Druid 是一個開源的、分布式的、列式存儲的實時分析數據系統,專為處理大規模數據集的低延遲查詢而設計。它廣泛應用于在線分析處理(OLAP)、業務智能和實時監控場景。
Druid 的設計遵循以下核心原則:
Druid 的架構由多個協調組件組成,包括:
- Master 節點:負責數據管理和任務協調,包括Coordinator(管理數據段)和Overlord(控制數據攝入)。
- Data 節點:處理數據存儲和查詢,包括Historical(存儲歷史數據)和MiddleManager(處理實時數據攝入)。
- Query 節點:Broker 節點接收查詢請求,并將其路由到相應的Data節點。
- 元數據存儲:使用外部數據庫(如MySQL或PostgreSQL)存儲元數據信息。
- 深度存儲:依賴分布式文件系統(如HDFS或S3)進行數據備份和持久化。
這種模塊化設計允許獨立擴展各個組件,提高了系統的靈活性和可靠性。
Druid 的數據模型基于以下概念:
- 數據源:類似于數據庫中的表,每個數據源包含多個數據段。
- 數據段:數據的基本存儲單元,按時間分區并包含列式數據。
- 列類型:支持多種類型,如時間戳、維度(用于分組和過濾)、度量(用于聚合計算,如求和、計數)。
- 索引:使用位圖索引優化維度列的過濾操作,提升查詢性能。
數據以時間戳為主鍵組織,便于時間范圍查詢和聚合。
要快速開始使用Druid,可以按照以下步驟:
SELECT * FROM datasource WHERE __time >= '2023-01-01'。Druid 提供全面的數據處理和存儲支持:
Druid 是一個強大的實時分析平臺,結合了高性能、可擴展性和易用性,適用于大數據環境下的快速洞察和決策支持。
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更新時間:2026-01-05 01:50:28