Druid 集群体系架构

最新推荐文章于 2024-07-22 15:47:24 发布
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一个Druid集群包含多个不同类型的节点，这些节点被设计用来执行特定的操作。不同类型的节点相互独立，即使某个节点不可用，对其他节点也不会有太大影响，数据仍然可用。

节点类型主要有：

  • Real-time Nodes：负责实时数据的摄取和索引构建
  • Historical Nodes：固化节点，负责加载深存储系统中或Real-time节点中产生的不可变数据块（segment）。
  • Broker Nodes：代理节点，负责处理客户端的请求，将查询请求路由到Real-time节点和Historical 节点，合并查询结果等
  • Coordintor Nodes：协调节点，负责集群的负载均衡
大数据OLAP技术体系学习框架
Lansonli（蓝深李）的博客
10-10 2371
利用框架的力量，看懂游戏规则，才是入行的前提大多数人不懂，不会，不做，才是你的机会，你得行动，不能畏首畏尾选择才是拉差距关键，风向，比你流的汗水重要一万倍，逆风划船要累死人的上面这些看似没用，但实际很重要，这里就不再具体说明，感兴趣的同学可以看看我的学习框架的重要性我是怎么坚持学习的怎么确定学习目标本栏目为缺少OLAP技术体系的同学全面整理的体系学习知识，内容是按不同的技术体系整理的，带你丰富大数据OLAP技术知识体系，想学会就得自律加坚持，赶快行动吧。
Druid架构说明
Xlucas的博客
05-18 4176
1、druid简介 2、Druid特性 3、使用场景 4、RealtimeNode 5、HistoricalNode 6、BrokerNode 7、CoordinatorNode 8、架构介绍 9、分布式集群1、druid介绍 Druid是一个用于大数据实时查询和分析的高容错、高性能开源分布式系统，旨在快速处理大规模的数据，并能够实现快速查询和分析. 主要特性： 1、为分析而设计
Linux DRBD集群
guowei的博客
02-20 1173
Linux DRBD     存储的类型：         DAS：direct Attached Storage             IED，USB，STAT，SCSI，SAS         NAS：Network Attached Storage             传输速度慢         SAN：Storage Area Network             价格比较贵   ...
配置druid集群
大JAVA解决方案
04-13 787
Metadata Storage（元数据存储）MySQL 或 PostgreSQL 用于存储元数据信息ZooKeeper（集群状态管理服务）用于集群协调Deep Storage（数据文件存储库） HDFS 或 Cassandra 用于存储冷数据下载当前 Druid 最新版为：0.11.0，下载地址： http://druid.io/downloads.html下载 druid-0.11.0-bin...
Druid 集群方式部署 —— 元数据和深度存储
HONEY MOOSE
08-06 716
配置 metadata 存储和深度存储（deep storage） 从独立服务器部署上合并到集群 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： metadata migration deep storage migration 本指南中的元数据迁移是针对你将原数据存储在 Derby 数据库中，同时你的深度存储也是使用的 Derby 数据库。 如果你在单实例部署的服务器上已经使用了非 Derby 的数据库存储元数据或者分布式深度存
搭建Druid 0.13 集群
天天乐见的笔记本
03-06 1864
需要搭建的节点： 如图所示，需要搭建的节点： MiddieManager：执行提交的任务的工作节点，数据的导入（流式数据、批量式数据） Coordinator：管理段，加载新段，丢弃过时段，管理段复制以及平衡段负载 Overlord：负责接收任务、协调任务分配 Broker：转发查询（sql、API） Historical：用于查询深度存储内容 存储方案： 元数据存储：mysql 深度存储...
