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## 集群部署
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Apache Druid旨在作为可伸缩的容错集群进行部署。
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在本文档中，我们将安装一个简单的集群，并讨论如何对其进行进一步配置以满足您的需求。
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这个简单的集群将具有以下特点：
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* 一个Master服务同时起Coordinator和Overlord进程
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* 两个可伸缩、容错的Data服务来运行Historical和MiddleManager进程
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* 一个Query服务，运行Druid Broker和Router进程
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在生产中，我们建议根据您的特定容错需求部署多个Master服务器和多个Query服务器，但是您可以使用一台Master服务器和一台Query服务器将服务快速运行起来，然后再添加更多服务器。
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### 选择硬件
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#### 首次部署
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如果您现在没有Druid集群，并打算首次以集群模式部署运行Druid，则本指南提供了一个包含预先配置的集群部署示例。
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##### Master服务
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Coordinator进程和Overlord进程负责处理集群的元数据和协调需求，它们可以运行在同一台服务器上。
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在本示例中，我们将在等效于AWS[m5.2xlarge](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/m5/)实例的硬件环境上部署。
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硬件规格为：
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* 8核CPU
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* 31GB内存
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可以在`conf/druid/cluster/master`下找到适用于此硬件规格的Master示例服务配置。
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##### Data服务
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Historical和MiddleManager可以分配在同一台服务器上运行，以处理集群中的实际数据，这两个服务受益于CPU、内存和固态硬盘。
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在本示例中，我们将在等效于AWS[i3.4xlarge](https://aws.amazon.com/cn/ec2/instance-types/i3/)实例的硬件环境上部署。
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硬件规格为：
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* 16核CPU
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* 122GB内存
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* 2 * 1.9TB 固态硬盘
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可以在`conf/druid/cluster/data`下找到适用于此硬件规格的Data示例服务配置。
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##### Query服务
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Druid Broker服务接收查询请求，并将其转发到集群中的其他部分，同时其可以可选的配置内存缓存。 Broker服务受益于CPU和内存。
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在本示例中，我们将在等效于AWS[m5.2xlarge](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/m5/)实例的硬件环境上部署。
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硬件规格为：
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* 8核CPU
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* 31GB内存
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您可以考虑将所有的其他开源UI工具或者查询依赖等与Broker服务部署在同一台服务器上。
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可以在`conf/druid/cluster/query`下找到适用于此硬件规格的Query示例服务配置。
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##### 其他硬件配置
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上面的示例集群是从多种确定Druid集群大小的可能方式中选择的一个示例。
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您可以根据自己的特定需求和限制选择较小/较大的硬件或较少/更多的服务器。
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如果您的使用场景具有复杂的扩展要求，则还可以选择不将Druid服务混合部署（例如，独立的Historical Server）。
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[基本集群调整指南](../../operations/basicClusterTuning.md)中的信息可以帮助您进行决策，并可以调整配置大小。
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#### 从单服务器环境迁移部署
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如果您现在已有单服务器部署的环境，例如[单服务器部署示例](chapter-3.md)中的部署，并且希望迁移到类似规模的集群部署，则以下部分包含一些选择Master/Data/Query服务等效硬件的准则。
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##### Master服务
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Master服务的主要考虑点是可用CPU以及用于Coordinator和Overlord进程的堆内存。
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首先计算出来在单服务器环境下Coordinator和Overlord已分配堆内存之和，然后选择具有足够内存的Master服务硬件，同时还需要考虑到为服务器上其他进程预留一些额外的内存。
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对于CPU，可以选择接近于单服务器环境核数1/4的硬件。
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##### Data服务
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在为集群Data服务选择硬件时，主要考虑可用的CPU和内存，可行时使用SSD存储。
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在集群化部署时，出于容错的考虑，最好是部署多个Data服务。
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在选择Data服务的硬件时，可以假定一个分裂因子`N`，将原来的单服务器环境的CPU和内存除以`N`,然后在新集群中部署`N`个硬件规格缩小的Data服务。
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##### Query服务
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Query服务的硬件选择主要考虑可用的CPU、Broker服务的堆内和堆外内存、Router服务的堆内存。
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首先计算出来在单服务器环境下Broker和Router已分配堆内存之和，然后选择可以覆盖Broker和Router内存的Query服务硬件，同时还需要考虑到为服务器上其他进程预留一些额外的内存。
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对于CPU，可以选择接近于单服务器环境核数1/4的硬件。
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[基本集群调优指南](../../operations/basicClusterTuning.md)包含有关如何计算Broker和Router服务内存使用量的信息。
