2020-05-26 04:37:07 -04:00
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2020-05-26 04:37:07 -04:00
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## 数据摄取相关问题FAQ
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### 实时摄取
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最常见的原因是事件被摄取是在Druid的窗口时段 `windowPeriod` 范围之外。Druid实时摄取只接受当前时间的可配置窗口时段内的事件。您可以通过查看包含 `ingest/events/*` 日志行的实时进程日志来验证这是什么情况。这些z指标将标识接收、拒绝的事件等。
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我们建议对生产中的历史数据使用批量摄取方法。
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### 批量摄取
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如果尝试批量加载历史数据，但没有事件被加载到，请确保摄取规范的时间间隔实际上包含了数据的间隔。此间隔之外的事件将被删除。
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### Druid支持什么样的数据类型
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Druid可以摄取JSON、CSV、TSV和其他分隔数据。Druid支持一维值或多维值（字符串数组）。Druid支持long、float和double数值列。
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### 并非所有的事件都被摄取了
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2021-07-26 11:37:27 -04:00
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Druid会拒绝时间窗口之外的事件， 确认事件是否被拒绝了的最佳方式是查看 [Druid摄取指标](../operations/metrics.md)
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2020-05-26 04:37:07 -04:00
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如果摄取的事件数似乎正确，请确保查询的格式正确。如果在摄取规范中包含 `count` 聚合器，则需要使用 `longSum` 聚合器查询此聚合的结果。使用count聚合器发出查询将计算Druid行的数量，包括 [rollup](ingestion.md#rollup)。
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### 摄取之后段存储在哪里
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2021-07-19 16:14:08 -04:00
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段的存储位置由 `druid.storage.type` 配置决定的，Druid会将段上传到 [深度存储](../design/Deepstorage.md)。 本地磁盘是默认的深度存储位置。
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2020-05-26 04:37:07 -04:00
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### 流摄取任务没有发生段切换递交
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首先，确保摄取过程的日志中没有异常，如果运行的是分布式集群，还要确保 `druid.storage.type` 被设置为非本地的深度存储。
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移交失败的其他常见原因如下：
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1. Druid无法写入元数据存储，确保您的配置正确
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2. Historical进程容量不足，无法再下载任何段。如果发生这种情况，您将在Coordinator日志中看到异常，Coordinator控制台将显示历史记录接近容量
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3. 段已损坏，无法下载。如果发生这种情况，您将在Historical进程中看到异常
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4. 深度存储配置不正确。确保您的段实际存在于深度存储中，并且Coordinator日志没有错误
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### 如何让HDFS工作
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2021-07-19 16:14:08 -04:00
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确保在类路径中包含 `druid-hdfs-storage` 和所有的hadoop配置、依赖项（可以通过在安装了hadoop的计算机上运行 `hadoop classpath`命令获得）。并且，提供必要的HDFS设置，如 [深度存储](../design/Deepstorage.md) 中所述。
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2020-05-26 04:37:07 -04:00
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### 没有在Historical进程中看到Druid段
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2021-07-19 16:14:08 -04:00
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您可以查看位于 `<Coordinator_IP>:<PORT>` 的Coordinator控制台, 确保您的段实际上已加载到 [Historical进程](../design/Historical.md)中。如果段不存在，请检查Coordinator日志中有关复制错误容量的消息。不下载段的一个原因是，Historical进程的 `maxSize` 太小，使它们无法下载更多数据。您可以使用（例如）更改它：
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2020-05-26 04:37:07 -04:00
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```json
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-Ddruid.segmentCache.locations=[{"path":"/tmp/druid/storageLocation","maxSize":"500000000000"}]
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-Ddruid.server.maxSize=500000000000
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```
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### 查询返回来了空结果
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2021-07-19 16:53:42 -04:00
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您可以对为数据源创建的dimension和metric使用段 [元数据查询](../querying/segmentMetadata.md)。确保您在查询中使用的聚合器的名称与这些metric之一匹配，还要确保指定的查询间隔与存在数据的有效时间范围匹配。
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2020-05-26 04:37:07 -04:00
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### schema变化时如何在Druid中重新索引现有数据
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您可以将 [DruidInputSource](native.md#Druid输入源) 与 [并行任务](native.md#并行任务) 一起使用，以使用新schema摄取现有的druid段，并更改该段的name、dimensions、metrics、rollup等。有关详细信息，请参阅 [DruidInputSource](native.md#Druid输入源)。或者，如果使用基于hadoop的摄取，那么可以使用"dataSource"输入规范来重新编制索引。
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有关详细信息，请参阅 [数据管理](datamanage.md) 页的 [更新现有数据](datamanage.md#更新现有的数据) 部分。
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### 如果更改Druid中现有数据的段粒度
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在很多情况下，您可能希望降低旧数据的粒度。例如，任何超过1个月的数据都只有小时级别的粒度，而较新的数据只有分钟级别的粒度。此场景与重新索引相同。
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为此，使用 [DruidInputSource](native.md#Druid输入源) 并运行一个 [并行任务](native.md#并行任务)。[DruidInputSource](native.md#Druid输入源) 将允许你从Druid中获取现有的段并将它们聚合并反馈给Druid。它还允许您在反馈数据时过滤这些段中的数据，这意味着，如果有要删除的行，可以在重新摄取期间将它们过滤掉。通常，上面的操作将作为一个批处理作业运行，即每天输入一大块数据并对其进行聚合。或者，如果使用基于hadoop的摄取，那么可以使用"dataSource"输入规范来重新编制索引。
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有关详细信息，请参阅 [数据管理](datamanage.md) 页的 [更新现有数据](datamanage.md#更新现有的数据) 部分。
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### 实时摄取似乎被卡住了
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有几种方法可以做到这一点。如果中间持久化消耗太长时间或如果移交消耗太长事件，Druid将限制摄入，以防止内存不足的问题。如果您的流程日志表明某些列的生成时间非常长（例如，如果您的段粒度是每小时一次，但是创建一个列需要30分钟），那么您应该重新评估您的配置或扩展您的实时接收
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### 更多信息
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对于第一次使用Druid的用户来说，将数据输入Druid是非常困难的。请不要犹豫，在我们的IRC频道或在我们的 [google群组](https://groups.google.com/forum/#!forum/druid-user) 页面上提问。
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