Druid Druid是一个分布式支持实时分析的数据存储系统，为分析而生，在处理数据的规模和数据处理实时性方面比传统OLAP系统有显著的性能改进。与阿里的druid无关。...水平扩展：分布式数据+并行化查询 一般按照时间范围把聚合数据进行分区处理，对于高维度数据还支持对Segment( < 2000万行)进行分区；历史Segment数据可以存储在本地磁盘，HDFS或云服务中...从叶子节点开始更新，以较小的代价实现自平衡 缺点是随着数据插入，叶子节点会分裂，导致连续数据被存放在不同的物理磁盘块上，导致较大的IO开销 日志结构合并树（LSM） 日志结构的所有方式的将磁盘看做一个大的日志，每次都将新数据和索引结构添加到最末端...在存储时就对数据进行聚合是Druid的特点，可以节省存储空间，提高查询效率 Segment结构 通过对segmentGranularity的设置，将不同时间范围的数据存储在不同Segment数据块中；查询数据仅需访问对应时间段内的数据块...当协调节点挂掉时，历史节点可以提供查询服务，但是不能接收新的Segment 管理生命周期 协调节点会根据DataSource配置的规则对于每个Segment文件逐条检查，当符合规则时就立即命令历史节点执行这个命令
Segment命名可以让我们在大量的Segment文件中快速找到我们查询的Segment文件，Segment命名包含四个部分：数据源(DataSource)、时间间隔（包含开始时间和结束时间两部分）、版本号和分区...在Druid中，如果只是追加数据，那么每个时间chunk只有一个版本，如果覆盖数据时，Druid会加载全部新数据生成一个新的版本号，然后会删除旧的Segment。...1：分区号，如果分区号为0，会省略，分区的表现其实就是分目录。注意：单机运行Druid，Druid生成的Segment都在$DRUID_HOME/var/druid/segment目录下。...1、四类节点1.1、实时节点（RealTime Node）实时类节点包含很多进程角色，也可以称为很多，为了防止单点故障，所以这些角色没有在一台节点启动，实时类节点包含的进程如下：Overlord（统治进程...Node感知到需要加载新的Segment时，首先去本地磁盘目录下检查该Segment是否已下载，如果没有，会从zookeeper中获取对应的元数据（该Segment存储在何处，如果解压等）获取该文件并加载到内存中
这意味着，Druid 在查询时并不需要访问 Deep Storage，这样就可以得到最优的查询延迟。...每个 segment 生命周期开始于 MiddleManager 创建时，刚被创建时，segment 是可变和未提交的。...版本号（通常是 ISO8601 时间戳，对应 segment 首次生成时的时间）。 分区号（整数，在 datasource+interval+version 中唯一，不一定是连续的）。...0（块中的第一个分区）的 segment 省略了分区号，如以下示例所示，它是与前一个分区在同一时间块中的 segment，但分区号为 0 而不是 1： clarity-cloud0_2018-05-21T16...但是，当你覆盖数据时，在幕后发生的事情是使用相同的数据源，相同的时间间隔，但版本号更高的方式创建了一组新的 segment。
从客户端的角度来说，使用长连接有一个好处，可以不用每次创建新连接，若客户端对MySQL服务器的连接请求很频繁，永久连接将更加高效。对于高并发业务，如果可能会碰到连接的冲击，推荐使用长连接或连接池。...分析池连接管理的调用流程： 无论何时请求一个连接，池数据源会从可用的连接池获取新连接。仅当没有可用的连接而且未达到最大的连接数时连接池将创建新的连接。...数据库连接池在初始化的时候会创建initialSize个连接，当有数据库操作时，会从池中取出一个连接。...maxWait : 默认值是无限大，当连接池中连接已经用完，等待建立一个新连接的最大毫秒数 ( 在抛异常之前 )。...，建议设置和maxActive一样大，这样每次可以有效检查所有的链接； 预热连接池：对于连接池，建议在启动应用的时候进行预热，在还未对外提供访问之前进行简单的sql查询，让连接池充满必要的连接数。
云原生的容错架构，不会丢失数据 用于快速过滤的索引 基于时间的分区 近似算法 加载数据时自动汇总 2.Apache Druid架构 Apache Druid具有多进程，分布式架构，旨在实现云友好且易于操作...在本地模式下，Overlord还负责创建用于执行任务的Peon。在本地模式下运行Overlord时，还必须提供所有MiddleManager和Peon配置。本地模式通常用于简单的工作流程。...Broker进程从外部客户端接收查询，并将这些查询转发到数据服务器。当Broker从这些子查询中接收到结果时，它们会合并这些结果并将其返回给调用方。...MiddleManager是将新数据加载到群集中的进程，负责从外部数据源读取数据并发布至新的Druid Segment。...每个datasource都按时间分区，并且可以选择按其他属性进一步分区。每个时间范围都称为“chunk”（如果按天划分，则为一天）。在一个chunk内，数据被划分为一个或多个“segment”。
