Druid 数据存储在 datasources，datasource 类似于传统 RDBMS 中的 table。 Druid 在向数据源摄取数据时，可以选择 rollup，也可以不 rollup。...启用 rollup 功能后，Druid 会在摄取期间部分聚合数据，从而有可能减少数据行数，减少存储空间并提高查询性能。...考虑是否要启用 rollup 以进行预聚合，还是要禁用 rollup 并按原样加载现有数据。Druid 中的 rollup 类似于在关系模型中创建汇总表。...考虑启用 rollup，这将使 Druid 可能将多个点合并到 Druid 数据源中的一行中。 如果你预先不知道要有哪些列，可以使用一个空白的维度列表，然后自动检测维度列。...如果您的日志数据主要具有分析用例，请考虑启用 rollup。这将意味着你将失去从 Druid 检索单个事件的能力，但可能会获得更高的压缩并提高查询性能。
Druid 作为一个高可用、高性能和多特性的 OLAP 平台，使用场景丰富。 ? Druid 使用场景 许多互联网公司基于 Druid 搭建 OLAP 数据分析和 BI 平台。...无论使用哪种方式，深入了解 Spec 的编写既是开始使用 Druid 的第一步，也是深入了解 Druid 各种概念，继而深入了解 Druid 原理的必经之路。...Druid 支持以下列类型：String，Long，Float，Double。下面章节中我们将看到这些类型如何被使用。 在我们讲如何定义其他非时间列之前，先讨论一下 rollup。...Rollup 在摄入数据时，我们需要考虑是否需要 rollup。 如果开启 rollup，需要将输入数据列分成两种类型，维度(dimension)和指标(metric)。...在此教程中，我们开启 rollup。
开始 本教程演示了如何使用 Druid 的 Kafka indexing 服务从 Kafka 流中加载数据至 Druid。...在Configure schema步骤中，你可以配置哪些维度和指标可以摄入 Druid。这是数据被摄入 Druid 后呈现的样子。...由于我们的数据集比较小，点击Rollup开关关闭 rollup 功能。 对 schema 配置满意后，单击Next进入Partition步骤，以调整数据至 segment 的分区。 ?...type": "uniform", "segmentGranularity": "DAY", "queryGranularity": "NONE", "rollup...本文翻译至 Druid 官方文档 请关注我们。一起学习 Druid 知识。
点击“Next Filter”是进行数据过滤，这里我们导入所有数据，所以这里直接点击“Next Configure schema”，可以设置是否“Rollup”上卷，可以将原始数据在注入的时候就进行汇总处理...rollup上卷指的是按照相同维度的数据对度量字段进行聚合操作，可以做到减少存储空间大小。...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。..."type": "uniform", "segmentGranularity": "DAY", "queryGranularity": "HOUR", "rollup..."segmentGranularity": "DAY", "queryGranularity": { "type": "none" }, "rollup
1、Loading a file——加载文件 Druid提供以下几种方式加载数据： 通过页面数据加载器 通过控制台 通过命令行 通过Curl命令调用 1.1、数据加载器 Druid提供了一个示例数据文件...解析时间 解析时间成功 之后两步是transform和filter 这里不做演示了 直接next 1.1.7、确认Schema 这一步会让我们确认Schema 可以做一些修改 由于数据量较小 我们直接关掉Rollup...day", "queryGranularity" : "none", "intervals" : ["2015-09-12/2015-09-13"], "rollup.../tutorial/wikiticker-2015-09-12-sampled.json 2.3 加载kafka数据到Druid druid加载kafka的数据也有多种方式 数据加载器 控制台 CURL...type": "uniform", "segmentGranularity": "DAY", "queryGranularity": "NONE", "rollup
Druid 的数据格式如下： 分成三个部分： Timestamp：时间戳信息 Dimension：维度信息 Metrics: 一般是数值型 Druid 会自动对数据进行 Rollup，也就是聚合。...我在上面说过一次 Druid 的 Rollup 不支持 average，也就是平均值，那么如果我查询的时候要查询平均值应该怎么做呢？...(其实查询平均值是一个非常常见的需求，关于为了 Druid 的 Rollup 不支持 average，欢迎留言讨论。)...其他问题 明细查询 由于 Druid 会对存储的数据做 Rollup，正常情况下是不能存储明细的。...比如 ： zk 地址，用来做服务发现 dimension 指定 Rollup 的聚合算子指定：count, sum, max, min 等，注意没有 avg segment 的时间粒度指定 窗口大小指定
Druid Durid 是一个大数据 MPP 查询型数据产品，核心功能 Rollup，所有的需要 Rollup 原始数据必须带有时间序列字段。...Druid 样本数据，必须带有 time 时间字段。 笔者之前负责过公司所有 Elasticsearch 技术栈相关数据项目，当时也有碰到一些实时聚合查询返回部分数据的需求。...Druid 产品技术架构体系示意图 关于 Rollup 这个大数据分析领域，若有大规模的 Rollup 的场景需求，个人更倾向于 Druid。...Elasticsearch 在数据分析领域，产品能力偏弱一些，简单通用的场景需求可以大规模使用，但在特定业务场景领域，还是要选择更加专业的数据产品，如前文中提到的复杂聚合、大规模 Rollup、大规模的
