Druid是目前非常流行的一款高性能的、分布式列存储的实时OLAP框架，有比较多的用户需要部署该框架解决他们的业务问题。
historical分冷热节点 不同节点可以参考评论中的配置 historical冷节点
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）。
博主这里项目采用maven构建，使用spring容器， 关于Druid数据库连接池是什么等问题可移步我的这篇博文，数据库连接池Druid一览
注意：配置中都是以 spring.datasource.druid 开头，使用驼峰命名
Druid Spring Boot Starter 用于帮助你在Spring Boot项目中轻松集成Druid数据库连接池和监控。
Druid 主页 https://github.com/alibaba/druid
在上篇文章里，我们比较了 Kylin 和 Druid 这两个重要的 OLAP引擎的特点，也分析了 Kylin on HBase 的不足，得出了使用 Druid 代替 HBase 作为 Kylin 存储的方案，最后介绍了美团开发的 Kylin on Druid 的架构和流程。在这篇文章中，我们接着上篇文章，将介绍如何使用 Kylin on Druid，Kylin on Druid 的性能表现，以及在使用过程中总结的一些经验。
如果您已经有一个独立服务器的部署实例，并且希望在整个迁移过程中保留数据，请在对元数据进行迁移之前先阅读：
micro-quickstart尺寸适合笔记本电脑等小型机器，目的是用于快速评估使用情况。
Imply基于Druid进行了一些组件的开发，是Druid的集成包，提供开源版本和商业版本，类似CDH一样，使安装Druid简化了部署，Imply也是Druid团队开发。
在本 Docker 的快速指南中，我们将从 Docker Hub 下载 Apache Druid 镜像，在一台机器上安装并使用 Docker 和 Docker Compose 。
Apache Druid 是一个集时间序列数据库、数据仓库和全文检索系统特点于一体的分析性数据平台。
如果你已经有一个已经存在并且独立运行的独立服务器部署的话，例如在页面 single-server deployment examples 中部署的服务器， 下面的这个示例将会帮助你将 Coordinator 和 Overlord 合并到一个进程上面
在 common.runtime.properties中的 druid.extensions.loadList 中添加 "druid-s3-extensions" 。最终如下
Druid是Java语言中最好的数据库连接池。Druid能够提供强大的监控和扩展功能。
Druid 是阿里巴巴开源平台上的一个项目，整个项目由数据库连接池、插件框架和 SQL 解析器组成，该项目主要是为了扩展 JDBC 的一些限制，可以让程序员实现一些特殊的需求，比如向密钥服务请求凭证、统计 SQL 信息、SQL 性能收集、SQL 注入检查、SQL 翻译等，程序员可以通过定制来实现自己需要的功能。通常叫"德鲁伊的"
转自阿里Druid官方，欢迎大家使用Druid，常见问题在这里解答，希望对大家有所帮助。
项目中采用的关系型数据库是mysql，那么关系型数据库有哪些优劣势，我们可以参考下面的分析： 关系型数据库的优点： 1.基于ACID，支持事务，适合于对安全性和一致性要求高的的数据访问 2.可以进行Join等复杂查询，处理复杂业务逻辑，比如：报表 3.使用方便，通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便
本问介绍的Druid 是一个分布式的支持实时分析的数据存储系统（Data Store）。美国广告技术公司MetaMarkets 于2011 年创建了Druid 项目，并且于2012 年晚期开源了Druid 项目。Druid 设计之初的想法就是为分析而生，它在处理数据的规模、数据处理的实时性方面，比传统的OLAP 系统有了显著的性能改进，而且拥抱主流的开源生态，包括Hadoop 等。多年以来，Druid 一直是非常活跃的开源项目。
Apache Druid 适用于对实时数据提取，高性能查询和高可用要求较高的场景。因此，Druid 通常被作为一个具有丰富 GUI 的分析系统，或者作为一个需要快速聚合的高并发 API 的后台。Druid 更适合面向事件数据。
3. 产生背景-见温少访谈： http://www.iteye.com/magazines/90
Druid（德鲁伊）是一个分布式的、支持实时多维 OLAP 分析、列式存储的数据处理系统，支持高速的实时数据读取处理、支持实时灵活的多维数据分析查询。在Druid数十台分布式集群中支持每秒百万条数据写入，对亿万条数据读取做到亚秒到秒级响应。此外，Druid支持根据时间戳对数据进行预聚合摄入和聚合分析，在时序数据处理分析场景中也可以使用Druid。
本文提要 前文也提到过druid不仅仅是一个连接池技术，因此在将整合druid到项目中后，这一篇文章将去介绍druid的其他特性和功能，作为一个辅助工具帮助提升项目的性能，本文的重点就是两个字：监控。 我的github地址点这里 druid监控 因为已经做了整合，所以这一步较为简单，只需要在web.xml中做一下简单的Servlet配置即可。 <servlet> <servlet-name>DruidStatView</servlet-name>
由于Druid不断升级，导致很多的配置都发生了不同的变化，使用老配置会导致一些监控失效。本文存在的意义就是记录一个可用的版本，后面升级均可参考本文进行修改
以前弄项目的时候，也没配置druid性能监控，但是随着用户的增多，有的时候网站访问慢了，就想知道哪个地方遇到了性能问题，然后好对方法以及sql进行优化，该加索引的加索引，该缓存的去缓存。
Druid 数据源通常等效于关系数据库中的表。Druid 的lookups行为与数仓型数据库的维表相似，但是正如您将在下面看到的那样，如果可以避免，通常建议使用非规范化。
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。在一些对大数据分析非常依赖的企业，往往同时运行着 Kylin 和 Druid 两套系统，服务于不同的业务场景。
Druid 是一个分布式的支持实时分析的数据存储系统（Data Store）。美国广告技术公司MetaMarkets 于2011 年创建了Druid 项目，并且于2012 年晚期开源了Druid 项目。Druid 设计之初的想法就是为分析而生，它在处理数据的规模、数据处理的实时性方面，比传统的OLAP 系统有了显著的性能改进，而且拥抱主流的开源生态，包括Hadoop 等。多年以来，Druid 一直是非常活跃的开源项目。