如上例所示，只有在将新节点添加到分区表中时才需要“倾斜”，以便用某些数据更快地填充新节点。...当可以延迟一小时或更长时间来更新表时，将使用批处理引擎（例如Hadoop或Spark）创建分段。Druid和Pinot都对Hadoop提供了“一流”的现成支持。...当应该实时更新表时，Druid和Pinot都引入了“实时节点”的概念，该概念可做三件事：接受来自Kafka的新数据（Druid也支持其他来源），为最近的数据提供查询，以及在后台创建细分，然后将其推送到“...当前Druid支持基于密钥的分区，如果在Hadoop中创建了段，但在实时摄取期间创建段时尚不支持。Druid 目前不对broker实施“谓词下推”。...Druid允许为较旧和较新的数据提取查询处理节点的“层”，而较旧数据的节点具有较低的“ CPU，RAM资源/已加载段数”比率，从而可以在访问时以较小的基础架构开销换取较低的查询性能旧数据。
有赞是国内领先的电商 SaaS 服务商，目前拥有社交电商、新零售、美业、教育及有赞国际化五大业务体系，通过旗下的社交电商、门店管理、解决方案以及其他新零售 SaaS 软件产品，全面帮助商家解决在移动互联网时代遇到的推广获客...对于收益而言，我们需要评估新架构引入后的性能是否如预期提升，将 Apache Doris 分别与 Clickhouse、Druid、Kylin 进行对比评估。...String 需要转为 Date V2 等； 动态分区表的历史分区数确定： 因为部份表存在历史分区，需要在建表时指定分区数量，否则插入数据会出现 No Partition 异常； Buckets 数量确定...CSV 格式。...基于这种方式，在测试过程中我们发现当数据量越大时导入速度越快、越能够节省 Doris 的集群资源，不会带来较大性能损耗。
Druid数据存储 2.1. 数据存储 2.2. 数据分区 2.3. Segment 2.4. Segment内部存储结构 3. roll-up聚合 3.1....Client查询请求 拆分子查询给MiddleManager和Historical节点 合并查询结果返回给Client 索引服务 索引服务是数据摄入创建和销毁Segment的重要方式，Druid提供一组支持索引服务...； segment是按照时间组织成的chunk，所以在按照时间查询数据时，效率非常高。...数据分区 Druid处理的是事件数据，每条数据都会带有一个时间戳，可以使用时间进行分区，上图指定了分区粒度为天，那么每天的数据都会被单独存储和查询。 2.3....Segment Segment是数据存储、复制、均衡和计算的基本单元 Segment具备不可变性，一个Segment一旦创建完成后(MiddleManager节点发布后)就无法被修改 只能通过生成一个新的
比如你在百度百科里编辑了一个词条，会产生一个日志，这个日志包含你操作的时间、你的名字、你编辑的条目、增加了多少字、去掉了多少个字等属性。...每次持久化的数据和索引不可更改，这也简化了其系统设计。...一个 read-time 节点负责的数据段是有时间限制的，比如当前节点只接收 1点-2点的数据，当过了2点之后，不再接收1点-2点的数据，而开始接收2点-3点的数据。...Historical 节点维护了一个 cache，缓存一部分 Segment，每次需要读取一个 Segment 时，先检查 Cache，如果 Cache 没命中，再去底层存储下载 Segment。...数据分区 Druid 的基本数据组织为 Segment ，由 data source identifier、时间段、一个递增的版本号、 partition id（分区号）唯一确定。
数据库连接池是一个存储数据库连接的缓冲区，用于重复使用这些连接，以避免在每次请求时都创建新的数据库连接。连接到数据库的过程是相对耗时的，因此连接池可以显著提高应用程序的性能。...它们还有助于防止应用程序超负荷地创建太多数据库连接，从而减轻数据库服务器的负担。 2. 为什么选择Druid连接池？ Druid是一个开源的、高性能的数据库连接池，它在很多方面超越了其他连接池。...防SQL注入：Druid内置了防SQL注入的功能，可以有效地防止潜在的安全风险。 高性能：Druid经过精心优化，具有出色的性能。...它支持连接池预热，可以在应用程序启动时提前创建一些连接，以减少第一个请求的延迟。 丰富的配置选项：Druid允许您通过配置文件或编程方式进行高度自定义，以满足各种需求。 3....以下是一些常见的高级配置选项： **连接池预- 连接池预热：连接池预热是一种优化策略，它允许在应用程序启动时提前创建一些连接，以减少第一个请求的延迟。