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### 选择操作系统
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我们建议运行您喜欢的Linux发行版，同时还需要：
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* **Java 8**
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> [!WARNING]
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> Druid服务运行依赖Java 8，可以使用环境变量`DRUID_JAVA_HOME`或`JAVA_HOME`指定在何处查找Java,有关更多详细信息，请运行`verify-java`脚本。
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### 下载发行版
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首先，下载并解压缩发布安装包。最好首先在单台计算机上执行此操作，因为您将编辑配置，然后将修改后的配置分发到所有服务器上。
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[下载](https://www.apache.org/dyn/closer.cgi?path=/druid/0.17.0/apache-druid-0.17.0-bin.tar.gz)Druid最新0.17.0release安装包
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在终端中运行以下命令来提取Druid
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```
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tar -xzf apache-druid-0.17.0-bin.tar.gz
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cd apache-druid-0.17.0
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```
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在安装包中有以下文件：
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* `LICENSE`和`NOTICE`文件
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* `bin/*` - 启停等脚本
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* `conf/druid/cluster/*` - 用于集群部署的模板配置
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* `extensions/*` - Druid核心扩展
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* `hadoop-dependencies/*` - Druid Hadoop依赖
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* `lib/*` - Druid核心库和依赖
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* `quickstart/*` - 与[快速入门](chapter-2.md)相关的文件
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我们主要是编辑`conf/druid/cluster/`中的文件。
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#### 从单服务器环境迁移部署
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在以下各节中，我们将在`conf/druid/cluster`下编辑配置。
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如果您已经有一个单服务器部署，请将您的现有配置复制到`conf/druid /cluster`以保留您所做的所有配置更改。
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### 配置元数据存储和深度存储
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#### 从单服务器环境迁移部署
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如果您已经有一个单服务器部署，并且希望在整个迁移过程中保留数据，请在更新元数据/深层存储配置之前，按照[元数据迁移](../../operations/metadataMigration.md)和[深层存储迁移](../../operations/DeepstorageMigration.md)中的说明进行操作。
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这些指南针对使用Derby元数据存储和本地深度存储的单服务器部署。 如果您已经在单服务器集群中使用了非Derby元数据存储，则可以在新集群中可以继续使用当前的元数据存储。
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这些指南还提供了有关从本地深度存储迁移段的信息。集群部署需要分布式深度存储，例如S3或HDFS。 如果单服务器部署已在使用分布式深度存储，则可以在新集群中继续使用当前的深度存储。
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#### 元数据存储
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在`conf/druid/cluster/_common/common.runtime.properties`中，使用您将用作元数据存储的服务器地址来替换"metadata.storage.*":
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* `druid.metadata.storage.connector.connectURI`
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* `druid.metadata.storage.connector.host`
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在生产部署中，我们建议运行专用的元数据存储，例如具有复制功能的MySQL或PostgreSQL，与Druid服务器分开部署。
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[MySQL扩展](../../Configuration/core-ext/mysql.md)和[PostgreSQL](../../Configuration/core-ext/postgresql.md)扩展文档包含有关扩展配置和初始数据库安装的说明。
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#### 深度存储
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Druid依赖于分布式文件系统或大对象（blob）存储来存储数据，最常用的深度存储实现是S3（适合于在AWS上）和HDFS（适合于已有Hadoop集群）。
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##### S3
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在`conf/druid/cluster/_common/common.runtime.properties`中，
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* 在`druid.extension.loadList`配置项中增加"druid-s3-extensions"扩展
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* 注释掉配置文件中用于本地存储的"Deep Storage"和"Indexing service logs"
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* 打开配置文件中关于"For S3"部分中"Deep Storage"和"Indexing service logs"的配置
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上述操作之后，您将看到以下的变化：
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```json
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druid.extensions.loadList=["druid-s3-extensions"]
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||
#druid.storage.type=local
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||
#druid.storage.storageDirectory=var/druid/segments
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||
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||
druid.storage.type=s3
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druid.storage.bucket=your-bucket
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druid.storage.baseKey=druid/segments
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||
druid.s3.accessKey=...
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||
druid.s3.secretKey=...
