Druid是一个快速的列式分布式的支持实时分析的数据存储系统。它在处理PB级数据、毫秒级查询、数据实时处理方面，比传统的OLAP系统有了显著的性能改进。
场景描述：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。Druid最常用作为GUI分析应用程序提供动力的数据存储，或者用作需要快速聚合的高度并发API的后端。
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。
具体查看 https://druid.apache.org/libraries.html
Apache IoTDB（物联网数据库）是一个物联网原生数据库，具有高性能的数据管理和分析能力，可部署在边缘和云端。Apache IoTDB以其轻量级的架构、高性能和丰富的特性集以及与Apache Hadoop、Spark和Flink的深度集成，可以满足物联网海量数据存储、高速数据摄取和复杂数据分析的需求工业领域。
Prometheus 监控系统是云原生环境下主流的监控系统，在各大厂都有比较广泛的应用。
设计一个系统来预估未来一年的广告流量，不是总流量，是任意时间段任何定向(Targeting)条件约束情况下的流量。定向条件有近百种（内容类别，设备平台，用户地域，用户人口属性等），整个时间区间不同组合数（也就是数据行数）是亿级别。目标是秒级的查询响应时间。
Druid中的数据存储在datasource中，类似RDBMS中的table，每个datasource中按照时间划分，每个时间范围称为一个chunk(一般一天为一个chunk)，在一个chunk中数据根据维度的Hash或者范围被分成一个或者多个segment，每个segment都是一个单独的文件，通常包含几百万行数据，这些segment是按照时间组织成的，所以在按照时间查询数据时，效率非常高。实际上，datasource和chunk都是抽象的，Druid底层存储就是Segment，一旦一个Segment生成后就无法被修改，只能通过生成一个新的Segment来代替旧版本的Segment。
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(Indexing Service)的组件，即Overlord和MiddleManager节点。
Apache Druid 是一个实时分析型数据库，旨在对大型数据集进行快速查询和分析（“OLAP” 查询)。
OLAP是英文Online Analytical Processing的缩写，中文称为联机分析处理。它是一种基于多维数据模型的分析处理技术，用于从不同的角度进行数据挖掘和分析，以帮助用户快速发现数据之间的相关性和趋势。
爱奇艺目前使用到的大数据相关技术有Druid、Impala、Kudu、Kylin、Presto、ElasticSearch等，并且随着各技术框架的版本升级而升级。比如：
来源 | https://www.cyningsun.com/02-22-2020/hidden-secret-to-understanding-prometheus.html
当我第一次接触 Prometheus 的时候也有类似的感觉。对初学者来说， Prometheus 包含的概念太多了，门槛也太高了。
Apache Druid 是一个实时分析型数据库，旨在对大型数据集进行快速查询和分析（"OLAP" 查询)。
前言 如何用TensorFlow结合LSTM来做时间序列预测其实是一个很老的话题，然而却一直没有得到比较好的解决。如果在Github上搜索“tensorflow time series”，会发现star数最高的tgjeon/TensorFlow-Tutorials-for-Time-Series已经和TF 1.0版本不兼容了，并且其他的项目使用的方法也各有不同，比较混乱。 在刚刚发布的TensorFlow 1.3版本中，引入了一个TensorFlow Time Series模块，以下简称为TFTS）。TFT
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。
了解过 Apache Druid 或之前看过本系列前期文章的同学应该都知道 Druid 兼具数据仓库，全文检索和时间序列的能力。那么为什么其可以具有这些能力，Druid 在实现这些能力时做了怎样的设计和努力？
作者 | 何之源 前言 如何用TensorFlow结合LSTM来做时间序列预测其实是一个很老的话题，然而却一直没有得到比较好的解决。如果在Github上搜索“tensorflow time seri
当前主流TSDB的时序数据模型都是以标签(tag 或者称为label) 为主来唯一确定一个时间序列(一般也附加上指标名称,时间戳等).
