大数据繁荣生态圈组件之实时大数据Druid小传(二)Druid架构与原理

Druid架构与原理

1. Druid系统架构详解

Druid有5种节点：

1.Overlord

2.MiddleManager

3.Coordinator

4.Historical

5.Broker

以下是这几个节点的主要功能：

1.Overlord、MiddleManager

负责处理索引任务

Overlord是MiddleManager的master节点

2.Coordinator、Historical

负责管理分发Segment

Coordinator是Historical的master节点

3.Broker

负责接收Client查询请求

拆分子查询给MiddleManager和Historical节点

合并查询结果返回给Client

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组件 ：用于执行任务

部署：

1.MiddleManager和Overlord组件可以部署在相同节点也可以跨节点部署

2.Peon和MiddleManager是部署在同一个节点上的

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

1.2. 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：

本地模式(Local Mode)：默认模式

本地模式下的Overlord不仅负责任务协调工作，还会负责启动一些peon来完成具体的任务。

远程模式(Remote Mode)

该模式下，Overlord和MiddleManager运行在不同的节点上，它仅负责任务的协调工作，不负责完成具体的任务。

3.UI客户端

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

UI访问地址：http://node01:8090/console.html

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：

提交任务 ： http://node01:8090/druid/indexer/v1/task

杀死任务 ： http://node01:8090/druid/indexer/v1/task/{task_id}/shutdown

1.3. 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

1.4. 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：

1.告知Historical加载或删除Segment

2.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

Coordinator提供了一UI界面，用于显示集群信息和规则配置：http://node1:8081/index.html#/

1.5. Historical节点

1.Historical节点负责管理历史Segment

2.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

3.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

1.6. 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

2. Druid数据存储

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

2.1. 数据存储

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

2.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)）。

3.在chunk中数据被分为一个或多个segment；

4.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。

2.2. 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天，那么每天的数据都会被单独存储和查询。

2.3. Segment

Segment是数据存储、复制、均衡和计算的基本单元

Segment具备不可变性，一个Segment一旦创建完成后(MiddleManager节点发布后)就无法被修改

只能通过生成一个新的Segment来代替旧版本的Segment

2.4. 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：

1.时间戳

2.维度列

3.指标列

1.时间戳列和指标列

Druid采用LZ4压缩每列的整数或浮点数

收到查询请求后，会拉出所需的行数据(对于不需要的列不会拉出来)，并且对其进行解压缩。

2.维度列

维度列需要支持filter和group by

Druid使用了字典编码(Dictionary Encoding)和位图索引(Bitmap Index)来存储每个维度列。

每个维度列需要三个数据结构：

1.需要一个字典数据结构，将维度值映射成一个整数ID

2.使用上面的字典编码，将该列所有维度值放在一个列表中

3.对于列中不同的值，使用bitmap数据结构标识哪些行包含这些值。

Druid针对维度列之所以使用这三个数据结构，是因为：

1.使用字典将字符串映射成整数ID，可以紧凑的表示维度数据

2.使用Bitmap位图索引可以执行快速过滤操作

• 找到符合条件的行号，以减少读取的数据量
• Bitmap可以快速执行AND和OR操作

3. roll-up聚合

1.Druid通过一个roll-up的处理，将原始数据在注入的时候就进行汇总处理；

2.roll-up可以压缩我们需要保存的数据量；

3.Druid会把选定的相同维度的数据进行聚合操作，可减少存储的大小；

4.Druid可以通过 queryGranularity 来控制注入数据的粒度。 最小的queryGranularity 是 millisecond(毫秒级)。

Roll-up聚合前：

Roll-up聚合后：

3.1. 位图索引

以下为一个DataSource（表）中存储的数据。

第一列为时间，Appkey和area都是维度列，value为metric列；

Druid会在导入阶段自动对数据进行Rollup，将维度相同组合的数据进行聚合处理；

按天聚合后的数据如下：

Druid通过建立位图索引，来实现快速进行数据查找。

索引如下所示：

索引位图可以看作是HashMap

key就是维度的取值；

value就是该表中对应的行是否有该维度的值；

以SQL查询为例：

1）boolean条件查询

select sum(value) from AD_areauser where time=’2017-10-11’ and Appkey in (‘appkey1’,’appkey2’) and area=’北京’

执行过程分析：

1.根据时间段定位到segment

2.Appkey in (‘appkey1’, ‘appkey2’) and area=’北京’查到各自的bitmap

2.1: (appkey1(1000) or appkey2(0110)) and (北京(1100) ) =》 (1000 or 0110 )and 1100

2.2: (1000 or 0110) and 1100 = 1110 and 1100 = 1100

2.3: 符合条件的列为第一行和第二行，这两行的 sum(value) 的和为26.

2）group by 查询

select area, sum(value) from AD_areauser where time=’2017-10-11’and Appkey in (‘appkey1’,’appkey2’) group by area

该查询与上面的查询不同之处在于将符合条件的列

1.appkey1(1000) or appkey2(0110) = (1110)

2.将第一行、第二行、第三行取出来

3.在内存中做分组聚合。结果为：北京：26， 上海：13.

本次项目使用Druid来进行实时OLAP分析，通过Flink预处理Kafka的数据，再将预处理后的数据下沉到Kafka中。再基于Druid进行数据分析。