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分享一個(gè)高性能的實(shí)時(shí)分析型數(shù)據(jù)庫(kù)Apache Durid

工程師鄧生 ? 來(lái)源:碼哥字節(jié) ? 作者:MageByte技術(shù)團(tuán)隊(duì) ? 2022-09-01 12:09 ? 次閱讀
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Apache Druid 是一個(gè)高性能的實(shí)時(shí)分析型數(shù)據(jù)庫(kù)。

一個(gè)現(xiàn)代化的云原生,流原生,分析型數(shù)據(jù)庫(kù)

Druid 是為快速查詢(xún)和快速攝入數(shù)據(jù)的工作流而設(shè)計(jì)的。Druid 強(qiáng)在有強(qiáng)大的 UI,運(yùn)行時(shí)可操作查詢(xún),和高性能并發(fā)處理。Druid 可以被視為一個(gè)滿(mǎn)足多樣化用戶(hù)場(chǎng)景的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的開(kāi)源替代品。

輕松與現(xiàn)有的數(shù)據(jù)管道集成

Druid 可以從消息總線流式獲取數(shù)據(jù)(如 Kafka,Amazon Kinesis),或從數(shù)據(jù)湖批量加載文件(如 HDFS,Amazon S3 和其他同類(lèi)數(shù)據(jù)源)。

比傳統(tǒng)方案快 100 倍的性能

Druid 對(duì)數(shù)據(jù)攝入和數(shù)據(jù)查詢(xún)的基準(zhǔn)性能測(cè)試大大超過(guò)了傳統(tǒng)解決方案。

Druid 的架構(gòu)融合了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)和檢索系統(tǒng)最好的特性。

解鎖新的工作流

Druid 為 Clickstream,APM(應(yīng)用性能管理系統(tǒng)),supply chain(供應(yīng)鏈),網(wǎng)絡(luò)遙測(cè),數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)和其他事件驅(qū)動(dòng)形式的場(chǎng)景解鎖了新的查詢(xún)方式和工作流。Druid 專(zhuān)為實(shí)時(shí)和歷史數(shù)據(jù)的快速臨時(shí)查詢(xún)而構(gòu)建。

部署在 AWS/GCP/Azure,混合云,k8s 和租用服務(wù)器上

Druid 可以部署在任何*NIX 環(huán)境中。無(wú)論是內(nèi)部環(huán)境還是云環(huán)境。部署 Druid 是非常 easy 的:通過(guò)添加或刪減服務(wù)來(lái)擴(kuò)容縮容。

使用場(chǎng)景

Apache Druid 適用于對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)提取,高性能查詢(xún)和高可用要求較高的場(chǎng)景。因此,Druid 通常被作為一個(gè)具有豐富 GUI 的分析系統(tǒng),或者作為一個(gè)需要快速聚合的高并發(fā) API 的后臺(tái)。Druid 更適合面向事件數(shù)據(jù)。

比較常見(jiàn)的使用場(chǎng)景:

點(diǎn)擊流分析(web 和 mobile 分析)

風(fēng)控分析

網(wǎng)路遙測(cè)分析(網(wǎng)絡(luò)性能監(jiān)控)

服務(wù)器指標(biāo)存儲(chǔ)

供應(yīng)鏈分析(制造業(yè)指標(biāo))

應(yīng)用性能指標(biāo)

商業(yè)智能/實(shí)時(shí)在線分析系統(tǒng) OLAP

下面將詳細(xì)分析這些使用場(chǎng)景:

用戶(hù)活動(dòng)和行為

Druid 經(jīng)常用在點(diǎn)擊流,訪問(wèn)流,和活動(dòng)流數(shù)據(jù)上。具體場(chǎng)景包括:衡量用戶(hù)參與度,為產(chǎn)品發(fā)布追蹤 A/B 測(cè)試數(shù)據(jù),并了解用戶(hù)使用方式。Druid 可以做到精確和近似計(jì)算用戶(hù)指標(biāo),例如不重復(fù)計(jì)數(shù)指標(biāo)。這意味著,如日活用戶(hù)指標(biāo)可以在一秒鐘計(jì)算出近似值(平均精度 98%),以查看總體趨勢(shì),或精確計(jì)算以展示給利益相關(guān)者。Druid 可以用來(lái)做“漏斗分析”,去測(cè)量有多少用戶(hù)做了某種操作,而沒(méi)有做另一個(gè)操作。這對(duì)產(chǎn)品追蹤用戶(hù)注冊(cè)十分有用。

