前言 在大数据分析领域，Apache Kylin 和 Apache Druid （incubating） 是两个普遍使用的 OLAP 引擎，都具有支持在超大数据上进行快速查询的能力。...时间戳列具有 Segment 剪枝的作用，维度列和度量列在 Kylin 中有相似的概念。 ? 图 4 Druid 中的 Schema Druid 的优势 1....因此，把 Druid 优秀的列式存储特性，和 Kylin 在易用性、兼容性和完备性相结合，看上去将是一个不错 OLAP 解决方案。...在这里我结合美团工程师康凯森的设计文档，简要介绍 Kylin on Druid 的主体设计思想（图9和图10来自于参考[1]的附件，文字说明部分来自于参考链接中的[1]和[3]）。...Kylin 的一个 Segment 会被映射到 Druid 的一到多个 Segment 3. Kylin 的分区时间列映射到 Druid 的时间戳列 4.
本文将主要分享 Apache Druid 在支撑 Shopee 相关核心业务 OLAP 实时分析方面的工程实践。...元数据删除 Druid 可以通过提交 kill 类型的任务来清理 dataSource 在指定时间区间内的 segment。...[ ] 2.3 Broker 结果缓存优化 2.3.1 问题背景 在查询性能调优过程中，我们发现，很多查询应用场景不能很好地利用 Druid 提供的缓存功能。...group by v2 引擎的情况下缓存不可用 group by v2 引擎在过去很长时间的很多稳定版本中，都是 groupBy 类型查询的默认引擎，在可预见的未来很长一段时间也一样。...针对这类问题，短期内我们主要通过结合上游数据处理来缓解，比如重新编码，合理分区分片等等。
“ioConfig”: {…}, // ④ 摄取过程优化配置 “tuningConfig”: {…} } } 3.2.数据解析模式 数据解析模式，主要为针对数据文件，定义了一系列规则： 获取时间戳属性...WebUI生成 spec Druid数据查询 下面以 「 广告点击数据 」为例，演示在Druid中使用不同方式来进行数据查询、分析。...指定查询的时间范围，前闭后开 “intervals”:[“2018-06-02/2019-06-06”] } 1.2.使用Postman来测试JSON API查询 { “queryType”:...pretty 2.SQL 方式 使用Druid SQL查询，可以使用SQL查询来代替Druid原生基于JSON的查询方式,Druid SQL将SQL语句解析为原生JSON API方式，再执行查询。...当前并不支持 UNION（不支持去重） 2、Druid SQL不支持的功能： JOIN语句和DDL/DML语句 2.2.聚合函数 Druid SQL中的聚合函数可以使用以下语法： AGG(expr
Apache Druid的核心架构结合了数据仓库、时间序列数据库和日志搜索系统的思想，包括以下主要功能： 列式存储格式 可扩展的分布式系统 大规模并行处理 实时或批量加载数据 自我修复、自我平衡、易于操作...2.2.3 Zookeeper Apache Druid使用Apache ZooKeeper（ZK）来管理当前集群状态，包含： Coordinator的Leader选举 Historical中Segment...在Apache Druid中，一般有三种基本列的类型：时间戳列、维度列和指标列，如图所示： ? 时间戳和指标列，都是由LZ4压缩的整数或浮点值的数组。...Druid加速Hive查询 可以使用Hive和Apache Druid的HDP集成对实时和历史数据执行交互式分析查询。...Hive与Druid的集成相当于在Druid上放置了一个SQL层。在Druid从Hive企业数据仓库（EDW）提取数据之后，可以使用Druid的交互式和亚秒级查询功能来加速对EDW中历史数据的查询。
* 作用是，当如果出现同一个时间戳内，获取的次数超过了4095 * 死循环至下一个时间戳，避免冲突 * * @param lastTimestamp...) { // 如果是小于或者等于的 那我们就继续死循环获取下一个时间戳 // 指导切换到了下一个时间戳 timestamp...= timeGen(); } // 返回新的时间戳 return timestamp; } /** * 获取当前时间戳...测试： 跑一下查询全部的接口，然后在sql监控页面已经可以看到sql信息啦。点进去的话，能看到详细信息。...今天就到这里啦，明天接着更mybatis-plus结合redis做缓存哈。（使用缓存组件的方式） 共勉or
