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• Hadoop（已更完）
• HDFS（已更完）
• MapReduce（已更完）
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• Sqoop（已更完）
• Zookeeper（已更完）
• HBase（已更完）
• Redis （已更完）
• Kafka（已更完）
• Spark（已更完）
• Flink（已更完）
• ClickHouse（已更完）
• Kudu（已更完）
• Druid（正在更新…）

章节内容

上节我们完成了如下的内容：

• Apache Druid 系统架构 核心组件介绍
• Druid 单机模式配置启动

整体介绍

Apache Druid 是一种高性能、分布式的列式存储数据库，专门用于实时分析和查询大规模数据集。它适用于 OLAP（在线分析处理）场景，尤其在处理大数据实时流时表现优异。Druid 的架构由多个组件组成，主要包括数据摄取、存储、查询和管理。

在集群配置方面，Druid 通常由以下节点构成：

• 数据摄取层：使用 MiddleManager 节点来处理数据的实时摄取，负责从不同数据源（如 Kafka、HDFS 等）读取数据并进行实时处理。
• 存储层：数据存储在 Historical 节点上，这些节点负责存储和管理较老的数据，支持高效的查询。数据被以列式格式存储，优化了查询性能。
• 查询层：Broker 节点充当查询路由器，接受用户的查询请求并将其分发到相应的 Historical 或 Real-time 节点，然后将结果汇总返回给用户。
• 协调层：Coordinator 节点负责集群的状态管理和数据分配，确保数据均匀分布并自动处理节点故障。

Druid 的配置文件允许用户自定义参数，如 JVM 设置、内存分配和数据分片策略，以便根据不同的工作负载和性能需求进行优化。此外，Druid 还支持多种查询语言，包括 SQL，便于用户进行灵活的数据分析。整体上，Druid 提供了一种高效、可扩展的解决方案，适合需要快速实时分析的大数据应用场景。

集群规划

集群部署采用的分配如下：

• 主节点部署 Coordinator 和 Overlord 进程
• 数据节点运行 Historical 和 MiddleManager 进程
• 查询节点 部署Broker 和 Router 进程

我的实机部署情况：

• h121.wzk.icu 2C4G ZooKeeper、Kafka、Druid
• h122.wzk.icu 2C4G ZooKeeper、Kafka、Druid、MySQL(之前Hive时搭建)
• h123.wzk.icu 2C2G ZooKeeper、Druid

环境变量

vim /etc/profile

写入的内容如下：

# druid
export DRUID_HOME=/opt/servers/apache-druid-30.0.0
export PATH=$PATH:$DRUID_HOME/bin

配置文件

将 Hadoop 配置文件：

• core-site.xml
• hdfs-site.xml
• yarn-site.xml
• mapred-site.xml

上述文件链接到 conf/druid/cluster/_common 下
执行下面的Shell：

cd $DRUID_HOME/conf/druid/cluster/_common
ln -s $HADOOP_HOME/etc/hadoop/core-site.xml core-site.xml
ln -s $HADOOP_HOME/etc/hadoop/hdfs-site.xml hdfs-site.xml
ln -s $HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml yarn-site.xml
ln -s $HADOOP_HOME/etc/hadoop/mapred-site.xml mapred-site.xml
ls

执行结果如下图所示：

MySQL

将MySQL驱动链接到：$DRUID_HOME/extensions/mysql-metadata-storage 中

cd $DRUID_HOME/extensions/mysql-metadata-storage
cp $HIVE_HOME/lib/mysql-connector-java-8.0.19.jar mysql-connector-java-8.0.19.jar
ls

