【Druid】（一）Apache Druid 基本介绍

一、什么是Druid

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。

Druid 的官方网站是 http://druid.io。

另外，阿里巴巴也曾创建过一个开源项目叫作Druid（简称阿里Druid），它是一个数据库连接池的项目。阿里Druid 和本问讨论的Druid 没有任何关系，它们解决完全不同的问题，因此大家不要把两者混淆了。

另外，我们还需要了解的一点：Druid是一个实时多维OLAP分析的数据处理系统。但是OLAP分析又分为关系型联机分析处理（ROLAP）、多维联机分析处理（MOLAP）两种。简单来说MOLAP需要数据预计算好为一个多维数组，典型的方式是Cube。而ROLAP就是数据本身什么样，就是什么样，通过MPP提高分布式计算能力。

Druid 走的就是 MOLAP。可以快速（实时）访问大量的、很少变化的数据的系统。并被设计为，在面对代码部署、机器故障和生产系统的其他可能性问题时，依旧能 100％ 地正常提供服务。

二、Druid 的三个设计原则

• 快速查询（Fast Query）：部分数据的聚合（Partial Aggregate）+内存化（In-emory）+索引（Index）。
• 水平扩展能力（Horizontal Scalability）：分布式数据（Distributed Data）+ 并行化查询（Parallelizable Query）。
• 实时分析（Realtime Analytics）：不可变的过去，只追加的未来（Immutable Past，Append-Only Future）。

2.1 快速查询（Fast Query）

对于数据分析场景，大部分情况下，我们只关心一定粒度聚合的数据，而非每一行原始数据的细节情况。因此，数据聚合粒度可以是1 分钟、5 分钟、1 小时或1 天等。部分数据聚合（Partial Aggregate）给Druid 争取了很大的性能优化空间。

数据内存化也是提高查询速度的杀手锏。内存和硬盘的访问速度相差近百倍，但内存的大小是非常有限的，因此在内存使用方面要精细设计，比如Druid 里面使用了Bitmap 和各种压缩技术。

另外，为了支持Drill-Down 某些维度，Druid 维护了一些倒排索引。这种方式可以加快AND和OR 等计算操作。

扫描二维码关注公众号，回复： 11482703 查看本文章

2.2 水平扩展能力（Horizontal Scalability）

Druid 查询性能在很大程度上依赖于内存的优化使用。数据可以分布在多个节点的内存中，因此当数据增长的时候，可以通过简单增加机器的方式进行扩容。为了保持平衡，Druid按照时间范围把聚合数据进行分区处理。对于高基数的维度，只按照时间切分有时候是不够的（Druid 的每个Segment 不超过2000 万行），故Druid 还支持对Segment 进一步分区。历史Segment 数据可以保存在深度存储系统中，存储系统可以是本地磁盘、HDFS 或远程的云服务。如果某些节点出现故障，则可借助Zookeeper 协调其他节点重新构造数据。

Druid 的查询模块能够感知和处理集群的状态变化，查询总是在有效的集群架构中进行。集群上的查询可以进行灵活的水平扩展。

2.3 实时分析（Realtime Analytics）

Druid 提供了包含基于时间维度数据的存储服务，并且任何一行数据都是历史真实发生的事件，因此在设计之初就约定事件一但进入系统，就不能再改变。

对于历史数据Druid 以Segment 数据文件的方式组织，并且将它们存储到深度存储系统中，例如文件系统或亚马逊的S3 等。当需要查询这些数据的时候，Druid 再从深度存储系统中将它们装载到内存供查询使用。

三、Druid 的主要特点

1. 列式存储格式。Druid 使用面向列的存储，这意味着，它只需要加载特定查询所需要的列。这为只查看几列的查询提供了巨大的速度提升。此外，每列都针对其特定的数据类型进行优化，支持快速扫描和聚合。
2. 可扩展的分布式系统。Druid 通常部署在数十到数百台服务器的集群中，并且提供数百万条/秒的摄取率，保留数百万条记录，以及亚秒级到几秒钟的查询延迟。
3. 大规模的并行处理。Druid 可以在整个集群中进行大规模的并行查询。
4. 实时或批量摄取。Druid 可以实时摄取数据（实时获取的数据可立即用于查询）或批量处理数据。
5. 自愈，自平衡，易操作。集群扩展和缩小，只需添加或删除服务器，集群将在后台自动重新平衡，无需任何停机时间。
6. 原生云、容错的架构，不会丢失数据。一旦Druid 吸收了您的数据，副本就安全地存储在深度存储中（通常是云存储、HDFS 或共享文件系统）。即使每个Druid 服务器都失败，也可以从深层存储恢复数据。对于仅影响少数Druid 服务器的更有限的故障，复制确保在系统恢复时仍然可以执行查询。
7. 用于快速过滤的索引。Druid 使用CONCISE 或Roaring 压缩位图索引来创建索引，这些索引可以快速过滤和跨多个列搜索。
8. 近似算法。Druid 包括用于近似计数、近似排序以及计算近似直方图和分位数的算法。这些算法提供了有限的内存使用，并且通常比精确计算快得多。对于准确度比速度更重要的情况，Druid 还提供精确的计数-明确和准确的排名。
9. 插入数据时自动聚合。Druid 可选地支持摄取时的数据自动汇总。预先汇总了您的数据，并且可以导致巨大的成本节约和性能提升。

四、Druid 的应用场景

Druid 应用最多的是 类似于广告分析创业公司MetaMarkets 中的应用场景，如广告分析、互联网广告系统监控以及网络监控等 。当业务中出现以下情况时，Druid 是一个很好的技术方案选择：

• 需要交互式聚合和快速探究大量数据时；
• 具有大量数据时，如每天数亿事件的新增、每天数10T 数据的增加；
• 对数据尤其是大数据进行实时分析时；
• 需要一个高可用、高容错、高性能数据库时。

目前从 Apache Druid 官网看到有 100 多家企业都在使用，也包括了很多国内的公司，例如 BAT、字节跳动、知乎、优酷、小米、Oppo、有赞、作业帮等等，大概占到 10% 左右。

4.1 主要应用

• 点击流分析（Web 和 移动端分析）

• 网络遥测分析（网络性能监控）

• 服务器指标存储

• 供应链分析（制造指标）

• 应用程序性能指标

• 数字营销 / 广告分析

• 商业智能 / OLAP

4.2 适合场景

• 插入率很高，但更新并不常见
• 大多数查询都是聚合查询和 groupBy 分组查询，包括搜索和扫描查询
• 查询响应时间为百毫秒~几秒钟之间
• 时序数据
• 可能有多个表，但是每个查询仅命中其中某一个表
• 具有高基数数据列（例如 URL，用户 ID 等），并且需要对其进行快速计数和排序
• 要从 Kafka，HDFS，本地文件或 Amazon S3、AliyunOSS 之类的对象存储中加载数据

Apache Druid 支持将 groupBy 查询的中间结果溢出存储至磁盘，以应对大查询导致的内存资源不足。通过 druid.query.groupBy.maxOnDiskStorage 配置项可以控制对应的磁盘空间大小，默认值为 0，表示不开启该特性。

4.3 不合适的场景

• 使用主键对现有记录进行低延迟更新。 Druid 支持流式插入，但不支持流式更新（使用后台批处理作业完成更新）
• 正在构建脱机报告系统，此时查询延迟不是很重要
• 需要进行大的联接查询（将一个大事实表连接到另一个大事实表），并且可以花很长时间来完成这些查询