用领域有哪些呢 ？
- 点击流分析（网络和移动分析）
- 风险/欺诈分析
- 网络遥测分析（网络性能监控）
- 服务器指标存储
- 供应链分析（制造指标）
- 应用程序性能指标
- 商业智能/ OLAP
关于更详细的描述，建议大家去多浏览官网https://druid.apache.org/use-cases，这里不做过多赘述 。
下面来侃侃 Druid 的 架构 ~
Druid架构
Druid 采用多进程，分布式的架构；其架构易于运维及部署，便于部署在云环境中。每个 Druid 进程都可以被独立地配置和横向扩展，这种设计一方面赋予了Druid集群 最大的灵活性和可扩展性，另一方面以提供了更高的容错性：避免了个别组件的失效影响了系统的其他模块。
Druid的总体架构包含如下四类节点。
- 中间管理节点（MiddleManager Node）：及时摄入实时数据，并生成 Segment 数据文件。
- 历史节点（Historical Node）：加载已生成的数据文件，以供用户查询数据。
- 查询节点（Broker Node）：对外提供数据查询服务，并同时从中间管理节点与历史节点中查询数据，合并后返回调用方。
- 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。
集群还包含如下三类外部依赖：
- 元数据库（Metadata Storage）：存储Druid 集群的元数据信息，比如，Segment 的相关信息，一般使用 MySQL 或 PostgreSQL 存储。
- 分布式协调服务（Zookeeper）：为 Druid 集群提供一致性协调服务的组件，通常为 Zookeeper。
- 数据文件存储库（Deep Storage）：存放生成的 Segment 数据文件，并提供历史服务器下载功能，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 。
Druid 数据结构
基于 DataSource 和 Segment 的 Druid 数据结构与 Druid 架构相辅相成，它们共同成就了 Druid 的高性能优势。
DataSource相当于关系型数据库中的表（Table）。DataSource的结构如下。
- 时间列：表明每行数据的时间值，默认使用UTC时间格式且精确到毫秒级。
- 维度列：维度来自OLAP的概念，用来标识数据行的各个类别信息。
- 指标列：用于聚合和计算的列。通常是一些数字，计算操作包括Count、Sum等。
DataSource 结构如表所示：
无论是实时摄取数据还是批量处理数据，Druid 在基于 DataSource 结构存储数据时，可选择对任意的指标列进行聚合操作。该聚合操作主要基于维度列与时间列。表显示的是 DataSource 聚合后的数据结构。
在数据存储时便可对数据进行聚合操作是 Druid 的特点，该特点使得 Druid 不仅能够节省存储空间，而且能够提高聚合查询的效率。
DataSource是一个逻辑概念，Segment是数据的实际物理存储格式。Druid将不同时间范围内的数据存储在不同的 Segment 数据块中，这便是所谓的数据横向切割。按照时间横向切割数据，避免了全表查询，极大地提高了效率。
在Segment中，采用列式存储格式对数据进行压缩存储（Bitmap压缩技术），这便是所谓的数据纵向切割。
Druid 安装
接下来为大家介绍如何安装 Druid，本次我们演示安装的是单机版。
安装部署
我们可以选择去官网 https://druid.apache.org/下载
另外我们也可以选择https://imply.io/，从 imply页面下载 Druid 最新版本的安装包。因为 imply 集成了Druid ，提供了 Druid 从部署到配置再到各种可视化工具的完整解决方案，所以这里我们使用了第 2 种方法 ~
（1）将 imply-2.7.10.tar.gz上传到 node01 节点的的 /opt/software 目录下，并解压到/export/servers目录下。
[root@node01 software]# tar -zxvf imply-2.7.10.tar.gz -C ../servers/
（2）修改imply-2.7.10的名称为imply。
[root@node01 servers]# mv imply-2.7.10 imply
（3）修改配置文件
① 修改 Druid 的 ZK 配置
[root@node01 servers]# vim imply/conf/druid/_common/common.runtime.properties
需要修改的内容如下
druid.zk.service.host=node01:2181,node02:2181,node03:2181
② 修改启动命令参数，使其不校验、不启动内置ZK。
（4）启动
① 启动 Zookeeper
[root@node01 imply]# zk_startall.sh
② 通过 bin 目录下的 supervise 命令启动 imply
[root@node01 imply]$ bin/supervise -c conf/supervise/quickstart.conf
说明：每启动一个服务均会打印出一条日志。我们可以在/opt/module/imply/var/sv/目录下查看服务启动时的日志信息。
（1）启动成功之后呢，我们可以通过 ip:端口的方式进行访问，以我当前所安装 Druid 的节点 node01 为例，当我访问node01:9095/datasets，便可以在网页上看到如下界面：
（2）单击“Load data”按钮，然后单击“Apache Kafka”按钮：
（3）添加 Kafka 集群和主题信息，并选择合适的格式化形式
（4）确认数据样本格式
（5）加载数据，必须要有时间字段
（6）配置要加载的列
（7）配置 Kafka 数据源
（8）确认加载数据的配置
（9）连接 Kafka 的 topics_start，刚开始会显示 Connecting，加载完成之后便会显示如下图所示：
（10）选择 SQL
因为 topic 为ckTest里存储的都是用户行为数据，这里我写了一个 SQL 获取每种渠道所对应的数据量，如下所示：
巨人的肩膀
1、hhttps://druid.apache.org/ Druid 官网
2、https://www.jianshu.com/p/6f822e0f538c《Druid基本概念及架构介绍》
3、https://zhuanlan.zhihu.com/p/82038648《Apache Druid 简介》
小结
本期文章为大家介绍了 Druid 的简介，特点，使用场景，架构与数据结构，并用一个简单的 demo 为大家演示了 Druid 的具体使用。当然关于 Druid 值得探索的内容还有很多，限于文章篇幅不作过多介绍，希望大家能看完之后养成一种“自我驱动型学习”的能力，这才是最重要的！有疑问也欢迎找我探讨 ~ 你知道的越多，你不知道的也越多 ~ 我是梦想家，我们下一期见！