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YuCheng Hu 2021-07-29 12:46:48 -04:00
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@ -34,7 +34,19 @@
- 摄取Ingestion
- [面试问题和经验](interview/index.md)
- [算法题](algorithm/index.md)
- 查询Querying
- [Druid SQL](querying/sql.md)
- [原生查询](querying/querying.md)
- [查询执行](querying/query-execution.md)
- 概念
- [数据源](querying/datasource.md)
- [连接joins](querying/joins.md)
- 原生查询类型
- [Timeseries 查询](querying/timeseriesquery.md)
- [TopN 查询](querying/topnquery.md)
- [GroupBy 查询](querying/groupbyquery.md)
- 开发Development
- [在 Druid 中进行开发](development/index.md)

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@ -1,5 +1,6 @@
## 独立服务器部署
Druid includes a set of reference configurations and launch scripts for single-machine deployments:
Druid 包含有一组可用的参考配置和用于单机部署的启动脚本:
- `nano-quickstart`
- `micro-quickstart`
@ -8,7 +9,7 @@ Druid includes a set of reference configurations and launch scripts for single-m
- `large`
- `xlarge`
The `micro-quickstart` is sized for small machines like laptops and is intended for quick evaluation use-cases.
`micro-quickstart` 适合于笔记本电脑等小型计算机,主要用于能够快速评估 Druid 的使用场景。
The `nano-quickstart` is an even smaller configuration, targeting a machine with 1 CPU and 4GiB memory. It is meant for limited evaluations in resource constrained environments, such as small Docker containers.
@ -20,50 +21,39 @@ The example configurations run the Druid Coordinator and Overlord together in a
While example configurations are provided for very large single machines, at higher scales we recommend running Druid in a [clustered deployment](../tutorials/cluster.md), for fault-tolerance and reduced resource contention.
## Single server reference configurations
### Nano-Quickstart: 1 CPU, 4GiB RAM
- Launch command: `bin/start-nano-quickstart`
- Configuration directory: `conf/druid/single-server/nano-quickstart`
- 启动命令: `bin/start-nano-quickstart`
- 配置目录: `conf/druid/single-server/nano-quickstart`
### Micro-Quickstart: 4 CPU, 16GiB RAM
- Launch command: `bin/start-micro-quickstart`
- Configuration directory: `conf/druid/single-server/micro-quickstart`
- 启动命令: `bin/start-micro-quickstart`
- 配置目录: `conf/druid/single-server/micro-quickstart`
### Small: 8 CPU, 64GiB RAM (~i3.2xlarge)
- Launch command: `bin/start-small`
- Configuration directory: `conf/druid/single-server/small`
- 启动命令: `bin/start-small`
- 配置目录: `conf/druid/single-server/small`
### Medium: 16 CPU, 128GiB RAM (~i3.4xlarge)
- Launch command: `bin/start-medium`
- Configuration directory: `conf/druid/single-server/medium`
- 启动命令: `bin/start-medium`
- 配置目录: `conf/druid/single-server/medium`
### Large: 32 CPU, 256GiB RAM (~i3.8xlarge)
- Launch command: `bin/start-large`
- Configuration directory: `conf/druid/single-server/large`
