這篇文章給大家介紹怎樣分析Apache Druid,內(nèi)容非常詳細(xì),感興趣的小伙伴們可以參考借鑒,希望對(duì)大家能有所幫助。
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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。
一個(gè)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(jì)的。Druid 強(qiáng)在有強(qiáng)大的 UI,運(yùn)行時(shí)可操作查詢,和高性能并發(fā)處理。Druid 可以被視為一個(gè)滿足多樣化用戶場(chǎng)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(duì)數(shù)據(jù)攝入和數(shù)據(jù)查詢的基準(zhǔn)性能測(cè)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(shí)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(cè),數(shù)字營銷和其他事件驅(qū)動(dòng)形式的場(chǎng)景解鎖了新的查詢方式和工作流。Druid 專為實(shí)時(shí)和歷史數(shù)據(jù)的快速臨時(shí)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(kuò)容縮容。
Apache Druid 適用于對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)提取,高性能查詢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:
Druid 經(jīng)常用在點(diǎn)擊流,訪問流,和活動(dòng)流數(shù)據(jù)上。具體場(chǎng)景包括:衡量用戶參與度,為產(chǎn)品發(fā)布追蹤 A/B 測(cè)試數(shù)據(jù),并了解用戶使用方式。Druid 可以做到精確和近似計(jì)算用戶指標(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 可以用來做“漏斗分析”,去測(cè)量有多少用戶做了某種操作,而沒有做另一個(gè)操作。這對(duì)產(chǎn)品追蹤用戶注冊(cè)十分有用。
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(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。
Druid 常常用來存儲(chǔ)和查詢?cè)诰€廣告數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)通常來自廣告服務(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,全世界有大量用戶在上千臺(tái)服務(wù)器上存儲(chǔ)了 PB 級(jí)數(shù)據(jù)。
Druid 常常用于追蹤應(yīng)用程序生成的可運(yùn)營數(shù)據(jù)。和用戶活動(dòng)使用場(chǎng)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(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),如以用戶畫像統(tǒng)計(jì),如按數(shù)據(jù)中心位置統(tǒng)計(jì)。
Driud 可以作為時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫解決方案,來存儲(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,和定位問題。
和許多傳統(tǒng)時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫不同,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,列式分析數(shù)據(jù)庫,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,數(shù)字聚合,和檢索過濾查詢都會(huì)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(shí)間序列數(shù)據(jù)庫中的 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 上檢索和過濾會(huì)比傳統(tǒng)時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫更快。
Druid 經(jīng)常用于商業(yè)智能場(chǎng)景。公司部署 Druid 去加速查詢和增強(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)查詢而設(shè)計(jì),通過 UI 強(qiáng)化交互式數(shù)據(jù)查詢。這使得 Druid 更適合做真實(shí)的可視化交互分析。
Apache Druid 是一個(gè)開源的分布式數(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(查詢層),和 core architecture(核心架構(gòu))中。
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)。并且查詢時(shí)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(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(kuò)展能力
百萬/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。
易于運(yùn)維
可以通過添加或移除 Server 來擴(kuò)容和縮容。Druid 支持自動(dòng)重平衡,失效轉(zhuǎn)移。
Druid 同時(shí)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(chǔ)在數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn),segment 是一種查詢優(yōu)化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
像大多數(shù)分析型數(shù)據(jù)庫一樣,Druid 采用列式存儲(chǔ)。根據(jù)不同列的數(shù)據(jù)類型(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(shí)間序列數(shù)據(jù)庫,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。
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)聚合操作被稱之為 rollup,這樣就可以顯著的節(jié)省存儲(chǔ)成本。
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(jì)數(shù),排名和分位數(shù)計(jì)算。
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。Druid 的每一個(gè)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(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。
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。
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(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),并快速從備份數(shù)據(jù)中重新加載。
滾動(dòng)更新
通過滾動(dòng)更新,你可以在不停機(jī)的情況下更新 Druid 集群,這樣對(duì)用戶就是無感知的。所有 Druid 版本都是向后兼容。
關(guān)于怎樣分析Apache Druid就分享到這里了,希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助,可以學(xué)到更多知識(shí)。如果覺得文章不錯(cuò),可以把它分享出去讓更多的人看到。