在druid进行配置时，首先需要搞清楚druid的整体架构、节点等概念，这对于后续各节点配置有更好的作用，druid整体架构如下：
（1）broker Nodes：对于Historical Nodes和Real-time Nodes来说作用是查询路由，所有的客户端请求都会发送到Broker Nodes中，该节点知道在zookeeper之上的segments信息，哪些segments是可查询的和这些segments存储在什么位置，最后该节点会merge来自Historical Nodes 和Real-time Nodes的查询结果，反馈给客户端，此外该节点还提供缓存的功能，它会缓存查询结构，如果后续查询hit 缓存，则只会去Historical 和Real-time Nodes去查询。
（2）Real-time Nodes:实时节点，实时ingest摄取数据，并可提供立即查询，该节点只关注较小时间范围内的数据，它会周期性的将接受到的stream 流数据落盘（hand off ），通过zookeeper与其他节点进行协调，它内部为将要摄取的Stream 流数据提供了一个基于内存的Buffer，为了避免内存溢出，会周期性或者达到最大数据量时将数据落盘。
（3）Historical Nodes:历史查询节点，只负责从Deep Storage中加载数据，删除数据，并对加载到内存中数据提供查询功能，通过zookeeper上报状态，并且接受来自zookeeper的指令，包括加载（load）和删除（drop）segments,并保存着Deep Storage中segments中的存储信息，知道如何解压缩和处理segments.
（4）Coordinate Nodes:主要负责分布在Historical Nodes节点之上数据的管理，它通过zookeeper告知Historical Nodes 去Load 新的segments 和drop 过期的segments,并保持真个cluster 的运行的balance。
（5） MySQL: 主要存储druid 的元数据，主要包括segments元数据信息、rule table 信息，ingest task任务信息等。
（6）zookeeper: 负责与各个节点进行协调和状态同步，并接受来自coordinate的指令（drop 、load），并存储druid 从Deep Storage中加载到内存中的segments信息，只有加载到内存，数据才是可查询的。
对于druid 在搭建的时候需要配置各个节点，主要包括，
其中middelManager和overlord均属于Real-time Node节点范围，overlord负责接受来自客户端的supervisor的请求，创建supervisor，而middelManager负责根据supervisor创建实际的task任务，task任务负责从外部message bus中实时获取数据，每个节点都包括jvm.properites和runtime.properties配置。
（1） common configuration
minial 配置如下，主要包括zookeeper配置，deep storage配置，mysql配置以及比较重要的druid.indexer.logs.directory配置，该属性便于后续查看task的日志信息。
druid.extensions.loadList主要配置extensions的依赖，如果实时从kafka读取数据，需要“druid-kafka-indexing-service”，如果需要hdfs 存储，则需要“druid-hdfs-storage”，需要根据实际情况去配置。
# Extensions
#
# This is not the full list of Druid extensions, but common ones that people often use. You may need to change this list
# based on your particular setup.
druid.extensions.loadList=["mysql-metadata-storage", "druid-hdfs-storage","druid-kafka-indexing-service","kafka-emitter","druid-datasketches"]
# If you have a different version of Hadoop, place your Hadoop client jar files in your hadoop-dependencies directory
# and uncomment the line below to point to your directory.
#druid.extensions.hadoopDependenciesDir=/my/dir/hadoop-dependencies
#
# Logging
#
# Log all runtime properties on startup. Disable to avoid logging properties on startup:
druid.startup.logging.logProperties=true
#
# Zookeeper
#
druid.zk.service.host=10.1.1.84:2181,10.1.1.77:2181,10.1.1.182:2181
druid.zk.paths.base=/druid
#
# Metadata storage
#
# For MySQL:
druid.metadata.storage.type=mysql
druid.metadata.storage.connector.connectURI=jdbc:mysql://xxxxxxxxxxxxxxxxxx:3306/druid
druid.metadata.storage.connector.user=xxxx
druid.metadata.storage.connector.password=xxxxx
#
# Deep storage
#
# For local disk (only viable in a cluster if this is a network mount):
druid.storage.type=local
druid.storage.storageDirectory=/var/druid/segments
# For HDFS (make sure to include the HDFS extension and that your Hadoop config files in the cp):
#druid.storage.type=hdfs
#druid.storage.storageDirectory=/druid/segments
#
# Indexing service logs
#
# For local disk (only viable in a cluster if this is a network mount):
druid.indexer.logs.type=file
druid.indexer.logs.directory=/var/druid/indexing-logs
# For HDFS (make sure to include the HDFS extension and that your Hadoop config files in the cp):
#druid.indexer.logs.type=hdfs
#druid.indexer.logs.directory=/druid/indexing-logs
#
# Service discovery
#
druid.selectors.indexing.serviceName=druid/overlord
druid.selectors.coordinator.serviceName=druid/coordinator
#
# Monitoring
#
druid.monitoring.monitors=["com.metamx.metrics.JvmMonitor"]
druid.emitter=composing
druid.emitter.logging.logLevel=info（2）Broker节点
jvm.properties:
runtime.propertis
其中druid.processing.buffer.sizeBytes * (druid.processing.numThreads + 3)要小于此目录下jvm.config文件中MaxDirectMemorySize的值，否则启动不起来。
（2）coordinate
jvm.properties :
runtime.properties:
（3）historical configuration
jvm.properties;
runtime.properties:
druid.processing.buffer.sizeBytes * (druid.processing.numThreads + 3)要小于此目录下jvm.config文件中MaxDirectMemorySize的值，否则启动不起来。
并可配置segments Cache的，以提高查询效率。
（4）overload configuration
jvm.properties:
runtime.properties
(5)middle manager
jvm.properties;
该节点的堆大小可设置较少，其主要创建task ,由task进行创建peon进行数据的实时ingest.
runtime.propertis：
其中，druid.worker.capacity主要配置可运行的task数量，task launch parameters主要用配置每个taskd的运行参数，并且
druid.processing.buffer.sizeBytes * (druid.processing.numThreads + 3)要小每个任务线程所使用的内存 –Xmx
启动druid
1、进入到druid-0.10.0目录下，使用bin/overlord.sh start，bin/coordinator.sh start 等命令启动对应的overlord、coordinator等节点。整个集群中，为确保HA，需要启动两个overlord、两个middleManager、两个coordinator、两个broker、三个historical节点。每台服务器上执行相应的启动节点命令。
2、验证：进入druid-0.10.0目录
①执行解压命令：
gzip -c -d quickstart/wikiticker-2015-09-12-sampled.json.gz > "quickstart/wikiticker-2015-09-12-sampled.json"
②导入数据：
curl -X 'POST' -H 'Content-Type:application/json' -d @quickstart/wikiticker-index.json
overlordip:host
/druid/indexer/v1/task
//overlordip替换为overlord节点所在服务器ip
出现{"task":"index_hadoop_wikiticker_2018-02-07T02:23:25.718Z"}说明导入成功
③查询
curl -L -H'Content-Type: application/json' -XPOST --data-binary @quickstart/wikiticker-top-pages.json http://brokerip:host/druid/v2/?pretty
//brokerip替换为broker节点所在服务器ip
返回查询结果说明集群无问题