执行结果如下图所示：

修改配置

vim $DRUID_HOME/conf/druid/cluster/_common/common.runtime.properties

我们要修改如下的内容：

# 增加"mysql-metadata-storage"
druid.extensions.loadList=["mysql-metadata-storage", "druid-hdfs-storage", "druid-kafka-indexing-service", "druid-datasketches", "druid-multi-stage-query"]# 每台机器写自己的ip或hostname
# 我这里是h121节点
druid.host=h121.wzk.icu
# 填写zk地址
druid.zk.service.host=h121.wzk.icu:2181,h122.wzk.icu:2181,h123.wzk.icu:2181
druid.zk.paths.base=/druid# 注释掉前面 derby 的配置
# 增加 mysql 的配置
druid.metadata.storage.type=mysql
druid.metadata.storage.connector.connectURI=jdbc:mysql://h122.wzk.icu:3306/druid
druid.metadata.storage.connector.user=hive
druid.metadata.storage.connector.password=[e-mail]# 注释掉local的配置
# 增加HDFS的配置，即使用HDFS作为深度存储
druid.storage.type=hdfs
druid.storage.storageDirectory=/druid/segments# 注释掉 indexer.logs For local disk的配置
# 增加 indexer.logs For HDFS 的配置
druid.indexer.logs.type=hdfs
druid.indexer.logs.directory=/druid/indexing-logs

修改截图如下：

修改截图如下所示：

coordinator-overlord

参数大小根据实际情况调整

vim $DRUID_HOME/conf/druid/cluster/master/coordinator-overlord/jvm.config

原来的配置如下图所示：

-server
-Xms15g
-Xmx15g
-XX:+ExitOnOutOfMemoryError
-XX:+UseG1GC
-Duser.timezone=UTC
-Dfile.encoding=UTF-8
-Djava.io.tmpdir=var/tmp
-Djava.util.logging.manager=org.apache.logging.log4j.jul.LogManager
-Dderby.stream.error.file=var/druid/derby.log

修改内容如下所示：

-server
-Xms512m
-Xmx512m
-XX:+ExitOnOutOfMemoryError
-XX:+UseG1GC
-Duser.timezone=UTC+8
-Dfile.encoding=UTF-8
-Djava.io.tmpdir=var/tmp
-Djava.util.logging.manager=org.apache.logging.log4j.jul.LogManager

对应的截图如下所示：

historical

参数大小根据实际情况调整

vim $DRUID_HOME/conf/druid/cluster/data/historical/jvm.config

原配置内容如下所示：

-server
-Xms8g
-Xmx8g
-XX:MaxDirectMemorySize=13g
-XX:+ExitOnOutOfMemoryError
-Duser.timezone=UTC
-Dfile.encoding=UTF-8
-Djava.io.tmpdir=var/tmp
-Djava.util.logging.manager=org.apache.logging.log4j.jul.LogManager

修改内容如下：

-server
-Xms512m
-Xmx512m
-XX:MaxDirectMemorySize=1g
-XX:+ExitOnOutOfMemoryError
-Duser.timezone=UTC+8
-Dfile.encoding=UTF-8
-Djava.io.tmpdir=var/tmp
-Djava.util.logging.manager=org.apache.logging.log4j.jul.LogManager

修改结果如下图：

此外还有一个参数：

vim $DRUID_HOME/conf/druid/cluster/data/historical/runtime.properties

原配置内容如下：

druid.processing.buffer.sizeBytes=500MiB

修改为如下内容：

# 相当于 50MiB
druid.processing.buffer.sizeBytes=50000000

修改的截图如下：

备注：

• druid.processing.buffer.sizeBytes 每个查询用于聚合的对外哈希表的大小
• maxDirectMemory = druid.processing.buffer.sizeBytes * (durid.processing.numMergeBuffers + druid.processing.numThreads + 1)
• 如果 druid.processing.buffer.sizeBytes太大的话，需要加大 maxDirectMemory，否则 historical服务无法启动

middleManager

vim $DRUID_HOME/conf/druid/cluster/data/middleManager/jvm.config

原配置：

-server
-Xms128m
-Xmx128m
-XX:+ExitOnOutOfMemoryError
-Duser.timezone=UTC
-Dfile.encoding=UTF-8
-Djava.io.tmpdir=var/tmp
-Djava.util.logging.manager=org.apache.logging.log4j.jul.LogManager

配置如下（没有修改）：

-server
-Xms128m
-Xmx128m
-XX:+ExitOnOutOfMemoryError
-Duser.timezone=UTC+8
-Dfile.encoding=UTF-8
-Djava.io.tmpdir=var/tmp
-Djava.util.logging.manager=org.apache.logging.log4j.jul.LogManager

修改的截图如下：

【续接下篇！】