網(wǎng)絡(luò)流

Druid 常常用來(lái)收集和分析網(wǎng)絡(luò)流數(shù)據(jù)。Druid 被用于管理以任意屬性切分組合的流數(shù)據(jù)。Druid 能夠提取大量網(wǎng)絡(luò)流記錄,并且能夠在查詢(xún)時(shí)快速對(duì)數(shù)十個(gè)屬性組合和排序,這有助于網(wǎng)絡(luò)流分析。這些屬性包括一些核心屬性,如 IP 和端口號(hào),也包括一些額外添加的強(qiáng)化屬性,如地理位置,服務(wù),應(yīng)用,設(shè)備和 ASN。Druid 能夠處理非固定模式,這意味著你可以添加任何你想要的屬性。

數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)

Druid 常常用來(lái)存儲(chǔ)和查詢(xún)?cè)诰€廣告數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)通常來(lái)自廣告服務(wù)商,它對(duì)衡量和理解廣告活動(dòng)效果,點(diǎn)擊穿透率,轉(zhuǎn)換率(消耗率)等指標(biāo)至關(guān)重要。

Druid 最初就是被設(shè)計(jì)成一個(gè)面向廣告數(shù)據(jù)的強(qiáng)大的面向用戶(hù)的分析型應(yīng)用程序。在存儲(chǔ)廣告數(shù)據(jù)方面,Druid 已經(jīng)有大量生產(chǎn)實(shí)踐,全世界有大量用戶(hù)在上千臺(tái)服務(wù)器上存儲(chǔ)了 PB 級(jí)數(shù)據(jù)。

應(yīng)用性能管理

Druid 常常用于追蹤應(yīng)用程序生成的可運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)。和用戶(hù)活動(dòng)使用場(chǎng)景類(lèi)似,這些數(shù)據(jù)可以是關(guān)于用戶(hù)怎樣和應(yīng)用程序交互的,它可以是應(yīng)用程序自身上報(bào)的指標(biāo)數(shù)據(jù)。Druid 可用于下鉆發(fā)現(xiàn)應(yīng)用程序不同組件的性能如何,定位瓶頸,和發(fā)現(xiàn)問(wèn)題。

不像許多傳統(tǒng)解決方案,Druid 具有更小存儲(chǔ)容量,更小復(fù)雜度,更大數(shù)據(jù)吞吐的特點(diǎn)。它可以快速分析數(shù)以千計(jì)屬性的應(yīng)用事件,并計(jì)算復(fù)雜的加載,性能,利用率指標(biāo)。比如,基于百分之 95 查詢(xún)延遲的 API 終端。我們可以以任何臨時(shí)屬性組織和切分?jǐn)?shù)據(jù),如以天為時(shí)間切分?jǐn)?shù)據(jù),如以用戶(hù)畫(huà)像統(tǒng)計(jì),如按數(shù)據(jù)中心位置統(tǒng)計(jì)。

物聯(lián)網(wǎng)和設(shè)備指標(biāo)

Driud 可以作為時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)解決方案,來(lái)存儲(chǔ)處理服務(wù)器和設(shè)備的指標(biāo)數(shù)據(jù)。收集機(jī)器生成的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),執(zhí)行快速臨時(shí)的分析,去估量性能,優(yōu)化硬件資源,和定位問(wèn)題。