Druid【基础 01】是什么+主要特点+设计原则+架构+数据结构（简单入门Druid）
Java与大数据相关实践内容分享！
07-22 1495
Druid【基础 01】是什么+主要特点+设计原则+架构+数据结构（简单入门Druid）
熵简技术谈 | 实时OLAP引擎之Apache Druid：架构、原理和应用实践
shangjiankeji的博客
08-14 915
在熵简数据智能解决方案中，其中离用户最近的一环，是利用数据中台对外提供的数据服务做数据分析。在金融、消费、工业等不同领域的场景中，数据分析的维度、方式、需求各不相同，不过其核心都离不开一个实时 OLAP 引擎，向用户实时提供各种维度和度量的上卷、下钻、切片、切块等类型的分析结果。 本文以实时 OLAP 引擎的优秀代表 Druid 为研究对象，详细介绍 Druid 的架构思想和核心特性。在此基础上，我们介绍了熵简科技在数据智能分析场景下，针对私有化部署与实时响应优化的实践经验。 作者信息 本文出自熵.
Apache Druid
weixin_44595582的博客
11-02 1565
Apache Druid 官方文档：https://druid.apache.org/docs/latest/design/index.html Apache Druid 介绍 Apache Druid 是一个实时分析数据库 real-time analytics database，用于对大型数据集进行快速切片分析(OLAP 查询)。在实时摄入(数据)、快查询表现、长时间正常运行(high uptime)等方面要求很高的场景，Druid 发挥作用。 Druid 通常作为分析系统的 GUI、需要快速聚合的高并
druid cluster安装
u013009809的专栏
05-13 175
修改配置文件 1.druid.host=cdhpreview01（当前机器host ，不能为localhost 因为多个节点之前都是localhost无法识别） 2.druid.extensions.loadList=["druid-parquet-extensions", "mysql-metadata-storage","druid-hdfs-storage", "druid-kafka-indexing-service", "druid-datasketches"] 增加"druid-parq..
Apache Druid 中文翻译-集群部署（Clustered deployment）
小程序员的大梦想
04-01 489
Apache Druid被设计为作为可水平拓展、容错的集群进行部署。 在本文档中，我们将设置一个简单的集群，并讨论如何对其进行进一步配置以满足您的需求。 这个简单的集群将具有以下特点： 一台部署协调器（Coordinator ）and 统治（Overlord ）进程的master服务器 两台水平拓展、容错的数据服务器运行Historical（历史服务） 和MiddleManager（中间管...
Linux 高可用（HA）集群之DRBD详解
weixin_33981932的博客
08-17 321
大纲一、前言二、DRBD 是什么三、DRBD 主要功能四、DRBD 工作原理五、DRBD与HA 集群六、DRBD 复制模式七、DRBD 配置工具八、DRBD 配置文件九、DRBD 资源十、DRBD 支持的底层设备十一、DRBD 配置步骤十二、安装与配置 DRBD 详解 十三、DRBD 双主模式配置示例一、前言 在这一篇博文中我们主要讲解DRBD，在这里说点题外话...
Druid集群搭建手册
01-23 2627
初始化mysql ./mysqld --initialize --user=mysql --basedir=/usr/local/mysql --datadir=/usr/local/mysql/data 这条命令执行后会产生一个初始密码： A temporary password is generated for root@localhost: tj+/Yssvc9Gb (要记下来)首先执行如下命令生成公钥和私钥对：ssh-keygen -t rsa，一直按回车键，直到命令执行完毕。
Druid的介绍、使用和原理架构(数据摄取、数据查询)
迷雾总会解
06-22 8369
Druid是MetaMarket公司研发的一款针对海量数据进行高性能实时分析的OLAP引擎(包含存储引擎和分析引擎当前已经捐献给Apache基金会。低延迟交互式查询：Druid提供低延迟实时数据摄取(入库)，并采用预聚合、列式存储、位图索引 等手段使得海量数据分析能够亚秒级响应。高可用性( High Available )：Druid 使用 HDFS/S3 作为 Deep Storage，Segment 会在多个Historical 节点上进行加载；摄取数据时也可以多副本摄取，保证数据可用性和容错性。
druid集群的安装和验证
Xlucas的博客
05-30 7619
核心 1、环境和架构 2、druid的安装 3、druid的配置 4、overlord json 5、overlord csv1、druid 环境和架构 环境信息 Centos6.5 32GB 8C *5 Zookeeper 3.4.5 Druid 0.9.2 Hadoop-2.6.5 Jdk1.7 架构 10.20.23.42 Broker Real-tim
配置drbd高可用集群
weixin_33826268的博客
02-03 555
前期准备： 同步时间 （两个节点） 节点一(172.16.21.6) [root@stu21 heartbeat2]# ntpdate 172.16.0.1 31 Dec 20:59:25 ntpdate[6950]: adjust time server 172.16.0.1 offset 0.379319 sec [root@stu21 heartbeat2]# 最好...
