Druid.io系列(五):查询过程

pydruid:用于Druid的Python连接器 吡德鲁伊 pydruid公开了一个简单的API,用于创建,执行和分析查询。 pydruid可以将查询结果解析为 DataFrame对象,以进行后续数据分析-这在 , 堆栈(用于科学计算)和 (用于机器学习)之间提供了紧密的集成。 pydruid可以将查询结果导出到TSV或JSON中,以便使用您喜欢的工具(例如R,Julia,Matlab,Excel)进行进一步处理。 它提供同步和异步客户端。 此外,pydruid实现了和,并提供了与Druid进行交互的命令行界面。 安装: pip install pydruid # or, if you intend to use asynchronous client pip install pydruid [ async ] # or, if you intend to export query results into pandas pip i 立即下载

Druid使用JSON over HTTP 作为底层的查询语言,不过强大的社区也为我们提供了多种查询方式,比如Python接口pydruid、R接口RDruid、JavaScript接口plywood、类SQL接口plyql、PHP接口druid-php等。

Druid查询目前只支持单表操作,基本涵盖了ANSISQL中常用的查询语句,包括:

聚合类(Aggregation)查询
时间序列查询
TopN查询
GroupBy

元信息(Metadata)类查询
时间范围查询(数据集最早和最近出现时间点)
Segment元信息
DataSource元信息

搜索类(Search)查询(包括Select查询)
不过Druid目前还不支持JOIN类操作,以上已支持的各类查询的详细说明可以参见:http://druid.io/docs/0.9.1.1/querying/searchquery.html

查询过程
在介绍BrokerNode中已基本概述了Druid是如何查询集群内的数据。BrokerNode作为集群内查询入口,需要了解数据在集群内的分布情况,才能将查询请求发送给对应的数据节点(包括HistoricalNode和Real-TimeNode),BrokerNode会merge每个节点返回的数据,最终返回给用户。

在这里主要说下带有过滤(filter)的查询请求,我们知道Segments内部存在位图索引,所以数据的过滤操作完全可以转换为bitmap的按位逻辑操作,所以无论是HistoricalNodes还是Real-TimeNodes,都不需要去查看原始数据,只需要通过位图索引的按位逻辑操作,获得符合过滤条件的行号,再取出需要的列返回给Broker即可。

数据查询系统Druid介绍 Druid是一个高效的数据查询系统,主要解决的是对于大量的基于时序的数据进行聚合查询。数据可以实时摄入,进入到Druid后立即可查,同时数据是几乎是不可变。通常是基于时序的事实事件,事实发生后进入Druid,外部系统就可以对该事实进行查询。 立即下载

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