和許多傳統(tǒng)時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)不同,Druid 本質(zhì)上是一個(gè)分析引擎。Druid 融合了時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù),列式分析數(shù)據(jù)庫(kù),和檢索系統(tǒng)的理念。它在單個(gè)系統(tǒng)中支持了基于時(shí)間分區(qū),列式存儲(chǔ),和搜索索引。這意味著基于時(shí)間的查詢(xún),數(shù)字聚合,和檢索過(guò)濾查詢(xún)都會(huì)特別快。

你可以在你的指標(biāo)中包括百萬(wàn)唯一維度值,并隨意按任何維度組合 group 和 filter(Druid 中的 dimension 維度類(lèi)似于時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)中的 tag)。你可以基于 tag group 和 rank,并計(jì)算大量復(fù)雜的指標(biāo)。而且你在 tag 上檢索和過(guò)濾會(huì)比傳統(tǒng)時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)更快。

OLAP 和商業(yè)智能

Druid 經(jīng)常用于商業(yè)智能場(chǎng)景。公司部署 Druid 去加速查詢(xún)和增強(qiáng)應(yīng)用。和基于 Hadoop 的 SQL 引擎(如 Presto 或 Hive)不同,Druid 為高并發(fā)和亞秒級(jí)查詢(xún)而設(shè)計(jì),通過(guò) UI 強(qiáng)化交互式數(shù)據(jù)查詢(xún)。這使得 Druid 更適合做真實(shí)的可視化交互分析。

技術(shù)

Apache Druid 是一個(gè)開(kāi)源的分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)引擎。Druid 的核心設(shè)計(jì)融合了 OLAP/analytic databases,timeseries database,和 search systems 的理念,以創(chuàng)造一個(gè)適用廣泛用例的統(tǒng)一系統(tǒng)。Druid 將這三種系統(tǒng)的主要特性融合進(jìn) Druid 的 ingestion layer(數(shù)據(jù)攝入層),storage format(存儲(chǔ)格式化層),querying layer(查詢(xún)層),和 core architecture(核心架構(gòu))中。

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Druid 的主要特性包括:

列式存儲(chǔ)

Druid 單獨(dú)存儲(chǔ)并壓縮每一列數(shù)據(jù)。并且查詢(xún)時(shí)只查詢(xún)特定需要查詢(xún)的數(shù)據(jù),支持快速 scan,ranking 和 groupBy。

原生檢索索引

Druid 為 string 值創(chuàng)建反向索引以達(dá)到數(shù)據(jù)的快速搜索和過(guò)濾。

流式和批量數(shù)據(jù)攝入

開(kāi)箱即用的 Apache kafka,HDFS,AWS S3 連接器 connectors,流式處理器

靈活的數(shù)據(jù)模式

Druid 優(yōu)雅地適應(yīng)不斷變化的數(shù)據(jù)模式和嵌套數(shù)據(jù)類(lèi)型。

基于時(shí)間的優(yōu)化分區(qū)

Druid 基于時(shí)間對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分區(qū)。因此,Druid 基于時(shí)間的查詢(xún)將明顯快于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)。

支持 SQL 語(yǔ)句

除了原生的基于 JSON 的查詢(xún)外,Druid 還支持基于 HTTP 和 JDBC 的 SQL。

水平擴(kuò)展能力

百萬(wàn)/秒的數(shù)據(jù)攝入速率,海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ),亞秒級(jí)查詢(xún)。

易于運(yùn)維

可以通過(guò)添加或移除 Server 來(lái)擴(kuò)容和縮容。Druid 支持自動(dòng)重平衡,失效轉(zhuǎn)移。

數(shù)據(jù)攝入

Druid 同時(shí)支持流式和批量數(shù)據(jù)攝入。Druid 通常通過(guò)像 Kafka 這樣的消息總線(加載流式數(shù)據(jù))或通過(guò)像 HDFS 這樣的分布式文件系統(tǒng)(加載批量數(shù)據(jù))來(lái)連接原始數(shù)據(jù)源。

Druid 通過(guò) Indexing 處理將原始數(shù)據(jù)以 segment 的方式存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn),segment 是一種查詢(xún)優(yōu)化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

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數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