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||
|
||
#druid.indexer.logs.type=file
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||
#druid.indexer.logs.directory=var/druid/indexing-logs
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||
|
||
druid.indexer.logs.type=s3
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||
druid.indexer.logs.s3Bucket=your-bucket
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||
druid.indexer.logs.s3Prefix=druid/indexing-logs
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```
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更多信息可以看[S3扩展](../../Configuration/core-ext/s3.md)部分的文档。
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##### HDFS
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在`conf/druid/cluster/_common/common.runtime.properties`中，
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* 在`druid.extension.loadList`配置项中增加"druid-hdfs-storage"扩展
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* 注释掉配置文件中用于本地存储的"Deep Storage"和"Indexing service logs"
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* 打开配置文件中关于"For HDFS"部分中"Deep Storage"和"Indexing service logs"的配置
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上述操作之后，您将看到以下的变化：
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```json
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druid.extensions.loadList=["druid-hdfs-storage"]
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#druid.storage.type=local
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||
#druid.storage.storageDirectory=var/druid/segments
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||
druid.storage.type=hdfs
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druid.storage.storageDirectory=/druid/segments
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||
#druid.indexer.logs.type=file
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||
#druid.indexer.logs.directory=var/druid/indexing-logs
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druid.indexer.logs.type=hdfs
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druid.indexer.logs.directory=/druid/indexing-logs
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```
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同时：
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* 需要将Hadoop的配置文件（core-site.xml, hdfs-site.xml, yarn-site.xml, mapred-site.xml）放置在Druid进程的classpath中，可以将他们拷贝到`conf/druid/cluster/_common`目录中
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更多信息可以看[HDFS扩展](../../Configuration/core-ext/hdfs.md)部分的文档。
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### Hadoop连接配置
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如果要从Hadoop集群加载数据，那么此时应对Druid做如下配置：
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* 在`conf/druid/cluster/_common/common.runtime.properties`文件中更新`druid.indexer.task.hadoopWorkingPath`配置项，将其更新为您期望的一个用于临时文件存储的HDFS路径。 通常会配置为`druid.indexer.task.hadoopWorkingPath=/tmp/druid-indexing`
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||
* 需要将Hadoop的配置文件（core-site.xml, hdfs-site.xml, yarn-site.xml, mapred-site.xml）放置在Druid进程的classpath中，可以将他们拷贝到`conf/druid/cluster/_common`目录中
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请注意，您无需为了可以从Hadoop加载数据而使用HDFS深度存储。例如，如果您的集群在Amazon Web Services上运行，即使您使用Hadoop或Elastic MapReduce加载数据，我们也建议使用S3进行深度存储。
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更多信息可以看[基于Hadoop的数据摄取](../../DataIngestion/hadoopbased.md)部分的文档。
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### Zookeeper连接配置
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在生产集群中，我们建议使用专用的ZK集群，该集群与Druid服务器分开部署。
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在 `conf/druid/cluster/_common/common.runtime.properties` 中，将 `druid.zk.service.host` 设置为包含用逗号分隔的host：port对列表的连接字符串，每个对与ZK中的ZooKeeper服务器相对应。（例如" 127.0.0.1:4545"或"127.0.0.1:3000,127.0.0.1:3001、127.0.0.1:3002"）
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您也可以选择在Master服务上运行ZK，而不使用专用的ZK集群。如果这样做，我们建议部署3个Master服务，以便您具有ZK仲裁。
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### 配置调整
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#### 从单服务器环境迁移部署
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##### Master服务
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如果您使用的是[单服务器部署示例](chapter-3.md)中的示例配置，则这些示例中将Coordinator和Overlord进程合并为一个合并的进程。
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`conf/druid/cluster/master/coordinator-overlord` 下的示例配置同样合并了Coordinator和Overlord进程。
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您可以将现有的 `coordinator-overlord` 配置从单服务器部署复制到`conf/druid/cluster/master/coordinator-overlord`
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##### Data服务
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假设我们正在从一个32CPU和256GB内存的单服务器部署环境进行迁移，在老的环境中，Historical和MiddleManager使用了如下的配置：
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Historical（单服务器）
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```json
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druid.processing.buffer.sizeBytes=500000000
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druid.processing.numMergeBuffers=8
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druid.processing.numThreads=31
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```
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MiddleManager（单服务器）
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```json
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druid.worker.capacity=8
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||
druid.indexer.fork.property.druid.processing.numMergeBuffers=2
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||
druid.indexer.fork.property.druid.processing.buffer.sizeBytes=100000000
|
||
druid.indexer.fork.property.druid.processing.numThreads=1
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```
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在集群部署中，我们选择一个分裂因子（假设为2），则部署2个16CPU和128GB内存的Data服务，各项的调整如下：
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Historical
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* `druid.processing.numThreads`设置为新硬件的（`CPU核数 - 1`）
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* `druid.processing.numMergeBuffers` 使用分裂因子去除单服务部署环境的值
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* `druid.processing.buffer.sizeBytes` 该值保持不变
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MiddleManager:
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* `druid.worker.capacity`: 使用分裂因子去除单服务部署环境的值
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||
* `druid.indexer.fork.property.druid.processing.numMergeBuffers`: 该值保持不变
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||
* `druid.indexer.fork.property.druid.processing.buffer.sizeBytes`: 该值保持不变
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||
* `druid.indexer.fork.property.druid.processing.numThreads`: 该值保持不变
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调整后的结果配置如下：
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||
新的Historical(2 Data服务器)
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```json
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||
druid.processing.buffer.sizeBytes=500000000
|
||
druid.processing.numMergeBuffers=8
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||
druid.processing.numThreads=31
|
||
```
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||
新的MiddleManager（2 Data服务器）
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```json
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druid.worker.capacity=4
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||
druid.indexer.fork.property.druid.processing.numMergeBuffers=2
|
||
druid.indexer.fork.property.druid.processing.buffer.sizeBytes=100000000
|
||
druid.indexer.fork.property.druid.processing.numThreads=1
|
||
```
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||
##### Query服务
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您可以将现有的Broker和Router配置复制到`conf/druid/cluster/query`下的目录中，无需进行任何修改.
