深圳做网站公/百度广告代运营

大家好，我是勾叔，今天勾叔来跟大家聊一下Apache Druid的架构。

Apache Druid 架构中涉及5种角色，大家也可以理解为它启动运行之后会有5种进程，如下：

• Overlord

• MiddleManager

• Coordinator

• Historical

• Broker

往往，我们把运行了某个进程的机器称为某节点，比如运行了Broker进程的机器就是Broker节点。

以下是这几个节点的主要功能：

• Overlord、MiddleManager

  • 负责处理索引任务

  • Overlord是MiddleManager的master节点

• Coordinator、Historical

  • 负责管理分发Segment

  • Coordinator是Historical的master节点

• Broker

1. 负责接收Client查询请求

2. 拆分子查询给MiddleManager和Historical节点

3. 合并查询结果返回给Client

上面，我们认识了Druid中的5类角色，接下来我们从Druid数据存储及索引服务这两个维度进一步认识它的架构。

1. Druid数据存储

Druid能提供对大数据集的实时摄入和高效复杂查询的主要原因：基于Datasource与Segment的数据存储结构。

1.1 数据存储

• Druid中的数据存储在被称为DataSource中，DataSource类似RDMS中的table

• 每个DataSource按照时间划分，每个时间范围称为一个chunk((比如按天分区，则一个chunk为一天))

• 在chunk中数据被分为一个或多个segment

  • segment是数据实际存储结构，Datasource、Chunk只是一个逻辑概念

• 每个segment都是一个单独的文件，通常包含几百万行数据

• segment是按照时间组织成的chunk，所以在按照时间查询数据时，效率非常高

1.2 数据分区

• Druid处理的是事件数据，每条数据都会带有一个时间戳，可以使用时间进行分区

• 上图指定了分区粒度为为天，那么每天的数据都会被单独存储和查询

1.3 Segment内部存储结构

• Druid采用列式存储，每列数据都是在独立的结构中存储

• Segment中的数据类型主要分为三种

  • 时间戳

  • 维度列

  • 指标列

2. 索引服务

• 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

• 索引服务采用的是主从架构，Overlord为主节点，MiddleManager是从节点

索引服务架构图如下图所示：

索引服务由三部分组件组成：

• Overlord组件

  • 分配任务给MiddleManager

• MiddleManager组件

  • 用于管理Peon的

• Peon(劳工)组件

  • 用于执行任务

索引服务架构和Yarn的架构很像：

• Overlaod => ResourceManager，负责集群资源管理和任务分配

• MiddleManager => NodeManager，负责接受任务和管理本节点的资源

• Peon => Container，执行节点上具体的任务

2.1 Overlord节点

• Overlord是索引服务的主节点，对外负责接受索引任务，对内负责将任务分解并下发给MiddleManager

• Overlord有两种运行模式：

• Overlord提供了一个UI客户端，可以用于查看任务、运行任务和终止任务等

• Overlord提供了RESETful的访问形式，所以客户端可以通过HTTP POST形式向请求节点提交任务

2.2 MiddleManager节点

• MiddleManager是执行任务的工作节点

• MiddleManager会将任务单独发给每个单独JVM运行的Peon

• 每个Peon一次只能运行一个任务

2.3 摄取Kafka数据构建索引

需求：实时摄取Kafka中 metrics topic的数据到 Druid中

在Overlord中可以看到

1、在Kafka集群上开启一个控制台producer

nohup bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &bin/kafka-console-producer.sh --broker-list linux123:9092 --topic metrics1

2、在Kafka producer控制台中粘贴如下数据

{"time":"2020-07-23T17:57:58Z","url":"/foo/bar","user":"alice","latencyMs":32}{"time":"2020-07-23T17:57:59Z","url":"/","user":"bob","latencyMs":11}{"time":"2020-07-23T17:58:00Z","url": "/foo/bar","user":"bob","latencyMs":45}

3、打开postman提交索引任务

• 将 index-metrics-kafka.json 文件中的内容拷贝到 postman 中

• 发送post请求到http://linux121:8090/druid/indexer/v1/supervisor

4、在 Druid Console中执行以下SQL查询

SELECT *from "metrics-kafka1"LIMIT 1

摄取配置文件结构说明

主体结构

摄取配置文件主要由以下几个部分组成：

• type：文件上传方式(index、index_hadoop、kafka)