像大多數(shù)分析型數(shù)據(jù)庫(kù)一樣,Druid 采用列式存儲(chǔ)。根據(jù)不同列的數(shù)據(jù)類(lèi)型(string,number 等),Druid 對(duì)其使用不同的壓縮和編碼方式。Druid 也會(huì)針對(duì)不同的列類(lèi)型構(gòu)建不同類(lèi)型的索引。

類(lèi)似于檢索系統(tǒng),Druid 為 string 列創(chuàng)建反向索引,以達(dá)到更快速的搜索和過(guò)濾。類(lèi)似于時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù),Druid 基于時(shí)間對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分區(qū),以達(dá)到更快的基于時(shí)間的查詢(xún)。

不像大多數(shù)傳統(tǒng)系統(tǒng),Druid 可以在數(shù)據(jù)攝入前對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)聚合。這種預(yù)聚合操作被稱(chēng)之為 rollup,這樣就可以顯著的節(jié)省存儲(chǔ)成本。

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查詢(xún)

Druid 支持 JSON-over-HTTP 和 SQL 兩種查詢(xún)方式。除了標(biāo)準(zhǔn)的 SQL 操作外,Druid 還支持大量的唯一性操作,利用 Druid 提供的算法套件可以快速的進(jìn)行計(jì)數(shù),排名和分位數(shù)計(jì)算。

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架構(gòu)

Druid 是微服務(wù)架構(gòu),可以理解為一個(gè)拆解成多個(gè)服務(wù)的數(shù)據(jù)庫(kù)。Druid 的每一個(gè)核心服務(wù)(ingestion(攝入服務(wù)),querying(查詢(xún)服務(wù)),和 coordination(協(xié)調(diào)服務(wù)))都可以單獨(dú)部署或聯(lián)合部署在商業(yè)硬件上。

Druid 清晰的命名每一個(gè)服務(wù),以確保運(yùn)維人員可以根據(jù)使用情況和負(fù)載情況很好地調(diào)整相應(yīng)服務(wù)的參數(shù)。例如,當(dāng)負(fù)載需要時(shí),運(yùn)維人員可以給數(shù)據(jù)攝入服務(wù)更多的資源而減少數(shù)據(jù)查詢(xún)服務(wù)的資源。

Druid 可以獨(dú)立失敗而不影響其他服務(wù)的運(yùn)行。

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運(yùn)維

Drui 被設(shè)計(jì)成一個(gè)健壯的系統(tǒng),它需要 7*24 小時(shí)運(yùn)行。Druid 擁有以下特性,以確保長(zhǎng)期運(yùn)行,并保證數(shù)據(jù)不丟失。

數(shù)據(jù)副本

Druid 根據(jù)配置的副本數(shù)創(chuàng)建多個(gè)數(shù)據(jù)副本,所以單機(jī)失效不會(huì)影響 Druid 的查詢(xún)。

獨(dú)立服務(wù)

Druid 清晰的命名每一個(gè)主服務(wù),每一個(gè)服務(wù)都可以根據(jù)使用情況做相應(yīng)的調(diào)整。服務(wù)可以獨(dú)立失敗而不影響其他服務(wù)的正常運(yùn)行。例如,如果數(shù)據(jù)攝入服務(wù)失效了,將沒(méi)有新的數(shù)據(jù)被加載進(jìn)系統(tǒng),但是已經(jīng)存在的數(shù)據(jù)依然可以被查詢(xún)。

自動(dòng)數(shù)據(jù)備份

Druid 自動(dòng)備份所有已經(jīng) indexed 的數(shù)據(jù)到一個(gè)文件系統(tǒng),它可以是分布式文件系統(tǒng),如 HDFS。你可以丟失所有 Druid 集群的數(shù)據(jù),并快速?gòu)膫浞輸?shù)據(jù)中重新加載。

滾動(dòng)更新

通過(guò)滾動(dòng)更新,你可以在不停機(jī)的情況下更新 Druid 集群,這樣對(duì)用戶(hù)就是無(wú)感知的。所有 Druid 版本都是向后兼容。



