快速学习-Druid的入门
第5章 Druid的入门
5.1 在线加载样本数据
- 打开imply
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- 开始连接到实例Wikipedia数据集
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- 加载样本数据。Wikipedia示例使用Http数据加载器从URI路径读取数据，格式为json。可以通过点击采样并继续，对文件前几行的数据进行采样，以确保它是可解析的数据。
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- 配置汇总
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- 配置时间戳和分区
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- 配置要加载的列。
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- 确认并开始摄取！
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一旦加载器指示数据已被索引，您就可以继续下一部分来定义数据立方体并开始可视化数据。
5.2 离线加载样本数据
如果您无法访问公共Web服务器，则可以从本地文件加载相同的数据集。该quickstart目录包括一个样本数据集和一个摄取规范来处理数据，分别命名wikipedia-2016-06-27-sampled.json和wikipedia-index.json。 要为此摄取规范向Druid提交索引作业，请从Imply目录运行以下命令：
bin/post-index-task --file quickstart/wikipedia-index.json成功运行将生成类似于以下内容的日志：
Beginning indexing data for wikipedia
Task started: index_wikipedia_2017-12-05T03:22:28.612Z
Task log: http://localhost:8090/druid/indexer/v1/task/index_wikipedia_2017-12-05T03:22:28.612Z/log
Task status: http://localhost:8090/druid/indexer/v1/task/index_wikipedia_2017-12-05T03:22:28.612Z/status
Task index_wikipedia_2017-12-05T03:22:28.612Z still running...
Task index_wikipedia_2017-12-05T03:22:28.612Z still running...
Task finished with status: SUCCESS
Completed indexing data for wikipedia. Now loading indexed data onto the cluster...
wikipedia is 0.0% finished loading...
wikipedia is 0.0% finished loading...
wikipedia is 0.0% finished loading...
wikipedia loading complete! You may now query your data5.3 创建数据立方体
通过单击顶部栏上的相应按钮切换到Imply 的“ 可视化”部分。从这里，您可以创建数据立方体来建模数据，浏览这些立方体，并将视图组织到仪表板中。首先单击+创建新数据多维数据集。
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在出现的对话框中，确保wikipedia选中此源并选择自动填充尺寸和度量。单击下一步继续：创建数据立方体。
5.4 可视化数据立方体
单击“ 保存”后，将自动加载此新数据多维数据集的数据立方体视图。将来，还可以通过从“ 可视化”屏幕单击数据立方体的名称（在此示例中为“Wikipedia”）来加载此视图。
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在这里，您可以通过过滤并在任何维度上拆分数据集来探索数据集。对于数据的每次过滤拆分，您将看到所选度量的总值。
例如，在维基百科数据集上，通过在page上拆分和按事件数排序查看最常编辑的page）。
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数据立方体视图根据您分割数据的方式建议不同的可视化。如果拆分字符串列，则数据最初将显示为表格。如果按时间拆分，数据立方体视图将推荐时间序列图，如果在数字列上拆分，则会得到条形图。
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5.5 运行SQL
访问SQL编辑器。
SELECT page, COUNT(*) AS Edits
FROM wikipedia
WHERE "__time" BETWEEN TIMESTAMP '2016-06-27 00:00:00' AND TIMESTAMP '2016-06-28 00:00:00'
GROUP BY page
ORDER BY Edits
DESC LIMIT 5您应该看到如下结果：
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