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。...这个Segment是开启了rollup的，预聚合后有60(0x3c)行数据，不包括"__time"列共有23列，其中有12列维度，11列指标，指标有longSum和thetaSketch（基数计算）两种聚合方式...metadata.drd metadata.drd是一个如下所示的json，包含了指标列的聚合方式、时间维度格式、时间粒度和是否开启rollup等信息。...开启rollup表示生成Segment时会对数据进行预聚合，开启rollup可以大幅减少数据存储量，提升查询效率。关闭rollup则Segment中会保留写入的原始数据。..."type": "period", "period": "PT1H", "timeZone": "Asia/Shanghai", "origin": null }, "rollup
请将 {PATH_TO_DRUID} 替换为 Druid 的安装目录： export KAFKA_OPTS="-Dfile.encoding=UTF-8" ....现在我们将会使用 Druid 的 Kafka 索引服务（indexing service）来将我们加载到 Kafka 中的消息导入到 Druid 中。...这个界面显示的是当我们对数据在 Druid 中进行导入的时候，数据是如何在 Druid 中进行存储和表现的。...因为我们提交的数据集非常小，因此我们可以关闭 回滚（rollup） ，Rollup 的开关将不会在这个时候显示来供你选择。...https://www.ossez.com/t/druid-kafka-kafka/13654
第3章 Druid的数据结构 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。 3.1....DataSource结构 若与传统的关系型数据库管理系统（ RDBMS）做比较，Druid的DataSource可以理解为 RDBMS中的表（Table）。...无论是实时数据消费还是批量数据处理， Druid在基于DataSource结构存储数据时即可选择对任意的指标列进行聚合（ RollUp）操作。该聚合操作主要基于维度列与时间范围两方面的情况。...相对于其他时序数据库， Druid在数据存储时便可对数据进行聚合操作是其一大特点，该特点使得 Druid不仅能够节省存储空间，而且能够提高聚合查询的效率。 3.2....从数据按时间分布的角度来看，通过参数 segmentGranularity的设置，Druid将不同时间范围内的数据存储在不同的 Segment数据块中，这便是所谓的数据横向切割。
day", "queryGranularity" : "none", "intervals" : ["2015-09-12/2015-09-13"], "rollup..."type": "uniform", "segmentGranularity": "DAY", "queryGranularity": "NONE", "rollup...可以发现现有的Druid数据源作为外部表，将批处理数据创建或摄取到Druid，使用Hive设置Druid-Kafka流式摄取，以及从Hive查询Druid数据源。...=hadoop46.luqimin.cn:8090 hive.druid.passiveWaitTimeMs=30000 hive.druid.rollup=true...hive.druid.working.directory=/tmp/druid-indexing Druid加载数据时，会进行自动汇总，临时关闭自动汇总请在beeline中设置： set hive.druid.rollup
Druid流式数据加载一、Druid与Kafka整合1、使用webui加载Kafka数据Druid也可以与Kafka整合，直接读取Kafka中某个topic的数据在Druid...Druid主页http://node5:8888,点击“Load data”标签：填写Kafka Server、Topic、点击“Parse data”:2、查询Druid中的数据点击...“Query”编写SQL ，查询DataSource “druid-topic”数据如下：向Kafka topic druid-topic中继续写入如下数据：{"data_dt":"2021-07-01T08...：4、使用post方式加载Kafka数据由于前面已经使用Druid加载过当前Kafka“druid-topic”topic的数据，当停止Druid supervisors 中实时读取..."uid" ] }, "granularitySpec": { "queryGranularity": "none", "rollup
一、面试经验分享在与Druid相关的面试中，我发现以下几个主题是面试官最常关注的：Druid系统架构与核心概念：能否清晰描述Druid的架构组成，包括Broker、Historical、MiddleManager...如何理解Druid的数据摄入、存储、查询执行流程？Druid SQL与查询能力：能否熟练使用Druid SQL进行复杂查询、聚合操作、时间序列分析等？...如何理解Druid的近似查询、位图索引、数据缓存等优化技术？Druid性能调优与运维：如何根据查询特征、数据规模、硬件资源等因素进行性能调优？如何利用Druid监控、警报、扩展性等功能进行运维管理？...Druid与其他实时分析系统对比：能否对比分析Druid与Elasticsearch、ClickHouse、InfluxDB等系统的优缺点？在何种场景下更倾向于选择Druid？..."type": "uniform", "segmentGranularity": "day", "queryGranularity": "hour", "rollup