点击“Parse data”，解析数据，默认为json格式，此外还支持很多格式点击“Parse time”来指主时间戳列 在Druid中一般都需要一个时间戳列，这个时间戳列在内部存储为“_time”列，...如果数据中没有时间戳列，可以选择“None”指定一个固定的时间当做时间列。...hashed:摄入速度中等，根据数据维度列的hash值进行分区，可以减少数据源大小和查询延迟。single_dim:摄入速度最慢，根据指定维度值来进行范围分区，查询速度最快。...如果不希望预聚合，可以在步骤中将“rollup”设置关闭。查询地区物品销售订单数量及销售总金额：#注意：Druid SQL中关键字使用双引号引起来，时间yyyyMMdd 使用单引号引起来。...Druid中的数据当点击“submit”后，等待大约1分钟后，可以在Druid主页面中看到有2个DataSource,以及对应的按照天生成的Segment:在”Query”中查询SQL如下：select
在Netflix，最终选择利用Apache Druid来应对这一挑战。 Druid（德鲁伊） Druid是一个分布式的支持实时分析的数据存储系统。通俗一点：高性能实时分析数据库。...我们假设数据由时间戳作为键，Druid可以对存储，分配和查询数据的方式进行一些优化，从而使我们能够将数据源扩展到数万亿行，并且仍然可以实现查询响应时间在十毫秒内。...时间块内的数据存储在一个或多个段中。每个段都保存有所有数据行，这些行均落在其时间戳键列所确定的时间块内。可以配置段的大小，以使行数或段文件的总大小有上限。...在提取期间，如果任何行具有相同的维度，并且它们的时间戳在同一分钟内（我们的查询粒度），则这些行将被汇总。这意味着通过将所有度量值加在一起并增加一个计数器来合并行，因此我们知道有多少事件促成了该行的值。...这有效地删除了尚未完成移交的那些段中包含的数据。 查询方式 Druid支持两种查询语言：Druid SQL和原生查询。在后台，Druid SQL查询被转换为本地查询。
垂直拆分可以缓解数据量和访问量带来的问题，但无法根治。如果垂直拆分之后，表中的数据量依然超过单节点所能承载的阈值，则需要水平分片来进一步处理。 水平分片 水平分片又称为横向拆分。...实现原理 在同一个进程中，它首先是通过时间位保证不重复，如果时间相同则是通过序列位保证。...使用雪花算法生成的主键，二进制表示形式包含 4 部分，从高位到低位分表为：1bit 符号位、41bit 时间戳位、10bit 工作进程位以及 12bit 序列号位。...时间戳位(41bit) 41 位的时间戳可以容纳的毫秒数是 2 的 41 次幂，一年所使用的毫秒数是：365 * 24 * 60 * 60 * 1000。通过计算可知：结果约等于 69.73 年。...Apache ShardingSphere的雪花算法的时间纪元从2016年11月1日零点开始，可以使用到2086年，相信能满足绝大部分系统的要求。
一 Durid介绍 Apache Druid是一个高性能的实时分析数据库。它是为快速查询和摄取的工作流而设计的。Druid的优势在于即时数据可见性，即时查询，运营分析和处理高并发方面。...通过消除执行联接的能力，并假设数据由时间戳作为键，Druid可以对存储，分配和查询数据的方式进行一些优化，从而使Netflix能够将数据源扩展到数万亿行，并且仍然可以实现查询响应时间在十毫秒内。...在提取期间，如果任何行具有相同的维度，并且它们的时间戳在同一分钟内（Netflix的查询粒度），则这些行将被汇总。...可能有关于Kafka主题的迟到数据，或者索引器可能会花一些时间将这些片段移交给Historical Node。 查询方式 Druid支持两种查询语言：Druid SQL和本机查询。...在后台，Druid SQL查询被转换为本地查询。本机查询作为JSON提交到REST端点，这是Netflix使用的主要机制。 对集群的大多数查询是由自定义内部工具（例如仪表板和警报系统）生成的。