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#### 首次部署
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如果您正在使用如下描述的示例集群规格：
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* 1 Master 服务器(m5.2xlarge)
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* 2 Data 服务器(i3.4xlarge)
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||
* 1 Query 服务器(m5.2xlarge)
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||
`conf/druid/cluster`下的配置已经为此硬件确定了，一般情况下您无需做进一步的修改。
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||
如果您选择了其他硬件，则[基本的集群调整指南](../../operations/basicClusterTuning.md)可以帮助您调整配置大小。
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### 开启端口(如果使用了防火墙)
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如果您正在使用防火墙或其他仅允许特定端口上流量准入的系统，请在以下端口上允许入站连接：
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#### Master服务
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* 1527（Derby元数据存储，如果您正在使用一个像MySQL或者PostgreSQL的分离的元数据存储则不需要）
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* 2181（Zookeeper，如果使用了独立的ZK集群则不需要）
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* 8081（Coordinator）
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* 8090（Overlord）
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#### Data服务
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* 8083（Historical）
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* 8091，8100-8199（Druid MiddleManager，如果`druid.worker.capacity`参数设置较大的话，则需要更多高于8199的端口）
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#### Query服务
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* 8082（Broker）
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* 8088（Router，如果使用了）
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> [!WARNING]
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> 在生产中，我们建议将ZooKeeper和元数据存储部署在其专用硬件上，而不是在Master服务器上。
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### 启动Master服务
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将Druid发行版和您编辑的配置文件复制到Master服务器上。
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如果您一直在本地计算机上编辑配置，则可以使用rsync复制它们：
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```json
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rsync -az apache-druid-0.17.0/ MASTER_SERVER:apache-druid-0.17.0/
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```
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#### 不带Zookeeper启动
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||
在发行版根目录中，运行以下命令以启动Master服务：
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```json
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bin/start-cluster-master-no-zk-server
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||
```
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#### 带Zookeeper启动
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如果计划在Master服务器上运行ZK，请首先更新`conf/zoo.cfg`以标识您计划如何运行ZK，然后，您可以使用以下命令与ZK一起启动Master服务进程：
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||
```json
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||
bin/start-cluster-master-with-zk-server
|
||
```
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||
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||
> [!WARNING]
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||
> 在生产中，我们建议将ZooKeeper运行在其专用硬件上。
|
||
|
||
### 启动Data服务
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||
|
||
将Druid发行版和您编辑的配置文件复制到您的Data服务器。
|
||
|
||
在发行版根目录中，运行以下命令以启动Data服务：
|
||
```json
|
||
bin/start-cluster-data-server
|
||
```
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||
|
||
您可以在需要的时候增加更多的Data服务器。
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||
|
||
> [!WARNING]
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||
> 对于具有复杂资源分配需求的集群，您可以将Historical和MiddleManager分开部署，并分别扩容组件。这也使您能够利用Druid的内置MiddleManager自动伸缩功能。
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||
|
||
### 启动Query服务
|
||
将Druid发行版和您编辑的配置文件复制到您的Query服务器。
|
||
|
||
在发行版根目录中，运行以下命令以启动Query服务：
|
||
|
||
```json
|
||
bin/start-cluster-query-server
|
||
```
|
||
|
||
您可以根据查询负载添加更多查询服务器。 如果增加了查询服务器的数量，请确保按照[基本集群调优指南](../../operations/basicClusterTuning.md)中的说明调整Historical和Task上的连接池。
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### 加载数据
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恭喜，您现在有了Druid集群！下一步是根据使用场景来了解将数据加载到Druid的推荐方法。
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||
了解有关[加载数据](../DataIngestion/index.md)的更多信息。
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