c3p0和jdbctemplate配置oracle集群rac,C3P0连接池、DRUID连接池和JdbcTemplate
weixin_42514752的博客
04-08 455
目录一、C3P0连接池1.C3P0连接池简介2.常用的配置参数3.C3P0连接池基本使用(1)C3P0配置文件(2)API介绍4.使用步骤二、DRUID连接池1. DRUID简介2.DRUID连接池基本使用(1)API介绍(2)使用步骤(3)配置文件(4)DataSourceUtils工具类三、JdbcTemplate1. JdbcTemplate概念2. JdbcTemplate使用过程3.Jd...
Druid系列《三》集群
sinat_32176267的博客
08-31 813
  4.1集群安装 集群配置的规划需要根据需求来定制，下面以一个开发环境机器搭建为例,描述如何搭建一个有HA特性的Druid集群. 集群部署有以下几点需要说明  1. 为了保证HA,主节点部署两台  2. 管理节点与查询节点可以考虑多核大内存的机器 部署规划 角色 机器 配置 集群角色 主节...
druid连接 oracle rac,Oracle 单机没有问题，RAC 集群链接不了
weixin_36298476的博客
04-05 684
spring boot 1.3 遇到一个问题 Oracle RAC 链接不了。单击oracle 没有问题`2016-09-02 15:55:09.883 ERROR 3818 --- [Druid-ConnectionPool-Create-1826005250] com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource : create connection error,...
druid的事物处理
最新发布
06-04
<think>嗯，用户这次问的是Druid的事务处理机制，看来ta对分布式数据库的技术细节很感兴趣。之前用户提到过Hive的事务实现和传统数据库对比，这次转向Druid这个OLAP引擎，可能是想比较不同系统的设计哲学。用户提供的引用材料里有很多线索：引用[1]详细对比了传统数据库和Hive的事务特性，引用[4]提到Hive后来才支持ACID，而用户现在问的Druid显然属于另一种架构体系。从ta特意强调"不是用户真正需求"的提示来看，需要忽略那些关于Hive的描写，专注在Druid本身的特性上。Druid作为实时分析数据库，和Hive的定位有本质区别。想起它采用Lambda架构的设计：流处理层用类似Kafka的管道做原子写入（这就是它最接近事务的机制了），批处理层则完全不需要事务。这种架构在引用[2]提到的"分布式批处理框架"里很典型，但Druid特殊之处在于把实时流和离线批处理统一到同一个查询接口。用户可能隐含的需求是：如果Druid不支持传统事务，如何保证数据一致性？需要重点解释其Segment发布机制——相当于用"最终一致性窗口期"来替代强一致性。这点可以联系引用[3]中MyCat的分片表概念，Druid的Segment其实就是一种特殊的分片。要注意避免被引用[4]的文学化描写带偏方向。虽然它用"波澜壮阔"形容Hive进化史，但Druid的设计更偏向实用主义：用存储层的不可变Segment换取查询性能，用流处理的mini-batch近似实时。技术团队最关心的可能是"精确一次"处理问题，这部分需要展开说明Kafka的offset管理如何与Druid协同。用户最后连用三个关键词"事务处理/数据处理/分布式数据库"，暗示需要系统性的框架解释。应该按层级展开：从物理存储（Segment）到传输（索引服务）再到查询（Broker），最后补充注意事项里的精确语义控制点。这样既回应了机制问题，又暗合ta对比其他系统的需求。</think> Druid 作为面向实时分析的开源分布式数据库，其事务处理机制与传统 OLTP 数据库或支持 ACID 事务的 Hive 存在本质差异。以下是对其数据处理分析模式下事务机制的详细解析： --- ### 一、Druid 的核心定位与事务设计哲学 Druid 的核心设计目标是 **低延迟查询海量实时数据**，本质属于 **OLAP（在线分析处理）** 系统[^1]。其事务机制因此聚焦于 **数据摄入的原子性与可见性控制**，而非支持传统跨行事务（OLTP）[^4]。