Druid 是一款极高性能的数据库服务，以往的社区工作大多集中在提升大规模实时数据处理和历史数据查询等核心能力上。...一个新的Data Loader，通过提供点击式UI和自动预览，极大地简化了构建数据提取管道的过程。 2. 继续推进Druid的SQL功能以简化查询，此外SQL已经逐渐的升级到完整支持的状态。...01 一个新的Data Loader Apache社区对Druid的一个共同需求是简化数据摄取过程，在本版本之前这个过程是需要手动配置数据摄取任务的。...Data Loader 将指导您完成构建数据摄取管道，以及对数据进行分区所需的关键步骤。在逐步完成每个步骤时，Data Loader在后台构建摄取控制命令文本规范。...每次更改时，它都会向Druid发送一个临时规范，该规范会返回数据在摄取后的真实预览。这允许您通过交互式查找和修复错误来轻松的调试数据摄取管道。所有相关的分区和调优步骤都使用内联文档和默认值进行注释。
每次用户在维基百科中编辑页面时，都会生成包含有关编辑的元数据的事件。此元数据由3个不同的组件组成。首先，有一个时间戳列指示编辑的时间。...接近小时结束时，节点可能在14:00至15:00看到事件。发生这种情况时，节点准备为下一小时提供数据，并创建一个新的内存索引。然后，该节点宣布它也在从14:00到15:00服务段。...每次Broker节点接收到查询时，它首先将查询映射到一组segments。某些段的结果可能已经存在于缓存中，并且不需要重新计算它们。...Druid数据源划分成定义良好的时间间隔（通常为一小时或一天），并且可以进一步对来自其他列的值进行分区，以实现所需的段大小。分割段的时间粒度是数据量和时间范围的函数。...如果数据集中的时间戳遍布在一年里，则按天进行分区。如果数据集中的时间戳遍布在一天里，则按小时进行分区。 段由数据源标识符进行唯一标识，标识符包括数据的时间间隔以及新段被创建时增加的版本字符串。
在这个模型中，当有新数据时，Spark负责更新结果表，从而减轻用户的工作。作为例子，我们来看看该模型如何处理 event-time 和延迟的数据。...当子目录名为 /key=value/ 时，会自动发现分区，并且对这些子目录进行递归发现。如果这些列出现在提供的 schema 中，spark 会读取相应目录的文件并填充这些列。...可以增加组成分区的目录，比如当 /data/year=2015/ 存在是可以增加 /data/year=2016/；但修改分区目录是无效的，比如创建目录 /data/date=2016-04-17/。...例如，在部分失败之后，失败的 trigger 的部分输出分区可能已经被提交到数据库。基于存储在数据库中的元数据，可以识别已经提交的分区，因此返回 false 以避免再次提交它们。...你有责任清理在 open 中创建的状态（例如连接，事务等），以免资源泄漏 管理流式查询 当 query 启动时，StreamingQuery 被创建，可以用来监控和管理该 query： val query
数据库连接池是一种管理和维护数据库连接的技术，它通过预先创建一组数据库连接并将它们保存在一个连接池中，以便在需要时重复使用这些连接，而不是每次都创建新的连接。...如果每次执行都是从数据库获取connection，在数据库出现主从切换的故障场景下，仅影响到故障期间获取到的connection，新获取的connection不会影响，即故障下应用客户重连恢复。...，具体基于使用后的Druid版本：配置项名称缺省值参数说明maxActive8连接池最大活跃连接数量，当连接数量达到该值时，再获取新连接时，将处于等待状态，直到有连接被释放，才能借用成功注意合理配置maxActive...2 = 创建游标时，4 = 何时执行查询， 7 = 始终，以及这些值的所有其他位组合） ● 指定为创建者的 DB-API 2 兼容数据库模块的创建者函数或连接函数将接收任何附加参数，例如主机、数据库、...超过此限制，新的数据库操作将等待现有操作完成，此时sql.DB将创建另一个连接。默认情况下，sql.DB当需要连接时，只要所有现有连接都在使用中，就会创建一个新连接。
注意：阿里巴巴也曾创建过一个开源项目叫作Druid（简称阿里Druid），它是一个数据库连接池的项目。阿里Druid和本文讨论的Druid没有任何关系，它们解决完全不同的问题。...2.1 Druid 核心概念 Druid能实现海量数据实时分析，主要采取了如下特殊手段。 预聚合。 列式存储。 多级分区 + 位图索引(Datasource、Segments)。...2.1.3 DataSource & Segments Druid的数据在存储层面是按照Datasource和Segments实现多级分区存储的，并建⽴了位图索引。...⼀但感知到新的索引任务，会创建Peon（segment具体执⾏者，也是索引过程的最⼩单位）来具体执行索引任务，一个 MiddleManager Node会运行很多个Peon的实例。...4.3 granularity granularity 配置项指定查询时的时间聚合粒度，查询时的时间聚合粒度要 >= 创建索引时设置的索引粒度，druid提供了了三种类型的聚合粒度分别是：Simple、