nano-quickstart 二、下载安装包 访问官网： http://druid.io/现在也会跳转https://druid.apache.org/ 或者直接访问https://druid.apache.org...也可以选择下载源码包 用maven进行编译 三、安装 上传安装包 在终端中运行以下命令来安装Druid： tar -xzf apache-druid-0.17.0-bin.tar.gz cd apache-druid...依赖 lib/* -Druid库 quickstart/* -快速入门教程的配置文件，样本数据和其他文件 配置文件 #进入我们要启动的配置文件位置： cd conf/druid/single-server...7、确认Schema 这一步会让我们确认Schema 可以做一些修改 由于数据量较小 我们直接关掉Rollup 直接下一步 ? 8、设置分段 这里可以设置数据分段 我们选择hour next ?...Druid相关博文 什么是Druid 静下心来，努力的提升自己，永远都没有错。更多实时计算相关博文，欢迎关注实时流式计算
第7章 Druid数据摄入之Tranquility 在上面的内容中，我们学习了如何通过索引服务器摄取数据，然而索引服务器的API太过底层，运用起来比较麻烦。...向Druid发送数据，需将Tranquility库依赖到程序中。...": "druid/overlord", "druid.discovery.curator.path": "/druid/discovery", "druidBeam.taskLocator...val discoveryPath = "/druid/discovery" // Your overlord's druid.discovery.curator.path val dataSource....discoveryPath(discoveryPath) .location(DruidLocation(indexService, dataSource)) .rollup
一、Druid Hadoop-based ingestion简介 Apache Druid是一款开源时序OLAP数据库，支持流数据摄入和批数据摄入两种数据写入方式，其中批数据摄入又包括Native batch...本文的目的就是对照Druid源码，解析Druid如何通过MapReduce任务完成索引计算并生成Segment文件存储。...时间戳截取的目的是为了方便rollup，即将属于同一个时间区间的数据预聚合起来，这样虽然丢失了部分原始信息，但可以很大程度减少存储的数据量，并提升查询效率。...首先，如果只有一行数据，则直接将该行数据输出；如果有多条数据，则需要将其预聚合起来，这也是Druid rollup的核心过程，将所有维度值（包括TruncatedTimestamp）相同的数据压缩成一行...segmentGranularity": { "type": "period", "period": "PT1H", "origin": null }, "rollup
文章目录 Druid小传 RDBMS劣势 Druid简述 Druid的介绍 Druid的典型应用架构 国内哪些公司在使用Druid Druid 对比其他OLAP Druid小传 RDBMS劣势 项目中采用的关系型数据库是...7.高可用性与高可拓展性 Druid工作节点功能单一，不相互依赖 Druid集群在管理、容错、灾备、扩容都很容易 注意：阿里巴巴也曾创建过一个开源项目叫 Druid （简称阿里 Druid），...阿里 Druid 和 我们要讨论的 Druid 没有任何关系，它们解决完全不同的问题 Druid的典型应用架构 国内哪些公司在使用Druid 1.腾讯 腾讯企点采用Druid用于分析大量的用户行为...Elasticsearch Druid在导入过程会对原始数据进行Rollup，而ES会保存原始数据 Druid专注于OLAP，针对数据导入以及快速聚合操作做了优化 Druid不支持全文检索 Druid...Hdfs上，Hdfs的写入速度有可能成为瓶颈 SQL支持，Druid也支持SQL，但Druid不支持Join操作 Druid vs.
前端打包工具 前端打包工具的选择上，最终我选择了rollup，而没有选择webpack的原因有如下几点： rollup实现了tree-shaking，他可以根据函数的引用自动最少引入第三方依赖，这点看上去有点牵强...rollup打包的模式更丰富，打包后的文件结构也更为清晰 rollup可以按需排除一些第三方引入库，这让我做requirejs按需加载时控制第三方库的版本更为有效。...3. build文件夹 提供rollup打包的配置。.../rollup.dev.conf'); var rollup = require('rollup'); var path = require('path'); rollup.rollup(masterConfig.../dest/test.js') }); }); 注意： external节点用于排除不需要打包的模块，可以第三方的，也可以是本地的。
type": "uniform", "segmentGranularity": "DAY", "queryGranularity": "NONE", "rollup...https://www.ossez.com/t/druid-kafka-supervisor/13655
流式计算在近些年的热度与日俱增，从Google Dataflow论文的发表，到Apache Flink计算引擎逐渐站到舞台中央，再到Apache Druid等实时分析型数据库的广泛应用，流式计算引擎百花齐放...流量数据可以近似去重，但订单行要精准去重 5：高吞吐，每分钟数据量在千万级记录，每天数百亿条新增记录 6：前端业务较多，查询并发度不能太低 通过对比目前业界广泛使用的支持实时导入的OLAP引擎，我们在druid...通过在base表上建立rollup，在导入时双写或多写并进行预聚合操作，这有点类似于物化视图的功能，可以将数据进行高度的汇总，以提升查询性能。...为了实现快速的多维数据查询，基于base表建立了不同的rollup，同时每个rollup的字段顺序，也要遵循过滤的字段尽可能放到前面的原则，充分利用前缀索引的特性。...这里并不是rollup越多越好，因为每个rollup都会有相应的物理存储，每增加一个rollup，在写入时就会增加一份IO。
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