OLAP引擎:基于Druid组件进行数据统计分析

原创
04/05 11:07
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一、Druid概述

1、Druid简介

Druid是一款基于分布式架构的OLAP引擎,支持数据写入、低延时、高性能的数据分析,具有优秀的数据聚合能力与实时查询能力。在大数据分析、实时计算、监控等领域都有相关的应用场景,是大数据基础架构建设中重要组件。

与现在相对热门的Clickhouse引擎相比,Druid对高并发的支持相对较好和稳定,但是Clickhouse在任务队列模式中的数据查询能力十分出色,但是对高并发支持不够友好,需要做好很多服务监控和预警。大数据组件中OLAP引擎的选型有很多,在数据的查询引擎层通常都具有两种或者以上的OLAP引擎,选择合适的组件解决业务需求是优先原则。

2、基本特点

分布式

分布式的OLAP数据引擎,数据分布在多个服务节点中,当数据量激烈增长的时候,可以通过增加节点的方式进行水平扩容,数据在多个节点相互备份,如果单个节点出现故障,则可基于Zookeeper调度机制重新构建数据,这是分布式OLAP引擎的基本特点,在之前Clickhouse系列中也说过这个策略。

聚合查询

主要针对时间序列数据提供低延时数据写入和快速聚合查询,时序数据库特点写入即可查询,Druid在数据写入时就会对数据预聚合,进而减少原始数据量,节省存储空间并提升查询效率;数据聚合粒度可以基于特定策略,例如分钟、小时、天等。必须要强调Druid适合数据分析场景,并不适合单条数据主键查询的业务。

列式存储

Druid面向列的存储方式,并且可以在集群中进行大规模的并行查询,这意味在只需要加载特定查询所需要的列情况下,查询速度可以大幅度提升。

3、基础架构

统治者节点

即Overlord-Node,任务的管理节点,进程监视MiddleManager进程,并且是数据摄入Druid的控制器,负责将提取任务分配给MiddleManagers并协调Segement发布。

协调节点

即Coordinator-Node,主要负责数据的管理和在历史节点上的分布,协调节点告诉历史节点加载新数据、卸载过期数据、复制数据、和为了负载均衡移动数据。

中间管理节点

即MiddleManager-Node,摄入实时数据,已生成Segment数据文件,可以理解为overlord节点的工作节点。

历史节点

即Historical-Node,主要负责历史数据存储和查询,接收协调节点数据加载与删除指令,historical节点是整个集群查询性能的核心所在,因为historical会承担绝大部分的segment查询。

查询节点

即Broker-Node,扮演着历史节点和实时节点的查询路由的角色,接收客户端查询请求,并将这些查询转发给Historicals和MiddleManagers,当Brokers从这些子查询中收到结果时,它们会合并这些结果并将它们返回给调用者。

数据文件存储库

即DeepStorage,存放生成的Segment数据文件。

元数据库

即MetadataStorage,存储Druid集群的元数据信息,比如Segment的相关信息。

协调中间件

即Zookeeper,为Druid集群提供协调服务,如内部服务的监控,协调和领导者选举。

二、Druid部署

1、安装包

imply对druid做了集成,并提供从部署到配置到各种可视化工具的完整的解决方案。

https://static.imply.io/release/imply-2.7.10.tar.gz

解压并重新命名。

[root@hop01 opt]# tar -zxvf imply-2.7.10.tar.gz
[root@hop01 opt]# mv imply-2.7.10 imply2.7

2、Zookeeper配置

配置Zookeeper集群各个节点,逗号分隔。

[root@hop01 _common]# cd /opt/imply2.7/conf/druid/_common
[root@hop01 _common]# vim common.runtime.properties 
druid.zk.service.host=hop01:2181,hop02:2181,hop03:2181

关闭Zookeeper内置校验并且不启动。

[root@hop01 supervise]# cd /opt/imply2.7/conf/supervise
[root@hop01 supervise]# vim quickstart.conf

注释掉如下内容:

3、服务启动

依次启动相关组件:Zookeeper、Hadoop相关组件,然后启动imply服务。

[root@hop01 imply2.7]# /opt/imply2.7/bin/supervise -c /opt/imply2.7/conf/supervise/quickstart.conf

注意虚拟机内存问题,在如下的目录中Druid各个组件的JVM配置,条件不允许的话适当拉低,并且要拉高JVM相关内存参数。

[root@hop01 druid]# cd /opt/imply2.7/conf/druid

启动默认端口:9095,访问界面如下:

三、基础用法

1、数据源配置

选择上述Http的方式,基于imply提供的JSON测试文件。

https://static.imply.io/data/wikipedia.json.gz

2、数据在线加载

执行上述:Sample and continue

样本数据加载配置:

数据列的配置:

配置项总体概览:

最后执行数据加载任务即可。

3、本地样本加载

[root@hop01 imply2.7]# bin/post-index-task --file quickstart/wikipedia-index.json

这样读取两份数据脚本。

4、数据立方体

数据加载完成后,查看可视化数据立方体:

数据立方体中提供一些基础的视图分析,可以在多个维度上拆分数据集并进行数据分析:

5、SQL查询

可以基于可视化工具对Druid进行SQL查询,语法与常用规则几乎一样:

SELECT COUNT(*) AS Edits FROM wikipedia;
SELECT * FROM wikipedia WHERE "__time" BETWEEN TIMESTAMP '开始' AND TIMESTAMP '结束';
SELECT page, COUNT(*) AS Edits FROM wikipedia GROUP BY page LIMIT 2;
SELECT * FROM wikipedia ORDER BY __time DESC LIMIT 5;
SELECT * FROM wikipedia LIMIT 3;

6、Segment文件

文件位置:

/opt/imply2.7/var/druid/segments/wikipedia/

Druid基于Segment实现对数据的切割,数据按时间的时序分布,将不同时间范围内的数据存储在不同的Segment数据块中,按时间范围查询数据时,可以避免全数据扫描效率可以极大的提高,同时面向列进行数据压缩存储,提高分析的效率。

四、源代码地址

GitHub·地址
https://github.com/cicadasmile/big-data-parent
GitEE·地址
https://gitee.com/cicadasmile/big-data-parent

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