文章目录架构核心架构外部依赖核心内容roll-up预聚合列式存储Datasource和Segments位图索引数据摄取查询集群部署部署规划前置条件MySQL配置HDFS配置Zookeeper配置启动集群导入HDFS示例 架构核心架构Druid servers建议将它们组织为三种服务器类型:Master主服务器、Query查询服务器和Data数据服务器。Master：Master管理数据摄入和可用
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2023-11-28 07:07:35
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Druid源码分析
1. 入口类： DruidDataSource
1.1 结构
继承抽象类：DruidAbstractDataSource
接口方法：
DruidDataSourceMBean
ManagedDataSource
Referenceable
Closeable
Cloneable
Connect
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2024-05-26 16:56:57
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Druid是阿里巴巴公司的数据库连接池工具，昨天突然想学习一下阿里的druid源码，于是下载下来分析了一下。也就2个多小时粗略看了一下，中间有些知识点没见过，不懂，现查BAIDU学习。简单总结一下，边总结边继续看代码，估计错误不少，欢迎指正！ 在自己看之前，想找找druid源码分析，居然在BAIDU上搜索不到任何信息，只是介绍如何配置，只
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2024-01-23 09:04:09
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概述Druid是阿里巴巴开源的一个数据库连接池 源码地址。下面简单分析一下连接池是怎么实现的怎么开始阅读如果使用过Druid连接池的都只要在Spring配置中配置jdbc的时候配置Driver是使用的DruidDataSource。因此，在读源码的时候也可以从这个类入口。Datasouce什么是Datasouce呢，其实就是用于管理数据库连接的工厂类。接口就2个方法public inte
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2024-04-30 22:28:03
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Druid 连接池配置今天碰到了Druid配置的相关问题，参数有点多，所以先码。Druid 是阿里开发的开源数据库连接池，通过池技术提升访问数据库的效率，至于原理，既然是池化技术，跟线程池差不多。下面为 可配置 参数详解（来源：网络）： 配置缺省值说明name 配置这个属性的意义在于，如果存在多个数据源，监控的时候可以通过名字来区分开来。 如果没有配置，将会生成一个
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2023-08-18 15:46:03
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Druid学习一、Druid基本1-1、Druid的简介Apache Druid是一个实时分析型数据库，针对的是大型数据集的快速查询分析（OLAP）。Druid可以当做数据库来进行实时获取数据、高性能查询、高稳定运行，也可以被用来助力分析型应用的图形化界面，和高并发的后端API。Druid最适合应用于面向事件类型的数据，其使用的架构是MPP架构。特点就是：处理数据量大、可以实现实时查询、可以实现交
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2023-09-23 15:52:44
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spark Steaming、spark ml等命令，最终都会转换成spark-core的组件命令来执行spark RDD是 spark-core组件的数据结构、或叫数据模型、数据抽象Resilient Distributed Dataset基本概念
弹性分布式数据集是spark的数据抽象是一个不可变、可分区、里面元素可并行计算的合集可以看做是对一堆数据的打包，就是一个RDD，也可以说
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2023-12-27 11:42:41
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sql解析Druid 的官方 wiki 对 SQL 解析器部分的讲解内容并不多，但虽然不多，也有利于完全没接触过 Druid 的人对 SQL 解析器有个初步的印象。说到解析器，脑海里便很容易浮现 parser 这个单词，然后便很容易联想到计算机科学中理论性比较强的学科------编译原理。想必很多人都知道（即使不知道，应该也耳濡目染）能够手写编译器的人并不多，并且这类人呢，理论知识和工
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2023-10-12 14:21:12
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整合Druid和MyBatis（2021最新最易懂）1.SpringBoot整合Druid Druid是阿里巴巴的一个开源项目，是一个数据库连接池的实现，结合了C3P0、DBCP、PROXOOL等DB池的优点，整合配置参考地址。Druid不但提供连接池的功能，还提供监控功能，可以实时查看数据库连接池和SQL查询的工作情况（最牛X的地方就在与提供的日志监控功能）。在上一章中（SpringBoot整
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2023-09-11 22:49:51
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1、界面 status: 可以看见apache druid的版本号，现在是0.16.0，里面有9个扩展项 datasource: 监控数据源：我提交了两次索引服务，所以现在有两个2个DataSource segment： 监控segment：里面有9个Segment，每个Datasource由多个segment组成 &nbs
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2024-01-19 23:07:22
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druid支持过滤器，可以在获取连接或者调用连接对象的方法时，先调用过滤器，之后再执行底层方法，比如DruidDataSource的getConnection()方法：public DruidPooledConnection getConnection(long maxWaitMillis) throws SQLException {
init();
//先执行过滤
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2023-11-23 21:33:47
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# 使用 Druid 解析 MySQL 数据的完整指南
对于刚入行的小白开发者来说，学习如何使用 Druid 解析 MySQL 数据是一个很好的起点。Druid 是一个高性能的、实时的数据分析系统，而 MySQL 是一种流行的关系型数据库。本文将逐步引导你完成这一任务。
## 整体流程概览
以下是实现 Druid 解析 MySQL 的步骤：
| 步骤 | 描述
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2024-10-14 06:55:44
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相关信息 本篇主要学习Druid 对Sql的语法解析。学习
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2022-07-24 00:35:39
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1.导入jar包druid-1.0.9.jar导入数据库驱动jar包2.定义配置文件 properties形式 可以叫任意名称，可以放置在任意目录下。（意味着不能自动加载，需要手动导入）3.加载配置文件 properties4.获取数据库连接池对象：通过工厂类来获取5.获取连接：getConnection 配置文件jar包文档源码 基本使用package cn.itcust
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2024-06-04 10:09:00
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当经过shuffle写数据到本地磁盘后，需要从磁盘中将数据读取出来，这个是 ShuffledRDD 做的事情：override def compute(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[(K, C)] = {
val dep = dependencies.head.asInstanceOf[ShuffleDependency
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2024-07-03 02:08:47
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# 实现"druid hive SQL解析"教程
## 整体流程
下面是实现"druid hive SQL解析"的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 导入相关库 |
| 2 | 创建Druid SQL Parser对象 |
| 3 | 解析Hive SQL |
| 4 | 获取解析结果 |
## 操作步骤
### 步骤1：导入相关库
首先，我们需
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2024-02-28 05:47:29
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从源码解析DetermineHashedPartitionsJob流程
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2021-08-19 14:11:31
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# Druid Hive 解析配置教程
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## 整体流程
下面是 Druid Hive 解析的整体流程，我们将通过一个简单的表格展示步骤。
| 步骤
tuningConfig.partitionsSpec.type="single_dim" 或者"dimension"(旧版本)时,DeterminePartitions过程任务DeterminePartitionsJob的源码逻辑解析
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2021-08-28 16:23:35
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# 用Druid解析Hive SQL
在大数据处理的过程中，Hive是一个非常流行的工具，它可以用来处理大规模数据集。然而，Hive的查询速度并不总是很快，特别是当处理大量数据时。为了解决这个问题，一种解决方案是使用Druid。Druid是一个开源的实时数据存储系统，它可以快速地处理大规模数据集，并提供实时查询功能。
在本文中，我们将介绍如何使用Druid来解析Hive SQL，以提高查询性能
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2024-02-24 07:59:32
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