這篇文章主要介紹了apache druid有什么用,具有一定借鑒價值,感興趣的朋友可以參考下,希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲,下面讓小編帶著大家一起了解一下。
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什么是apache druid?
它是一個集時間序列數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫和全文檢索系統(tǒng)特點于一體的分析性數(shù)據(jù)平臺。
本文會為大家簡單了解一下druid的特性、使用場景、技術(shù)特點和架構(gòu)等,這會有助于我們選擇數(shù)據(jù)存儲方案,深入了解druid存儲和時間序列存儲等。
概覽
一個現(xiàn)代化的云原生,流原生,分析型數(shù)據(jù)庫
Druid是為快速查詢和快速攝入數(shù)據(jù)的工作流而設(shè)計的。Druid強在有強大的UI,運行時可操作查詢,和高性能并發(fā)處理。Druid可以被視為一個滿足多樣化用戶場景的數(shù)據(jù)倉庫的開源替代品。
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和其他同類數(shù)據(jù)源)。
比傳統(tǒng)方案快100倍的性能
Druid對數(shù)據(jù)攝入和數(shù)據(jù)查詢的基準(zhǔn)性能測試大大超過了傳統(tǒng)解決方案。
Druid的架構(gòu)融合了數(shù)據(jù)倉庫,時間序列數(shù)據(jù)庫和檢索系統(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,數(shù)字營銷和其他事件驅(qū)動形式的場景解鎖了新的查詢方式和工作流。Druid專為實時和歷史數(shù)據(jù)的快速臨時查詢而構(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。無論是內(nèi)部環(huán)境還是云環(huán)境。部署Druid是非常easy的:通過添加或刪減服務(wù)來擴容縮容。
使用場景
Apache Druid適用于對實時數(shù)據(jù)提取,高性能查詢和高可用要求較高的場景。因此,Druid通常被作為一個具有豐富GUI的分析系統(tǒng),或者作為一個需要快速聚合的高并發(fā)API的后臺。Druid更適合面向事件數(shù)據(jù)。
比較常見的使用場景:
點擊流分析(web和mobile分析)
風(fēng)控分析
網(wǎng)路遙測分析(網(wǎng)絡(luò)性能監(jiān)控)
服務(wù)器指標(biāo)存儲
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/實時在線分析系統(tǒng)OLAP
下面將詳細(xì)分析這些使用場景:
用戶活動和行為
Druid經(jīng)常用在點擊流,訪問流,和活動流數(shù)據(jù)上。具體場景包括:衡量用戶參與度,為產(chǎn)品發(fā)布追蹤A/B測試數(shù)據(jù),并了解用戶使用方式。Druid可以做到精確和近似計算用戶指標(biāo),例如不重復(fù)計數(shù)指標(biāo)。這意味著,如日活用戶指標(biāo)可以在一秒鐘計算出近似值(平均精度98%),以查看總體趨勢,或精確計算以展示給利益相關(guān)者。Druid可以用來做“漏斗分析”,去測量有多少用戶做了某種操作,而沒有做另一個操作。這對產(chǎn)品追蹤用戶注冊十分有用。
網(wǎng)絡(luò)流
Druid常常用來收集和分析網(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,并且能夠在查詢時快速對數(shù)十個屬性組合和排序,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,也包括一些額外添加的強化屬性,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)字營銷
Druid常常用來存儲和查詢在線廣告數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)通常來自廣告服務(wù)商,它對衡量和理解廣告活動效果,點擊穿透率,轉(zhuǎn)換率(消耗率)等指標(biāo)至關(guān)重要。
Druid最初就是被設(shè)計成一個面向廣告數(shù)據(jù)的強大的面向用戶的分析型應(yīng)用程序。在存儲廣告數(shù)據(jù)方面,Druid已經(jīng)有大量生產(chǎn)實踐,全世界有大量用戶在上千臺服務(wù)器上存儲了PB級數(shù)據(jù)。
應(yīng)用性能管理
Druid常常用于追蹤應(yīng)用程序生成的可運營數(shù)據(jù)。和用戶活動使用場景類似,這些數(shù)據(jù)可以是關(guān)于用戶怎樣和應(yīng)用程序交互的,它可以是應(yīng)用程序自身上報的指標(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)問題。
不像許多傳統(tǒng)解決方案,Druid具有更小存儲容量,更小復(fù)雜度,更大數(shù)據(jù)吞吐的特點。它可以快速分析數(shù)以千計屬性的應(yīng)用事件,并計算復(fù)雜的加載,性能,利用率指標(biāo)。比如,基于百分之95查詢延遲的API終端。我們可以以任何臨時屬性組織和切分?jǐn)?shù)據(jù),如以天為時間切分?jǐn)?shù)據(jù),如以用戶畫像統(tǒng)計,如按數(shù)據(jù)中心位置統(tǒng)計。
物聯(lián)網(wǎng)和設(shè)備指標(biāo)
Driud可以作為時間序列數(shù)據(jù)庫解決方案,來存儲處理服務(wù)器和設(shè)備的指標(biāo)數(shù)據(jù)。收集機器生成的實時數(shù)據(jù),執(zhí)行快速臨時的分析,去估量性能,優(yōu)化硬件資源,和定位問題。
和許多傳統(tǒng)時間序列數(shù)據(jù)庫不同,Druid本質(zhì)上是一個分析引擎。Druid融合了時間序列數(shù)據(jù)庫,列式分析數(shù)據(jù)庫,和檢索系統(tǒng)的理念。它在單個系統(tǒng)中支持了基于時間分區(qū),列式存儲,和搜索索引。這意味著基于時間的查詢,數(shù)字聚合,和檢索過濾查詢都會特別快。