解锁新的工作流 Druid 为 Clickstream，APM(应用性能管理系统)，supply chain(供应链)，网络遥测，数字营销和其他事件驱动形式的场景解锁了新的查询方式和工作流。...Druid 被用于管理以任意属性切分组合的流数据。Druid 能够提取大量网络流记录，并且能够在查询时快速对数十个属性组合和排序，这有助于网络流分析。...原生检索索引 Druid 为 string 值创建反向索引以达到数据的快速搜索和过滤。...灵活的数据模式 Druid 优雅地适应不断变化的数据模式和嵌套数据类型。 基于时间的优化分区 Druid 基于时间对数据进行智能分区。因此，Druid 基于时间的查询将明显快于传统数据库。...Druid 也会针对不同的列类型构建不同类型的索引。 类似于检索系统，Druid 为 string 列创建反向索引，以达到更快速的搜索和过滤。
安全性： Druid连接池内置了防火墙功能，可以有效地防止SQL注入攻击，并提供审计功能，可以帮助用户追踪数据库操作行为。...扩展性： Druid连接池支持多种数据库类型，并可以方便地扩展支持新的数据库类型。 Druid连接池的使用非常简单，只需几行代码即可配置和使用，是Java应用开发中不可多得的利器。...false,非常耗时 testOnBorrow: 是否在连接池中取出连接前进行检测连接有效性,默认true,建议设置为false,性能更好 testOnReturn: 是否在连接池中归还连接时检测连接有效性...SQL注入)等 validationQuery: 用来检测连接是否有效的sql,这个会在应用程序每次申请连接时执行,类似select 1 accessToUnderlyingConnectionAllowed...: 是否允许访问底层连接,true则允许用户获取到物理连接,默认false 以上是一些Druid连接池常用的配置参数,在配置时可以根据项目实际情况进行调整。
在CDP中，Hive也 不会允许在查询中使用LOCATION子句来创建一个管理表。使用此子句，您只能在创建外部表时指定位置。...MANAGEDLOCATION 子句中，您可以在创建 Hive 数据库时为托管表指定顶级目录。...使用授权方案（例如 Ranger）来防止分区被删除或读取。 处理最大函数和最小函数的输出 要计算列中的最大（或最小）值，您需要解决当列具有 NULL 值时出现的问题。...您在 CDP 中创建的新托管表存储在 Hive 仓库中。新的外部表存储在 Hive 外部仓库中 /warehouse/tablespace/external/hive。...升级后，在以下任何一种情况下，托管表或分区的位置不会发生变化： 旧表或分区目录/apps/hive/warehouse在升级前不在其默认位置 。 旧表或分区与新仓库目录位于不同的文件系统中。
第5章 Druid的入门 5.1 在线加载样本数据 打开imply ? 开始连接到实例Wikipedia数据集 ? 加载样本数据。...配置时间戳和分区 ? 配置要加载的列。 ? 确认并开始摄取！ ? 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。...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。 ? 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。...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）。 ?
剩下的就是实际开始接收数据并计算 counts （计数）。为此，我们将其设置为在每次更新时将完整地计数（由 outputMode("complete") 指定）发送到控制台。...但是，当这个查询启动时， Spark 将从 socket 连接中持续检查新数据。...例如，当 /data/year=2015/ 存在时，可以添加 /data/year=2016/，但是更改 partitioning column （分区列）是无效的（即通过创建目录 /data/date...writeStream .foreach(...) .start() Console sink (for debugging) （控制台接收器（用于调试）） - 每次触发时，将输出打印到...这应该用于低数据量的调试目的，因为在每次触发后，整个输出被收集并存储在驱动程序的内存中。
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