如何用 TensorFlow 结合 LSTM 来做时间序列预测其实是一个很老的话题，然而却一直没有得到比较好的解决。如果在 Github 上搜索 “tensorflow time series”，会发现 star 数最高的 tgjeon/TensorFlow-Tutorials-for-Time-Series ( http://t.cn/Rpvepai)已经和 TF 1.0 版本不兼容了，并且其他的项目使用的方法也各有不同，比较混乱。 在刚刚发布的 TensorFlow 1.3 版本中，引入了一个 Ten
AI 科技评论按：本文作者何之源，原文载于知乎专栏AI Insight，AI 科技评论获其授权发布。 前言 如何用TensorFlow结合LSTM来做时间序列预测其实是一个很老的话题，然而却一直没有得到比较好的解决。如果在Github上搜索“tensorflow time series”，会发现star数最高的tgjeon/TensorFlow-Tutorials-for-Time-Series已经和TF 1.0版本不兼容了，并且其他的项目使用的方法也各有不同，比较混乱。 在刚刚发布的TensorFlow
对于目前大多数Druid 的使用场景来说，Druid 本质上是一个分布式的时序数据库，而对于一个数据库的性能来说，其数据的组织方式至关重要。为了更好地阐述Druid 的架构设计思想，我们得先从数据库的文件组织方式聊起。
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。
随着互联网、物联网、5G、人工智能、云计算等技术的不断发展，越来越多的数据在互联网上产生，对互联网的运营也开始进入精细化，因此大数据、数据分析、数字营销开始变成每个互联网企业的重点。在做数据分析时有OLAP、OLTP是我们必定会遇到的技术，在介绍OLAP引擎技术选型之前，我们先看看这两个技术分别是什么意思？
OLAP（On-line Analytical Processing，联机分析处理）是在基于数据仓库多维模型的基础上实现的面向分析的各类操作的集合。可以比较下其与传统的OLTP（On-line Transaction Processing，联机事务处理）的区别来看一下它的特点：
大家也知道Cloudera Manager提供了丰富的监控指标，部分客户也有自己统一的监控平台，需要将CM上的监控指标集成到统一的监控平台上，因此可以通过提供的API接口获取监控指标，本篇文章Fayson主要介绍如何通过CM API接口获取集群所有节点内存和磁盘使用情况。如下图所示：
微信的多维指标监控平台，具备自定义维度、指标的监控能力，主要服务于用户自定义监控。作为框架级监控的补充，它承载着聚合前 45亿/min、4万亿/天的数据量。当前，针对数据层的查询请求也达到了峰值 40万/min，3亿/天。较大的查询请求使得数据查询遇到了性能瓶颈：查询平均耗时 > 1000ms，失败率居高不下。针对这些问题，微信团队对数据层查询接口进行了针对性的优化来满足上述场景，将平均查询速度从1000ms+优化到了100ms级别。本文为各位分享优化过程，希望对你有用！
做数据的同学相信大家对Druid和Es都不陌生，Druid可以说是一款基于时序的查询引擎，支持数据实时摄入，在数据摄入前指定维度和指标，提供基于时间层面的预聚合，Druid会把一个数据点当做一个实际发生的事实，在数据摄入后就不能修改。常被应用于一些实时的场景，比如对数据实时分时间段分组聚合。ES同样是一款高效的查询引擎，支持数据的批量导入，同样支持数据实时的摄入，也支持数据批量导入，相比于Druid不仅对聚合高度支持，同时兼顾强大的搜索能力，ES主要是基于对摄入数据进行分词，同时构建索引增加查询聚合的速度。通常我一般将ES用作一些离线的场景，对离线场景支持指标的快速查询和聚合。
假如某个观察值序列通过序列预处理可以判定为平稳非白噪声序列，就可以利用ARMA模型对该序列进行建模。建模的基本步骤如下：
作者 | 何之源 前言 如何用TensorFlow结合LSTM来做时间序列预测其实是一个很老的话题，然而却一直没有得到比较好的解决。如果在Github上搜索“tensorflow time series”，会发现star数最高的tgjeon/TensorFlow-Tutorials-for-Time-Series已经和TF 1.0版本不兼容了，并且其他的项目使用的方法也各有不同，比较混乱。 在此前发布的TensorFlow 1.3版本中，引入了一个TensorFlow Time Series模块（源码地
Apache Druid是一款优秀的OLAP引擎，众所周知数据存储格式对一款存储系统来说是最核心的组件，Druid的数据格式是自定义的，以此保证了在海量数据下的亚秒级查询。本文深入分析Druid V1版本数据存储格式，包括索引结构和数据在磁盘中的存储方式。在阅读本文之前希望您对Druid和数据存储有简单了解。
