大数据Apache Druid（三）：Druid集群搭建
原创大数据Apache Druid（三）：Druid集群搭建
原创
Druid集群搭建
一、集群搭建
Druid进程可以以任意方式进行部署，为了方便部署，建议分为三种服务器类型：主服务器（Master）、查询服务器（Query）、数据服务器（Data）。
- Master:运行Coordinator和Overlord进程，负责集群可用和读取数据。
- Query:运行Broker和Router进程，负责处理外部客户端的查询。
- Data:运行Historical和Middle Manager进程，负责数据接收和所有可查询数据的存储。
我们按照以上方式来进行Druid集群的搭建。步骤如下：
1、节点划分
节点IP | 节点名称 | 角色 |
|---|---|---|
192.168.179.6 | node3 | zk,Druid Master(overload,coordinator) |
192.168.179.7 | node4 | zk,Druid Data(middleManager,historical) |
192.168.179.8 | node5 | zk,Druid Query(broker,router) |
2、Druid安装包下载
Druid安装包下载地址：http://druid.apache.org/downloads.html
选择具体的Druid安装包下载地址：
https://archive.apache.org/dist/druid/
这里我们下载Druid 0.21.1版本
注意：经过测试，Druid0.20.1 版本有bug（在搭建好Druid后，相应的集群内容查询缺少字段导致报错），尽量下载0.21.1版本。
3、上传安装包，解压并配置
将安装包首先上传到node3节点“/software”目录下，并解压
[root@node3 ~]# cd /software/
[root@node3 software]# tar -zxvf ./apache-druid-0.21.1-bin.tar.gz 进入“/software/apache-druid-0.21.1/conf/druid/cluster/_common”
配置common.runtime.properties文件如下：
#由于需要mysql存储元数据，添加“mysql-metadata-storage”外部组件
druid.extensions.loadList=["druid-hdfs-storage", "druid-kafka-indexing-service", "druid-datasketches","mysql-metadata-storage"]
#
# Hostname
#
#配置Master 节点为node3
druid.host=node3
#
# Zookeeper
#
#配置zookeeper集群，这里使用外部集群
druid.zk.service.host=node3:2181,node4:2181,node5:2181
druid.zk.paths.base=/druid
#
# Metadata storage
#
#配置Metadata Storage存储使用mysql存储，首先注释掉默认的derby，再配置#mysql存储
# For Derby server on your Druid Coordinator (only viable in a cluster with a single Coordinator, no fail-over):
#druid.metadata.storage.type=derby
#druid.metadata.storage.connector.connectURI=jdbc:derby://localhost:1527/var/druid/metadata.db;create=true
#druid.metadata.storage.connector.host=localhost
#druid.metadata.storage.connector.port=1527
# For MySQL (make sure to include the MySQL JDBC driver on the classpath):
druid.metadata.storage.type=mysql
druid.metadata.storage.connector.connectURI=jdbc:mysql://node2:3306/druid
druid.metadata.storage.connector.user=root
druid.metadata.storage.connector.password=123456
#
# Deep storage
#
#配置Deep Storage存储使用HDFS，首先注释掉默认本地配置再配置HDFS
# For local disk (only viable in a cluster if this is a network mount):
#druid.storage.type=local
#druid.storage.storageDirectory=var/druid/segments
# For HDFS:
druid.storage.type=hdfs
druid.storage.storageDirectory=hdfs://mycluster/druid/segments
#
# Indexing service logs
#
# 配置索引数据存储使用HDFS，首先注释掉默认本地配置，再配置HDFS
# For local disk (only viable in a cluster if this is a network mount):
#druid.indexer.logs.type=file
#druid.indexer.logs.directory=var/druid/indexing-logs
# For HDFS:
druid.indexer.logs.type=hdfs
druid.indexer.logs.directory=hdfs://mycluster/druid/indexing-logs4、配置内存
由于Druid默认一些进程使用内存至少8G或者64G内存，我们内存不够所以这里设置下对应角色使用的内存少一些。修改具体如下：
修改Coordinator-overlord的jvm内存：