你可以在你的指標(biāo)中包括百萬唯一維度值,并隨意按任何維度組合group和filter(Druid 中的 dimension維度類似于時間序列數(shù)據(jù)庫中的tag)。你可以基于tag group和rank,并計算大量復(fù)雜的指標(biāo)。而且你在tag上檢索和過濾會比傳統(tǒng)時間序列數(shù)據(jù)庫更快。
OLAP和商業(yè)智能
Druid經(jīng)常用于商業(yè)智能場景。公司部署Druid去加速查詢和增強應(yīng)用。和基于Hadoop的SQL引擎(如Presto或Hive)不同,Druid為高并發(fā)和亞秒級查詢而設(shè)計,通過UI強化交互式數(shù)據(jù)查詢。這使得Druid更適合做真實的可視化交互分析。
技術(shù)
Apache Druid 是一個開源的分布式數(shù)據(jù)存儲引擎。Druid的核心設(shè)計融合了OLAP/analytic databases,timeseries database,和search systems的理念,以創(chuàng)造一個適用廣泛用例的統(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(存儲格式化層),querying layer(查詢層),和core architecture(核心架構(gòu))中。
Druid的主要特性包括:
列式存儲
Druid單獨存儲并壓縮每一列數(shù)據(jù)。并且查詢時只查詢特定需要查詢的數(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)的快速搜索和過濾。
流式和批量數(shù)據(jù)攝入
開箱即用的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)類型。
基于時間的優(yōu)化分區(qū)
Druid基于時間對數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分區(qū)。因此,Druid基于時間的查詢將明顯快于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫。
支持SQL語句
除了原生的基于JSON的查詢外,Druid還支持基于HTTP和JDBC的SQL。
水平擴展能力
百萬/秒的數(shù)據(jù)攝入速率,海量數(shù)據(jù)存儲,亞秒級查詢。
易于運維
可以通過添加或移除Server來擴容和縮容。Druid支持自動重平衡,失效轉(zhuǎn)移。
數(shù)據(jù)攝入
Druid同時支持流式和批量數(shù)據(jù)攝入。Druid通常通過像Kafka這樣的消息總線(加載流式數(shù)據(jù))或通過像HDFS這樣的分布式文件系統(tǒng)(加載批量數(shù)據(jù))來連接原始數(shù)據(jù)源。
Druid通過Indexing處理將原始數(shù)據(jù)以segment的方式存儲在數(shù)據(jù)節(jié)點,segment是一種查詢優(yōu)化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
數(shù)據(jù)存儲
像大多數(shù)分析型數(shù)據(jù)庫一樣,Druid采用列式存儲。根據(jù)不同列的數(shù)據(jù)類型(string,number等),Druid對其使用不同的壓縮和編碼方式。Druid也會針對不同的列類型構(gòu)建不同類型的索引。
類似于檢索系統(tǒng),Druid為string列創(chuàng)建反向索引,以達(dá)到更快速的搜索和過濾。類似于時間序列數(shù)據(jù)庫,Druid基于時間對數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分區(qū),以達(dá)到更快的基于時間的查詢。
不像大多數(shù)傳統(tǒng)系統(tǒng),Druid可以在數(shù)據(jù)攝入前對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)聚合。這種預(yù)聚合操作被稱之為rollup,這樣就可以顯著的節(jié)省存儲成本。
查詢
Druid支持JSON-over-HTTP和SQL兩種查詢方式。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)行計數(shù),排名和分位數(shù)計算。
架構(gòu)
Druid是微服務(wù)架構(gòu),可以理解為一個拆解成多個服務(wù)的數(shù)據(jù)庫。Druid的每一個核心服務(wù)(ingestion(攝入服務(wù)),querying(查詢服務(wù)),和coordination(協(xié)調(diào)服務(wù)))都可以單獨部署或聯(lián)合部署在商業(yè)硬件上。
Druid清晰的命名每一個服務(wù),以確保運維人員可以根據(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,運維人員可以給數(shù)據(jù)攝入服務(wù)更多的資源而減少數(shù)據(jù)查詢服務(wù)的資源。
Druid可以獨立失敗而不影響其他服務(wù)的運行。
運維
Drui被設(shè)計成一個健壯的系統(tǒng),它需要7*24小時運行。Druid擁有以下特性,以確保長期運行,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)建多個數(shù)據(jù)副本,所以單機失效不會影響Druid的查詢。
獨立服務(wù)
Druid清晰的命名每一個主服務(wù),每一個服務(wù)都可以根據(jù)使用情況做相應(yīng)的調(diào)整。服務(wù)可以獨立失敗而不影響其他服務(wù)的正常運行。例如,如果數(shù)據(jù)攝入服務(wù)失效了,將沒有新的數(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。
自動數(shù)據(jù)備份
Druid自動備份所有已經(jīng)indexed的數(shù)據(jù)到一個文件系統(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),并快速從備份數(shù)據(jù)中重新加載。
滾動更新
通過滾動更新,你可以在不停機的情況下更新Druid集群,這樣對用戶就是無感知的。所有Druid版本都是向后兼容。
想了解時間序列數(shù)據(jù)庫和對比,可移步另一篇文章:
時間序列數(shù)據(jù)庫(TSDB)初識與選擇
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