• spec

  • dataSchema：数据解析模式

  • ioConfig：数据源

  • turningConfig：优化配置(分区规则、分区大小)

{    // ① 文件上传方式    // 1.1 index        - 上传本地文件    // 1.2 index_hadoop - 上传HDFS文件    // 1.3 kafka        - 拉取Kafka流数据    "type": "index",    "spec": {            // ② 数据解析模式            "dataSchema": {...},            // ③ 摄取数据源            "ioConfig": {...},            // ④ 摄取过程优化配置            "tuningConfig": {...}    }}

数据解析模式

数据解析模式，主要为针对数据文件，定义了一系列规则：

1. 获取时间戳属性

2. 维度属性

3. 度量属性

4. 定义如何进行指标计算

5. 配置粒度规则

// ② 数据摄取模式"dataSchema": {    // 2.1 数据源    "dataSource": "ad_event_local",    // 2.2 解析器    "parser": {        // 2.2.1 解析字符串文本        "type": "String",        "parseSpec": {            // 2.2.1.1 字符串文本格式为JSON            "format": "json",            // 2.2.1.2 指定维度列名            "dimensionsSpec": {                "dimensions": [                    "city",                    "platform"                ]            },            // 2.2.1.3 指定时间戳的列，以及时间戳格式化方式            "timestampSpec": {                "format": "auto",                "column": "timestamp"            }        }    },    // 2.3 指标计算规则    "metricsSpec": [        {            "name": "count",            "type": "count"        },        {            // 2.3.1 聚合计算后指标的列名            "name": "click",            // 2.3.2 聚合函数：count、longSum、doubleSum、longMin、doubleMin、doubleMax            "type": "longSum",            "fieldName": "click"        }    ]    // 2.4 粒度规则    "granularitySpec": {        "type": "uniform",        // 2.4.1 按天来生成 segment (每天生成一个segment)        "segmentGranularity": "day",        // 2.4.2 查询的最小粒度(最小粒度为小时)        "queryGranularity": "hour",        // 2.4.3 加载原始数据的时间范围，批量数据导入需要设置/流式导入无需设置        "intervals": [            "2018-12-01/2018-12-03"        ]    }    }

数据源配置

 数据源配置主要指定：

• 要加载数据的类型

• 从哪儿加载数据

优化配置

通常在优化配置中可以指定一些优化选项,涉及分区类型，分区目标行数

2.4 Coordinator节点

• Coordinator是Historical的mater节点，主要负责管理和分发Segment

• 具体工作就是

  • 告知Historical加载或删除Segment

  • 管理Segment副本以及负载Segment在Historical上的均衡

• Coordinator是定期运行的，通过Zookeeper获取当前集群状态，通过评估集群状态来进行均衡负载Segment

• Coordinator连接数据库(MetaStore)，获取Segment信息和规则(Rule)，Coordinator根据数据库中表的数据来进行集群 segment 管理

2.5 Historical节点

• Historical节点负责管理历史Segment

• Historical节点通过Zookeeper监听指定的路径来发现是否有新的Segment需要加载

• Historical节点收到有新的Segment时候，就会检测本地cache和磁盘，查看是否有该Segment信息。如果没有Historical节点会从Zookeeper中拉取该Segment相关的信息，然后进行下载

2.6 Broker节点

• Broker节点负责转发Client查询请求的

• Broker通过zookeeper能够知道哪个Segment在哪些节点上，将查询转发给相应节点

• 所有节点返回数据后，Broker会将所有节点的数据进行合并，然后返回给Client

从架构上看，勾叔认为还是蛮清晰的，并不难理解，所以不要惧怕大数据，接近它认识它，你OK的。

好了，下一篇分享，勾叔来详细解读支撑Apache Druid高效查询的索引以及压缩机制 。

推荐阅读：

# 谈Druid实时多维聚合分析技术 (1)

数据挖掘，到底在解决什么问题？

连载预告：

支撑Apache Druid高效查询的索引以及压缩机制