- 启动命令: `bin/start-large`
- 配置目录: `conf/druid/single-server/large`
### X-Large: 64 CPU, 512GiB RAM (~i3.16xlarge)
- Launch command: `bin/start-xlarge`
- Configuration directory: `conf/druid/single-server/xlarge`
- 启动命令: `bin/start-xlarge`
- 配置目录: `conf/druid/single-server/xlarge`
### 单服务器部署
Druid包括一组参考配置和用于单机部署的启动脚本
* `nano-quickstart`
* `micro-quickstart`
* `small`
* `medium`
* `large`
* `large`
* `xlarge`
`micro-quickstart`适合于笔记本电脑等小型机器,旨在用于快速评估测试使用场景。
@ -76,35 +66,3 @@ Druid包括一组参考配置和用于单机部署的启动脚本
通过[Coordinator配置文档](../../Configuration/configuration.md#Coordinator)中描述的可选配置`druid.coordinator.asOverlord.enabled = true`可以在单个进程中同时运行Druid Coordinator和Overlord。
虽然为大型单台计算机提供了示例配置但在更高规模下我们建议在集群部署中运行Druid以实现容错和减少资源争用。
#### 单服务器参考配置
##### Nano-Quickstart: 1 CPU, 4GB 内存
* 启动命令: `bin/start-nano-quickstart`
* 配置目录: `conf/druid/single-server/nano-quickstart`
##### Micro-Quickstart: 4 CPU, 16GB 内存
* 启动命令: `bin/start-micro-quickstart`
* 配置目录: `conf/druid/single-server/micro-quickstart`
##### Small: 8 CPU, 64GB 内存 (~i3.2xlarge)
* 启动命令: `bin/start-small`
* 配置目录: `conf/druid/single-server/small`
##### Medium: 16 CPU, 128GB 内存 (~i3.4xlarge)
* 启动命令: `bin/start-medium`
* 配置目录: `conf/druid/single-server/medium`
##### Large: 32 CPU, 256GB 内存 (~i3.8xlarge)
* 启动命令: `bin/start-large`
* 配置目录: `conf/druid/single-server/large`
##### X-Large: 64 CPU, 512GB 内存 (~i3.16xlarge)
* 启动命令: `bin/start-xlarge`
* 配置目录: `conf/druid/single-server/xlarge`

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@ -208,7 +208,7 @@ Druid 是通过读取和存储有关导入数据的摘要schema来完成
2. 但一个数据源显示为可用的时候,针对这个数据源打开 Actions (![Actions](../assets/datasources-action-button.png)) 菜单,然后选择 **使用 SQL 进行查询Query with SQL**
![Datasource view](../assets/tutorial-batch-data-loader-10.png "Datasource view")
![Datasource view](../assets/tutorial-batch-data-loader-10.png ':size=690')
> 请注意,你还可以对数据源进行一些其他的操作,包括有配置,保留时间规则,压缩等。
@ -222,13 +222,13 @@ Druid 是通过读取和存储有关导入数据的摘要schema来完成
## 下一步
在完成上面步骤中的快速导航后,请查看 [query 教程](./tutorial-query.md) 页面中的内容来了解如何在 Druid 的控制台中使用查询语句。
在完成上面步骤中的快速导航后,请查看 [query 教程](../tutorials/tutorial-query.md) 页面中的内容来了解如何在 Druid 的控制台中使用查询语句。
还有,如果你还希望从其他的数据导入方式中导入数据到 Druid请参考下面的页面链接
- [从 Apache Kafka 中加载流式数据](./tutorial-kafka.md) 如何从 Kafka 的主题中加载流式数据。
- [使用 Apache Hadoop 载入一个文件](./tutorial-batch-hadoop.md) 如何使用远程 Hadoop 集群执行批处理文件加载
- [编写一个你自己的数据导入规范](./tutorial-ingestion-spec.md) 如何编写新的数据导入规范并使用它来加载数据
- [从 Apache Kafka 中加载流式数据](../tutorials/tutorial-kafka.md) 如何从 Kafka 的主题中加载流式数据。
- [使用 Apache Hadoop 载入一个文件](../tutorials/tutorial-batch-hadoop.md) 如何使用远程 Hadoop 集群执行批处理文件加载
- [编写一个你自己的数据导入规范](../tutorials/tutorial-ingestion-spec.md) 如何编写新的数据导入规范并使用它来加载数据
请注意,当你停止了 Druid 的服务后,可以通过删除 Druid 根目录下的 `var` 目录,并且再次运行 `bin/start-micro-quickstart` 脚本来让 Druid 启动一个完全新的实例 。