#vim /software/apache-druid-0.21.1/conf/druid/cluster/master/coordinator-overlord/jvm.config
-Xms512m
-Xmx512m修改historical的jvm内存：
#vim /software/apache-druid-0.21.1/conf/druid/cluster/data/historical/jvm.config
-Xms512m
-Xmx512m
-XX:MaxDirectMemorySize=128m修改historical缓存数据量大小：
#vim /software/apache-druid-0.21.1/conf/druid/cluster/data/historical/runtime.properties
#druid.processing.buffer.sizeBytes=500MiB
druid.processing.buffer.sizeBytes=5000000
#druid.cache.sizeInBytes=256MiB
druid.cache.sizeInBytes=2560000修改middleManager缓存数据量大小：
#vim /software/apache-druid-0.21.1/conf/druid/cluster/data/middleManager/runtime.properties
#druid.indexer.fork.property.druid.processing.buffer.sizeBytes=100MiB
druid.indexer.fork.property.druid.processing.buffer.sizeBytes=1000000修改broker的jvm内存：
#vim /software/apache-druid-0.21.1/conf/druid/cluster/query/broker/jvm.config
-Xms512m
-Xmx512m
-XX:MaxDirectMemorySize=128m修改broker 读取数据缓存大小：
#vim /software/apache-druid-0.21.1/conf/druid/cluster/query/broker/runtime.properties
#druid.processing.buffer.sizeBytes=500MiB
druid.processing.buffer.sizeBytes=5000000修改router使用的jvm内存：
#vim /software/apache-druid-0.21.1/conf/druid/cluster/query/router/jvm.config
-Xms512m
-Xmx512m5、mysql中创建druid库及上传mysql驱动包
由于Druid使用MySQL存储元数据，并且配置中使用的是MySQL中druid库，这里在node2 MySQL节点创建对应库：
[root@node2 ~]# mysql -u root -p123456
mysql> CREATE DATABASE druid DEFAULT CHARACTER SET utf8;
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)创建完成之后，将mysql 驱动包上传到node3“/software/apache-druid-0.21.1/extensions/mysql-metadata-storage”路径下。
6、准备HDFS配置文件
由于将Segment和索引数据存放在HDFS中，Druid需要连接HDFS，需要Hadoop中相关配置文件，在node3“/software/apache-druid-0.21.1/conf/druid/cluster/_common”目录下创建目录“hadoop-xml”，将Hadoop中core-site.xml、hdfs-site.xml复制到“hadoop-xml”目录中。
7、将安装包分发到node4,node5节点上，并修改host
将node3安装包分发node4,node5节点：
[root@node3 software]# scp -r ./apache-druid-0.21.1 node4:/software/
[root@node3 software]# scp -r ./apache-druid-0.21.1 node5:/software/上传完成后，在node4,node5对应节点文件“/software/apache-druid-0.21.1/conf/druid/cluster/_common/common.runtime.properties”中修改对应的host:
#node4节点指定为 Data节点
#
# Hostname
#
druid.host=node4
#node5节点指定为Query节点
#
# Hostname
#
druid.host=node58、在node3、node4、node5节点上配置Druid环境变量
#vim /etc/profile
export DRUID_HOME=/software/apache-druid-0.21.1/
export PATH=$PATH:$DRUID_HOME/bin
#使profile生效
source /etc/profile二、Druid集群启动
1、启动zookeeper集群
在zookeeper各个节点上启动zookeeper集群：zkServer.sh start
2、启动HDFS集群
由于数据存储及索引数据使用HDFS存储，所以需要启动HDFS集群。
3、Druid各个节点启动对应服务
在node3、node4、node5上启动对应Druid的Master、Data、Query服务。
#node3 启动Master 服务
[root@node3 ~]# start-cluster-master-no-zk-server
#node4启动Data 服务
[root@node4 _common]# start-cluster-data-server
#node5启动Query服务
[root@node5 ~]# start-cluster-query-server 4、查看集群webui
在浏览器访问“http://node5:8888”可以访问Druid webui
原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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