我们想通过讨论以下三个工具/引擎及其关联的存储格式来进行比较： 1、Apache Hive使用Apache ORC作为高效的列存储格式，可以为OLAP和深度SQL查询处理提供性能优势。...3、Apache Druid是一种高性能数据存储，可以在事件流上进行实时时间序列分析，并在历史数据上进行OLAP分析，具有极低的延迟。...除此之外，通过使用Hive来创建一个数据仓库，用户可以从多个数据源中组合和查询数据，同时运行多个查询，并使用ACID事务来保持数据一致性。...Druid为集群提供快速的多维数据集的OLAP查询。Druid的时序性质是引擎的基础。它是这样设计的，因为在分析基于时间的数据时，时间是一个主要的过滤器。...架构师可以设置数据流水线，将数据放在其基于用例的位置，然后数据分析师可以使用Hive来获取知识和见解。这样，用户能够集中精力在发现数据价值上，而不必关心数据存储的位置或学习新的语法。
，获取连接时不能无限等待 #druid # 初始化时建立物理连接的个数。...=20 # 最小连接池数量 spring.datasource.druid.min-idle=10 # 获取连接时最大等待时间，单位毫秒。...JVM在1.8之前默认使用的是Parallel GC，9以后使用G1 GC。...时间戳 -XX:+PrintGCDateStamps # 打印输出详细的GC收集日志的信息 -XX:+PrintGCDetails 关于jvm参数中-X与-XX的区别，此处不展示，有兴趣的同学文末见...HTTP客户端超时设置 检查标准 设置连接超时时间 设置等待数据超时时间 如果使用了Http连接池，参照数据库连接池的相关要点配置，譬如连接回收、从连接池获取连接的等待超时时间 HTTP客户端类型 HttpClient
DBT 会负责将 SQL 命令转化为表或者视图，广受企业欢迎。此外使用 ELT 模式进行开发技术栈也相对简单，可以使数据分析师像软件开发人员那样方便获取到加工后的数据。 ...并且 Flink SQL 采用的是开源的 Apache Calcite 来实现对标准 SQL 语法的支持，没有额外的 SQL 语法学习成本。...腾讯云 流计算 Oceanus[1] 是基于 Apache Flink 构建的企业级实时大数据分析平台，提供了可视化的 SQL 作业，降低了数据分析团队的数据获取难度。...返回值可以在 CASE 语句中作为条件使用。 ...若 mode 为 'SECOND'，则转为以秒来计数的 Unix 时间戳，例如1548403425。
Cell Cell 是行、列族和列限定符的组合，它包含一个值和一个时间戳，时间戳表示值的版本。 Timestamp 每个值旁边都有一个时间戳，它是给定版本的值的标识符。...默认情况下，时间戳表示写入数据时在 RegionServer 上的时间，也可以在将数据放入计算单元时指定不同的时间戳值。 Druid（德鲁依） 德鲁依是一个高性能的实时分析数据库。...用于大数据集的 OLAP 查询。Druid 通常用作支持实时摄取、快速查询性能和高正常运行时间的用例的数据库。...Druid 的核心架构结合了数据仓库、时间序列数据库和日志搜索系统的思想。德鲁依的一些主要特点是： 列式存储：Druid 使用面向列的存储，这意味着它只需要加载特定查询所需的精确列。...大规模并行处理：德鲁依可以在整个集群中并行处理一个查询。 实时或批量摄取：德鲁依可以实时或者批量的获取数据。
各个业务方使用 OLAP 平台也是通过指标平台进行的，数据开发人员在 OLAP 平台上建指标，然后开放给业务方使用，来实现多维数据分析。...Apache Druid 在数据格式上分成三个部分： Timestamp：时间戳信息； Dimension：维度信息； Metrics：一般是数值型。...Apache Druid 对数据模型有强要求，首先是时间戳，这是用来做分区的；二是维度，Dimension 来过滤条件，也可以做聚合。...Kylin Cube 构建和 Druid 数据导入时长比较： 我们使用 Druid 是为了解决 Cube 构建时间太长的问题。...目前主要用于实时指标和明细数据查询，承担了小部分流量，在 1%-2% 左右，现在还在进一步深度测试中。
