compacting segments
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@ -1,3 +1,140 @@
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<!-- toc -->
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<!-- toc -->
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## 合并段文件
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## 合并段文件
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本教程演示如何将现有段合并为较少但更大的段
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因为每一个段都有一些内存和处理开销,所以有时减少段的总数是有益的。有关详细信息,请查阅[段大小优化]()。
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本教程我们假设您已经按照[单服务器部署](../GettingStarted/chapter-3.md)中描述下载了Druid,并运行在本地机器上。
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完成[加载本地文件](./chapter-1.md)和[数据查询](./chapter-4.md)两部分内容也是非常有帮助的。
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### 加载初始数据
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在本教程中,我们将使用wikipedia编辑的示例数据,其中的摄取任务说明将在输入数据中每小时创建1-3个段。
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数据摄取说明位于 `quickstart/tutorial/compaction-init-index.json` ,提交这个任务说明将创建一个名称为 `compaction-tutorial` 的数据源:
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bin/post-index-task --file quickstart/tutorial/compaction-init-index.json --url http://localhost:8081
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> ![WARNING]
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> 请注意,摄取说明中的 `maxRowsPerSegment` 设置为1000, 这是为了每小时生成多个段,不建议在生产中使用。默认为5000000,可能需要进行调整以优化您的段文件。
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摄取任务完成后,可以到 [http://localhost:8888/unified-console.html#datasources](http://localhost:8888/unified-console.html#datasources) Druid控制台查看新的数据源。
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![](img-8/tutorial-compaction-01.png)
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点击 `compaction-tutorial` 数据源中"Fully Available"旁边的 `51 Segments` 链接来查看数据源段的更多信息
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该数据源有51个段文件,输入数据每小时1-3个段
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![](img-8/tutorial-compaction-02.png)
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对该数据源执行一个 `COUNT(*)` 查询可以看到39244行数据:
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dsql> select count(*) from "compaction-tutorial";
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┌────────┐
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│ EXPR$0 │
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├────────┤
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│ 39244 │
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└────────┘
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Retrieved 1 row in 1.38s.
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```
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### 合并数据
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现在我们将合并这51个小的段
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在 `quickstart/tutorial/compaction-keep-granularity.json` 文件中我们包含了一个本教程数据源的合并任务说明。
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{
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"type": "compact",
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"dataSource": "compaction-tutorial",
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"interval": "2015-09-12/2015-09-13",
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"tuningConfig" : {
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"type" : "index_parallel",
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"maxRowsPerSegment" : 5000000,
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"maxRowsInMemory" : 25000
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}
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}
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```
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该任务会合并 `compaction-tutorial` 数据源在 `2015-09-12/2015-09-13` 时间范围内的所有的段
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`tuningConfig` 中的参数控制合并后的段文件集合中有多少个段。
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在本教程示例中,每小时只创建一个合并段,因为每小时的行数少于5000000 `maxRowsPerSegment`(请注意,行总数为39244)。
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现在提交这个任务:
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```
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bin/post-index-task --file quickstart/tutorial/compaction-keep-granularity.json --url http://localhost:8081
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```
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任务运行结束后,刷新 `Segments` 视图
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最初的51个段最终将由Coordinator标记为"未使用",并移除,保留新的合并段。
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默认情况下,在Coordinator启动至少15分钟之前,Druid Coordinator不会将段标记为未使用,因此您可以在Druid控制台中同时看到旧段集合和新合并集,共有75个段:
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![](img-8/tutorial-compaction-03.png)
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![](img-8/tutorial-compaction-04.png)
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新的合并段比原来的段有一个更新的版本,所以即使两组段都显示在Druid控制台中,查询也只能从新的合并段中读取。
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我们再次在 `compaction-tutorial` 数据源执行 `COUNT(*)` 查询可以看到,行数仍然是39244:
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```
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dsql> select count(*) from "compaction-tutorial";
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┌────────┐
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│ EXPR$0 │
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├────────┤
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│ 39244 │
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└────────┘
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Retrieved 1 row in 1.30s.
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```
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Coordinator运行至少15分钟后,"Segments"视图应显示有24个分段,每小时一个:
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![](img-8/tutorial-compaction-05.png)
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![](img-8/tutorial-compaction-06.png)
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### 用新的段粒度合并数据
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合并任务还可以生成不同于输入段粒度的合并段
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我们在 `quickstart/tutorial/compaction-day-granularity.json` 文件中包含了一个可以创建 `DAY` 粒度的合并任务摄取说明:
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{
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"type": "compact",
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"dataSource": "compaction-tutorial",
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"interval": "2015-09-12/2015-09-13",
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"segmentGranularity": "DAY",
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"tuningConfig" : {
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|
"type" : "index_parallel",
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"maxRowsPerSegment" : 5000000,
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"maxRowsInMemory" : 25000,
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"forceExtendableShardSpecs" : true
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}
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}
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请注意这个合并任务说明中 `segmentGranularity` 配置项设置为了 `DAY`
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现在提交这个任务:
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bin/post-index-task --file quickstart/tutorial/compaction-day-granularity.json --url http://localhost:8081
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Coordinator将旧的输入段标记为未使用需要一段时间,因此您可能会看到总共有25个段的中间状态。最终,只有一个天粒度的段
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![](img-8/tutorial-compaction-07.png)
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![](img-8/tutorial-compaction-08.png)
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### 进一步阅读
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[任务文档]()
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[段优化]()
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