作者：何之源 转载自知乎专栏：AI Insight 量子位 已获授权编辑发布 这篇文章中，作者详细介绍了TensorFlow Time Series（TFTS）库的使用方法。主要包含数据读入、AR模型的训练、LSTM模型的训练三部分内容。内容翔实有趣，量子位转载分享给大家。 前言 如何用TensorFlow结合LSTM来做时间序列预测其实是一个很老的话题，然而却一直没有得到比较好的解决。如果在Github上搜索“tensorflow time series”，会发现star数最高的tgjeon/Tensor
👉腾小云导读 微信的多维指标监控平台，具备自定义维度、指标的监控能力，主要服务于用户自定义监控。作为框架级监控的补充，它承载着聚合前 45亿/min、4万亿/天的数据量。当前，针对数据层的查询请求也达到了峰值 40万/min，3亿/天。较大的查询请求使得数据查询遇到了性能瓶颈：查询平均耗时 > 1000ms，失败率居高不下。针对这些问题，微信团队对数据层查询接口进行了针对性的优化来满足上述场景，将平均查询速度从1000ms+优化到了100ms级别。本文为各位分享优化过程，希望对你有用！ 👉目录 1 背景介绍
点击下方公众号关注并分享，获取MongoDB最新资讯！ 名词解释 Glossary bucket：带有相同的元数据且在一段有限制的间 隔区间内的测量值组。 bucket collection ：用于存储时序型集合的底层的分组桶的系统集合。复制、分片和索引都是在桶级别上完成的。 measurement：带有特定时间序列的K-V集合。 meta-data：时序序列里很少随时间变化的K-V对，同时可以用于识别整个时序序列。 time-series：一段间隔内的一系列测量值。 time-series coll
导读：Apache Druid是一款优秀的OLAP引擎，众所周知数据存储格式对一款存储系统来说是最核心的组件，Druid的数据格式是自定义的，以此保证了在海量数据下的亚秒级查询。本文深入分析Druid V1版本数据存储格式，包括索引结构和数据在磁盘中的存储方式。在阅读本文之前希望您对Druid和数据存储有简单了解。
本文介绍了如何使用TensorFlow进行时间序列预测，包括基于ARIMA的模型和基于LSTM的模型。首先介绍了TensorFlow Time Series模块，然后通过一个例子演示了如何使用该模块进行时间序列预测。最后介绍了如何使用LSTM模型进行时间序列预测。
与Druid架构相辅相成的是其基于DataSource与Segment的数据结构，它们共同成就了 Druid的高性能优势。
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。
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。
Kylin、Druid、ClickHouse是目前主流的OLAP引擎，本文尝试从数据模型和索引结构两个角度，分析这几个引擎的核心技术，并做简单对比。在阅读本文之前希望能对Kylin、Druid、ClickHouse有所理解。
导读：Kylin、Druid、ClickHouse是目前主流的OLAP引擎，本文尝试从数据模型和索引结构两个角度，分析这几个引擎的核心技术，并做简单对比。在阅读本文之前希望能对Kylin、Druid、ClickHouse有所理解。
KYLIN、DRUID、CLICKHOUSE是目前主流的OLAP引擎，本文尝试从数据模型和索引结构两个角度，分析这几个引擎的核心技术，并做简单对比。在阅读本文之前希望能对KYLIN、DRUID、CLICKHOUSE有所理解。
微信的多维指标监控平台，具备自定义维度、指标的监控能力，主要服务于用户自定义监控。作为框架级监控的补充，它承载着聚合前 45亿/min、4万亿/天的数据量。
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。
Druid流数据摄入后会以Index形式保存在内存中，同时会定期将Index序列化成Segment文件持久化到可靠存储中（如HDFS），批数据摄入会直接通过离线任务生成Segment存储，供服务加载使用。本节先对照Druid官方文档中对Segment的描述[1]，介绍下Druid Segment，然后在下一节以一个测试Segment为例，并结合Druid源码，详细说明Druid是如何存储数据的。
对很多人来说，未知、不确定、不在掌控的东西，会有潜意识的逃避。当我第一次接触 Prometheus 的时候也有类似的感觉。对初学者来说， Prometheus 包含的概念太多了，门槛也太高了。
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