研究下了Druid,找个一个系列的博文,写的很好,非常适合快速入门。 Druid.io系列(一):简介 Druid.io系列(二):基本概念与架构 Druid.io系列(三): Druid集群节点 Druid.io系列(四):索引过程分析 Druid.io系列(五):查询过程 Druid.io系列(六):问题总结
原创
2022-10-28 14:05:04
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一、什么是Druid 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。尤其是当发生代码部署,机器过账以及其他产品系统遇到宕机等情况时,Druid仍能保持100%正常运行。Druid是一个JDBC组件,它包括三个部分:DruidDriver,代理Driver,能够提供基于Filter-Chiain模式的插件体系;Druid
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2023-07-22 12:41:47
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1 Historical NodeHistorical Node的职责单一,就是负责加载Druid中非实时窗口内且满足加载规则的所有历史数据的Segment。每一个Historical Node只与Zookeeper保持同步,不与其他类型节点或者其他Historical Node进行通信。根据上节知晓,Coordinator Nodes会定期(默认为1分钟)去同步元信息库,感知新生成的Segm
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2018-06-11 17:30:00
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554.htm 海量数据实时OLAP
原创
2022-12-28 15:14:53
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Druid.io(以下简称Druid)是面向海量数据的、用于实时查询与分析的OLAP存储系统。Druid的四大关键特性总结如下:
亚秒级的OLAP查询分析。Druid采用了列式存储、倒排索引、位图索引等关键技术,能够在亚秒级别内完成海量数据的过滤、聚合以及多维分析等操作。实时流数据分析。区别于传统分析型数据库采用的批量导入数据进行分析的方式,Druid提供了实时流数据分析,采用LSM(Long
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2018-06-11 17:27:00
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介绍 前面几个章节对Druid的整体架构做了简单的说明,本文主要描述如何部署Druid的环境 Imply提供了一套完整的部署方式,包括依赖库,Druid,图形化的数据展示页面,SQL查询组件等。本文将基于Imply套件进行说明 单机部署 依赖 Java 8 or better Node.js 4.5
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2018-06-11 20:02:00
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在实现"druid.io k8s"的过程中,我们首先需要了解一些基本概念和流程。"druid.io"是一个开源的分布式数据存储和分析系统,而"K8S"是一个用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序的开源平台。将它们结合起来可以实现对"druid.io"在Kubernetes上的部署和管理。
整个过程可以分为以下几个步骤:
| 步骤 | 内容 |
|---
原创
2024-03-28 09:36:52
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地址: https://blog..net/njpjsoftdev/article/details/52956508 我们在生产环境中使用Druid也遇到了很多问题,通过阅读官网文档、源码以及社区提问解决或部分解决了很多问题,现将遇到的问题、解决方案以及调优经验总结如下: 问题一:Had
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2018-06-11 17:34:00
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1. 前言 Druid 的目标是提供一个能够在大数据集上做实时数据摄入与查询的平台,然而对于大多数系统而言,提供数据的快速摄入与提供快速查询是难以同时实现的两个指标。例如对于普通的RDBMS,如果想要获取更快的查询速度,就会因为创建索引而牺牲掉写入的速度,如果想要更快的写入速度,则索引的创建就会受到
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2018-06-11 19:30:00
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1. 概述 Druid的数据摄入主要包括两大类: 1. 实时输入摄入:包括Pull,Push两种 - Pull:需要启动一个RealtimeNode节点,通过不同的Firehose摄取不同种类的数据源。 - Push:需要启动Tranquility或是Kafka索引服务。通过HTTP调用的方式进行数
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2018-06-11 20:21:00
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原文链接: https://blog.csdn.net/njpjsoftdev/article/details/52956194 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、Java
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2018-06-11 17:33:00
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Druid底层不保存原始数据,而是借鉴了Apache Lucene、Apache Solr以及ElasticSearch等检索引擎的基本做法,对数据按列建立索引,最终转化为Segment,用于存储、查询与分析。首先,无论是实时数据还是批量数据在进入Druid前都需要经过Indexing Service这个过程。在Indexing Service阶段,Druid主要做三件事:第一,将每条记录转换
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2018-06-11 17:32:00
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在介绍Druid架构之前,我们先结合有关OLAP的基本原理来理解Druid中的一些基本概念。1 数据 以图3.1为例,结合我们在第一章中介绍的OLAP基本概念,按列的类型上述数据可以分成以下三类:
时间序列(Timestamp),Druid既是内存数据库,又是时间序列数据库,Druid中所有查询以及索引过程都和时间维度息息相关。Druid底层使用绝对毫秒数保存时间戳,默认使用ISO-8601格
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2018-06-11 17:28:00
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目录:方式1:使用druid工厂初始化连接池方式2:先创建一个druidDatasouurce,后面手动完成数据源的初始化测试结果:Properties文件:需要注意的细节(重点):方式1:使用druid工厂初始化连接池具体步骤:导入druid的jar包导入mysql的连接驱动在代码块中完成数据源的初始化public class Utils {
private static DataSou
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2023-07-18 16:54:23
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一、问题描述: 最直观的表现就是生产上项目崩了,无法访问。二、分析原因: 通过查看生产日志,出现了大量的获取连接超时异常,具体如下:org.springframework.jdbc.CannotGetJdbcConnectionException:Failed to obtain
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2024-09-18 19:44:41
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2.1、配置 druid 数据源 2、 随后要进行druid 的数据源的配置,如果要想使用druid 的数据源,那么首先一定要去修改 pom.xml 配置文件,引入以下包: oracle官网下载 ojdbc6.jar,直接引入的依赖不能用,亲身测试<dependency>
<groupId>com.alibaba</grou
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2023-07-13 23:18:00
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阿里巴巴mysql数据库binlog的增量订阅&消费组件canal ,转载自 https://github.com/alibaba/canal最新更新canal 讨论群已经建立,群号:161559791 ,欢迎加入进行技术讨论。canal消费端项目开源: Otter(分布式数据库同步系统),地址:https://github.com/alibaba/otter
背景早期,阿
1.Druid提供的校验参数Druid对于连接校验提供了六个参数,其中testOnBorrow、testOnReturn、testWhileIdle是Druid所提供的连接校验时点,其余三个参数为校验的相关配置。配置缺省值说明validationQuery用来检测连接是否有效的sql,要求是一个查询语句,常用select ‘x’。如果validationQuery为null,testOnBorro
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2024-04-09 11:13:12
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目录1.Druid简介2.怎么使用Druid3.Druid的参数配置4.Druid的后台监控(包含怎么在springBoot中注册servlet)5.对于在application中配置了Druid数据源的属性,在DruidConfig仍然要自己定义一个@Bean方法来装配Druid数据源对象到spring容器中的理解6.怎么在springBoot中注册Filter过滤器7.springBoot中
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2024-02-27 10:19:28
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一、项目准备直接使用上个章节的源码,Spring Boot教程(六):Spring Boot集成mybatis二、添加druid依赖<!-- druid -->
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>druid-spring-boot-starter
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2024-05-09 13:58:58
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