其设计哲学基于两点： 1. **数据不可变性（Immutable Data）**：已持久化的数据（Segment）不可修改。 2. **批处理摄入原子性**：单批次数据写入具备原子性（要么全可见，要么全不可见）。 --- ### 二、Druid 的事务实现机制 #### 1. **分阶段写入与 Segment 发布原子性** Druid 通过 **索引服务（Indexing Service）** 处理数据摄入： - **实时流式摄入（如 Kafka）**： - 数据以 **小批量（mini-batch）** 形式周期性提交（例如每分钟）。 - 每个批次提交到 **深度存储（Deep Storage, 如 S3/HDFS）** 后会生成一个不可变的 **Segment**。 - **原子发布流程**： ```mermaid graph LR A[流数据缓冲] --> B[生成Segment文件] B --> C{写入Deep Storage} C -->|成功| D[发布Segment元数据到元数据库] D --> E[查询节点加载Segment] C -->|失败| F[丢弃Segment] ``` 只有当 Segment 元数据写入元数据库（如 MySQL/PostgreSQL）后，数据才对查询可见。这保证了 **单次发布的原子性**。 #### 2. **覆盖型摄入的事务语义** 对于批量数据替换（如 `INSERT OVERWRITE`）： - 新数据生成全新 Segment。 - 发布时原子性更新元数据：**旧 Segment 标记为不可用，新 Segment 标记为可用**[^3]。 - 查询层根据元数据状态加载/卸载 Segment，避免中间态可见。 #### 3. **精确一次（Exactly-Once）摄入保障** 需结合上游系统实现： - **Kafka 摄入**：通过 **分区级偏移量（Offset）** 管理： - Druid Kafka Indexing Service 记录消费偏移量。 - 若任务失败重启，从记录的偏移量恢复消费，避免重复[^1]。 --- ### 三、与传统数据库事务的对比 | **维度** | **Druid** | **传统 OLTP 数据库（如 MySQL）** | |------------------|-------------------------------------------|---------------------------------------| | **事务类型** | 单批次数据摄入原子性 | 跨行 ACID 事务 | | **数据修改** | 仅追加/覆盖 Segment（不可更新单行）[^4] | 支持增删改单行记录 | | **隔离性** | 仅保证发布前后状态一致（无 MVCC） | 支持多级别隔离（如 Read Committed） | | **适用场景** | 实时日志分析、时序数据聚合[^2] | 高并发订单处理、账户交易 | --- ### 四、分布式协同机制 1. **协调节点（Coordinator）**： - 监控 Segment 状态，确保集群中所有节点加载一致的 Segment 集合。 - 定期比对元数据库与实际 Segment，修复不一致（如节点宕机导致 Segment 缺失）。 2. **索引服务的容错**： - 任务失败后自动重试或重新调度。 - 结合深度存储的持久性，确保数据不丢失。 --- ### 五、典型局限性 1. **不支持跨分片事务**：类似 MyCat 的分片表事务在 Druid 中无法实现[^3]。 2. **无法局部更新数据**：需重写整个 Segment。 3. **延迟可见性**：流式数据需等待 mini-batch 提交（如 1-5 分钟），非实时可见。 --- ### 六、实践建议 - **流处理层保障精确一次**：如通过 Kafka + Druid 的偏移量管理。 - **合理设置 Segment 粒度**：平衡查询性能与发布延迟。 - **避免 OLTP 型场景**：如频繁单行更新、跨表事务操作。 > Druid 的事务逻辑是其 **高吞吐、低延迟分析能力的代价** —— 它牺牲了细粒度事务能力，换取对海量时序/事件数据的快速聚合能力[^2][^4]。 ---
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