在给定使用场景的前提下，以达到查询性能的最优化。混合OLAP的技术体系架构如下图：混合 OLAP的优势在于其很好的结合了MOLAP和ROLAP的优势之处，并且提供了所有聚合级别的快速访问。...但现有的实现方式为先按照查询列值查询出主表数据，再根据主表附属表的关联字段，获取查询附属表的 sql，sql 为动态拼接出来，这种方式更偏向于即席查询的实现。...这些痛点，推动了MPP内存迭代和DAG计算模型的诞生和发展，诸如Spark SQL、Flink SQL、Presto这些技术，目前在企业中也非常流行。...Presto没有使用MapReduce，它是通过一个定制的查询和执行引擎来完成的。它的所有的查询处理是在内存中，这也是它的性能很高的一个主要原因。...，把数据按照时间序列分批存储，十分适合用于对按时间进行统计分析的场景Druid把数据列分为三类：时间戳、维度列、指标列Druid支持多表连接, 但是支持的不够好Druid中的数据一般是使用其他计算框架(
DBT 会负责将 SQL 命令转化为表或者视图，广受企业欢迎。此外使用 ELT 模式进行开发技术栈也相对简单，可以使数据分析师像软件开发人员那样方便获取到加工后的数据。...并且 Flink SQL 采用的是开源的 Apache Calcite 来实现对标准 SQL 语法的支持，没有额外的 SQL 语法学习成本。...腾讯云 流计算 Oceanus[1] 是基于 Apache Flink 构建的企业级实时大数据分析平台，提供了可视化的 SQL 作业，降低了数据分析团队的数据获取难度。...返回值可以在 CASE 语句中作为条件使用。...若 mode 为 'SECOND'，则转为以秒来计数的 Unix 时间戳，例如1548403425。
Druid在监控、可扩展性、稳定性和性能方面具有明显的优势。通过Druid提供的监控功能，可以实时观察数据库连接池和SQL查询的工作情况。使用Druid连接池，在一定程度上可以提高数据库的访问性能。...本文介绍如何结合Spring Boot开启Druid数据库监控功能。 一、配置Maven依赖 主要加入SpringBoot和Druid还有MySQL的核心JAR即可。 结合定义一个过滤器，就可以用来监控数据库的使用情况。...三、开启监控功能 开启Druid的监控功能，可以在应用运行期间，通过监控提供的多维度数据来分析使用数据库的运行情况，从而可以调整程序设计，以达到优化数据库访问性能的目的。.../index.html打开监控台，输入在配置类中设置的账户druid和密码123456登录就可以查看SQL使用情况了。
Spark SQL在整个Spark体系中的位置如下： Spark SQL对熟悉Spark的同学来说，很容易理解并上手使用：相比于Spark RDD API，Spark SQL包含了对结构化数据和在其上运算的更多信息...Presto没有使用MapReduce，它是通过一个定制的查询和执行引擎来完成的。它的所有的查询处理是在内存中，这也是它的性能很高的一个主要原因。...等等）以支持高级分析功能 支持使用磁盘进行连接和聚合，当操作使用的内存溢出时转为磁盘操作 允许在where子句中使用子查询 允许增量统计——只在新数据或改变的数据上执行统计计算...，十分适合用于对- 按时间进行统计分析的场景 Druid把数据列分为三类：时间戳、维度列、指标列 Druid不支持多表连接 Druid中的数据一般是使用其他计算框架(Spark等)预计算好的低层次统计数据...2、可以接入hive数据 3、单表查询数据较多，较少的join，在数仓中完成宽表构建 可选组件为druid、clickhouse，考虑到druid时间窗问题，最好需要离线数据同步更新昨天druid中的数据
本文档结合了常见的用户画像架构，使用Elasticsearch作为底层存储支撑，用户画像的检索和可视化效率得到了大幅度的提升。...在实时用户画像的构建中，通过对实时数据的不断迭代计算，逐渐的不断完善出用户画像的全貌，这也正符合数据传输的本质，这整体架构中，淡化离线计算在之前特别重的作用，只留做归档和历史查询使用，更多的数据通过实时计算进行输出...在许多情况下，记录的时间戳（显式或隐式）嵌入记录本身。...所以树状图和标签描述信息需要去mysql中获取，而比例等图表数据则是从Hbase，Hive中查询获取的，当然也有直接通过ES获取的。...这些已经是标签的具体信息了，由于是对单一id的查找，从hive中获取会造成查询速度的问题，所以我们更建议从Hbase或者ES中查询获取，这样查询效率和实时性都能获得极大的提升。
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