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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、机器故障以及其他产品系统遇到宕机等情况时，Druid仍能够保持100%正常运行。创建Druid的最初意图主要是为了解决查询延迟问题，当时试图使用Hadoop来实现交互式查询分析，但是很难满足实时分析的需要。而Druid提供了以交互方式访问数据的能力，并权衡了查询的灵活性和性能而采取了特殊的存储格式。

Druid功能介于 PowerDrill 和 Dremel 之间，它几乎实现了Dremel的所有功能，并且从PowerDrill吸收一些有趣的数据格式。Druid允许以类似Dremel和PowerDrill的方式进行单表查询，同时还增加了一些新特性，如为局部嵌套数据结构提供列式存储格式、为快速过滤做索引、实时摄取和查询、高容错的分布式体系架构等。从官方得知，Druid的具有以下主要特征：

• 为分析而设计 ——Druid是为 OLAP 工作流的探索性分析而构建，它支持各种过滤、聚合和查询等类；
• 快速的交互式查询 ——Druid的低延迟数据摄取架构允许事件在它们创建后毫秒内可被查询到；
• 高可用性 ——Druid的数据在系统更新时依然可用，规模的扩大和缩小都不会造成数据丢失；
• 可扩展 ——Druid已实现每天能够处理数十亿事件和TB级数据。

Druid应用最多的是类似于广告分析创业公司 Metamarkets 中的应用场景，如广告分析、互联网广告系统监控以及网络监控等。当业务中出现以下情况时，Druid是一个很好的技术方案选择：

• 需要交互式聚合和快速探究大量数据时；
• 需要实时查询分析时；
• 具有大量数据时，如每天数亿事件的新增、每天数10T数据的增加；
• 对数据尤其是大数据进行实时分析时；
• 需要一个高可用、高容错、高性能数据库时。

一个Druid集群有各种类型的节点（Node）组成，每个节点都可以很好的处理一些的事情，这些节点包括对非实时数据进行处理存储和查询的 Historical节点 、实时摄取数据、监听输入数据流的 Realtime节 、监控Historical节点的 Coordinator节点 、接收来自外部客户端的查询和将查询转发到Realtime和Historical节点的 Broker节点 、负责索引服务的 Indexer节点 。

查询操作中数据流和各个节点的关系如下图所示：

如下图是Druid集群的管理层架构，该图展示了相关节点和集群管理所依赖的其他组件（如负责服务发现的 ZooKeeper集群 ）的关系：

Druid已基于 Apache License 2.0 协议开源，代码托管在 GitHub ，其当前最新稳定版本是 0.7.1.1 。当前，Druid已有63个代码贡献者和将近2000个关注。Druid的主要贡献者包括广告分析创业公司Metamarkets、电影流媒体网站 Netflix 、Yahoo等公司。Druid官方还对Druid同 Shark 、 Vertica 、 Cassandra 、 Hadoop 、 Spark 、 Elasticsearch 等在容错能力、灵活性、查询性能等方便进行了对比说明。

更多关于Druid的信息，大家还可以参考官方提供的 入门教程 、 白皮书 、 设计文档 等。

本文转自张昺华-sky博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/bonelee/p/6404324.html，如需转载请自行联系原作者