从根本上讲，ClickHouse，Druid和Pinot都是相似的，因为它们在同一节点上存储数据并进行查询处理，这与去耦BigQuery体系结构不同。最近，我以Druid为例描述了一些固有的问题与耦合结构1，2）。目前没有与BigQuery等效的开源软件（也许是Drill吗？），我已经在本博文中探讨了构建此类开源系统的方法。
Druid连接池是阿里巴巴开源的数据库连接池项目。Druid连接池为监控而生，内置强大的监控功能，监控特性不影响性能。功能强大，能防SQL注入，内置Loging能诊断Hack应用行为。 Druid连接池是阿里巴巴内部唯一使用的连接池，在内部数据库相关中间件TDDL/DRDS 都内置使用强依赖了Druid连接池，经过阿里内部数千上万的系统大规模验证，经过历年双十一超大规模并发验证。
Apache Druid是一个分布式的、面向列的、实时分析数据库，旨在快速获取大量数据并将其编入索引，并对大型数据集进行快速的切片和切分分析（“OLAP查询），常用于实时摄取、快速查询和对时间依赖性很高的数据库用户。因此，Druid可以为可视化的分析应用程序提供强力的数据源支持，或用作需要快速聚合的高并发API的后端。Druid最适合面向事件的数据。
Druid 是一个专为大型数据集上的高性能切片和 OLAP 分析而设计的数据存储系统。
作为一名专注于大数据处理与实时分析技术的博主，我深知Apache Druid作为一款高性能的实时数据分析系统，在现代数据栈中所发挥的关键作用。本篇博客将结合我个人的面试经历，深入剖析Druid的设计理念、核心功能及其在实际应用中的最佳实践，分享面试必备知识点，并通过示例进一步加深理解，助您在求职过程中自信应对与Druid相关的技术考察。
玩过魔兽世界，暗黑破坏神，Dota，炉石传说，Dota自走棋的朋友，对这个词一定不陌生。
其中：publicKey 为公钥 ， password为加密后密码，privateKey为私钥
本文使用Druid的连接池替换掉原来的C3P0连接池，然后配置Druid的相关属性，完成对Spring Web工程的JDBC监控。
# merge sql error, dbType dm, sql 达梦数据库配合Druid报错及解决方案 # 一. 问题描述 编写代码进行测试的时候，控制台报出如下错误 2021-02-26 16:
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/163568.html原文链接：https://javaforall.cn
如果觉得老调不好，可以DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource(); 再调用setter方法使用配置文件的值，不过很麻烦。
在spring boot项目的配置文件application.properties中添加如下配置：
Druid也可以与Kafka整合，直接读取Kafka中某个topic的数据在Druid中进行OLAP分析，步骤如下：
Druid首先是Java语言中最好的数据库连接池，也是阿里巴巴的开源项目。Druid是阿里巴巴开发的号称为监控而生的数据库连接池，在功能、性能、扩展性方面，都超过其他数据库连接池，包括DBCP、C3P0、BoneCP、Proxool、JBoss DataSource等等等，秒杀一切。而且Druid已经在阿里巴巴部署了超过600个应用，经过好几年年生产环境大规模部署的严苛考验！
spring: datasource: #Spring Boot 默认是不注入这些属性值的，需要自己绑定 #druid 数据源专有配置 initialSize: 5 minIdle: 5 maxActive: 20 maxWait: 60000 timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000 minEvictableIdleTimeMillis: 300000 validationQuery: SELECT 1 FROM DUAL testWhileIdle: true testOnBorrow: false testOnReturn: false poolPreparedStatements: true #配置监控统计拦截的filters，stat:监控统计、log4j：日志记录、wall：防御sql注入 #如果允许时报错 java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.log4j.Priority #则导入 log4j 依赖即可，Maven 地址：https://mvnrepository.com/artifact/log4j/log4j filters: stat,wall,log4j maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize: 20 useGlobalDataSourceStat: true connectionProperties: druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=500
Druid 是一个非常强大的数据库连接池，但是它的强大并不仅仅体现在作为一个高性能连接池加快数据访问上和连接管理上，它内置了一个强大的监控工具：Druid Monitor。不仅可以监控数据源和慢查询，还可以监控 Web 应用、URI 监控、Session 监控、Spring 监控等。
3.访问WebUI 组件名 URL broker http://node01:8888 coordinator、overlord http://node01:8081/index.html middleManager、historical http://node01:8090/console.html
今天想和大家聊一聊 Druid 中的监控功能。 Druid 数据库连接池相信很多小伙伴都用过，个人感觉 Druid 是阿里比较成功的开源项目了，不像 Fastjson 那么多槽点，Druid 各方面一直都比较出色，功能齐全，使用也方便，基本的用法就不说了，今天我们来看看 Druid 中的监控功能。 1. 准备工作 首先我们来创建一个 Spring Boot 工程，引入 MyBatis 等，如下： 选一下 MyBatis 和 MySQL 驱动，做一个简单的测试案例。 先来连接一下数据库： spring.da
场景：前台传来大量数据，需要插入到redis和mysql中，同时进行速度缓慢，还容易丢失数据。下面进行模拟测试。
来源：blog.csdn.net/weixin_44730681/article/details/107944048
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