審核編輯:劉清

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原文標(biāo)題:Apache Durid從入門(mén)到安裝詳解

文章出處:【微信號(hào):OSC開(kāi)源社區(qū),微信公眾號(hào):OSC開(kāi)源社區(qū)】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

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    <b class='flag-5'>數(shù)據(jù)庫(kù)</b><b class='flag-5'>數(shù)據(jù)</b>恢復(fù)—通過(guò)拼接<b class='flag-5'>數(shù)據(jù)庫(kù)</b>碎片恢復(fù)SQLserver<b class='flag-5'>數(shù)據(jù)庫(kù)</b>

    文講清什么是分布式云化數(shù)據(jù)庫(kù)!

    分布式云化數(shù)據(jù)庫(kù)種先進(jìn)的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng),它將傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)與分布式計(jì)算、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)處理技術(shù)相融合。這種
    的頭像 發(fā)表于 10-14 10:06 ?484次閱讀

    數(shù)據(jù)庫(kù)價(jià)格貴嗎?云數(shù)據(jù)庫(kù)租用價(jià)格表

    不同的云服務(wù)提供商會(huì)提供多樣化的云數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品,以滿(mǎn)足不同規(guī)模和類(lèi)型的企業(yè)需求。這些產(chǎn)品通常包括基礎(chǔ)、標(biāo)準(zhǔn)、高性能等多個(gè)檔次,每個(gè)檔次的
    的頭像 發(fā)表于 10-10 11:12 ?444次閱讀
    云<b class='flag-5'>數(shù)據(jù)庫(kù)</b>價(jià)格貴嗎?云<b class='flag-5'>數(shù)據(jù)庫(kù)</b>租用價(jià)格表

    數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)恢復(fù)—SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù)出現(xiàn)823錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)恢復(fù)案例

    SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù)故障: SQL Server附加數(shù)據(jù)庫(kù)出現(xiàn)錯(cuò)誤823,附加數(shù)據(jù)庫(kù)失敗。數(shù)據(jù)庫(kù)沒(méi)有備份,無(wú)法通過(guò)備份恢復(fù)數(shù)據(jù)庫(kù)。
    的頭像 發(fā)表于 09-20 11:46 ?706次閱讀
    <b class='flag-5'>數(shù)據(jù)庫(kù)</b><b class='flag-5'>數(shù)據(jù)</b>恢復(fù)—SQL Server<b class='flag-5'>數(shù)據(jù)庫(kù)</b>出現(xiàn)823錯(cuò)誤的<b class='flag-5'>數(shù)據(jù)</b>恢復(fù)案例

    軟件系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的分庫(kù)分表設(shè)計(jì)

    的分布式集群,實(shí)現(xiàn)分庫(kù)分表功能,解決數(shù)據(jù)庫(kù)中海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和查詢(xún)性能的問(wèn)題。MyCat 還是個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的集群中間件,主要實(shí)現(xiàn) RDBMS
    的頭像 發(fā)表于 08-22 11:39 ?590次閱讀
    軟件系統(tǒng)<b class='flag-5'>數(shù)據(jù)庫(kù)</b>的分庫(kù)分表設(shè)計(jì)

    恒訊科技分析:云數(shù)據(jù)庫(kù)rds和redis區(qū)別是什么如何選擇?

    結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),使用SQL作為查詢(xún)語(yǔ)言,支持ACID事務(wù)和多種復(fù)雜查詢(xún)操作。而Redis是個(gè)基于內(nèi)存的非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù),采用鍵值對(duì)模型存儲(chǔ)
    的頭像 發(fā)表于 08-19 15:31 ?835次閱讀

    恒訊科技分析:跨境電商網(wǎng)站有哪些數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)是推薦使用的?

    對(duì)于跨境電商網(wǎng)站,數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的選擇非常關(guān)鍵,以下是些推薦使用的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng): 1、MySQL:MySQL是個(gè)流行的開(kāi)源關(guān)系
    的頭像 發(fā)表于 08-12 15:01 ?828次閱讀