412 lines
16 KiB
Markdown
412 lines
16 KiB
Markdown
<!-- toc -->
|
||
|
||
## 集群部署
|
||
|
||
Apache Druid旨在作为可伸缩的容错集群进行部署。
|
||
|
||
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。
|
||
|
||
这个简单的集群将具有以下特点:
|
||
* 一个Master服务同时起Coordinator和Overlord进程
|
||
* 两个可伸缩、容错的Data服务来运行Historical和MiddleManager进程
|
||
* 一个Query服务,运行Druid Broker和Router进程
|
||
|
||
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。
|
||
|
||
### 选择硬件
|
||
#### 首次部署
|
||
|
||
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。
|
||
|
||
##### Master服务
|
||
|
||
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。
|
||
|
||
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。
|
||
|
||
硬件规格为:
|
||
|
||
* 8核CPU
|
||
* 31GB内存
|
||
|
||
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。
|
||
|
||
##### Data服务
|
||
|
||
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。
|
||
|
||
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。
|
||
|
||
硬件规格为:
|
||
* 16核CPU
|
||
* 122GB内存
|
||
* 2 * 1.9TB 固态硬盘
|
||
|
||
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。
|
||
|
||
##### Query服务
|
||
|
||
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。
|
||
|
||
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。
|
||
|
||
硬件规格为:
|
||
|
||
* 8核CPU
|
||
* 31GB内存
|
||
|
||
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。
|
||
|
||
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。
|
||
|
||
##### 其他硬件配置
|
||
|
||
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。
|
||
|
||
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。
|
||
|
||
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)。
|
||
|
||
[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。
|
||
|
||
#### 从单服务器环境迁移部署
|
||
|
||
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。
|
||
|
||
##### Master服务
|
||
|
||
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。
|
||
|
||
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。
|
||
|
||
对于CPU,可以选择接近于单服务器环境核数1/4的硬件。
|
||
|
||
##### Data服务
|
||
|
||
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。
|
||
|
||
在集群化部署时,出于容错的考虑,最好是部署多个Data服务。
|
||
|
||
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。
|
||
|
||
##### Query服务
|
||
|
||
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。
|
||
|
||
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。
|
||
|
||
对于CPU,可以选择接近于单服务器环境核数1/4的硬件。
|
||
|
||
[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。
|
||
|
||
### 选择操作系统
|
||
|
||
我们建议运行您喜欢的Linux发行版,同时还需要:
|
||
|
||
* **Java 8**
|
||
|
||
> [!WARNING]
|
||
> 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。
|
||
|
||
### 下载发行版
|
||
|
||
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。
|
||
|
||
[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
|
||
|
||
在终端中运行以下命令来提取Druid
|
||
|
||
```
|
||
tar -xzf apache-druid-0.17.0-bin.tar.gz
|
||
cd apache-druid-0.17.0
|
||
```
|
||
|
||
在安装包中有以下文件:
|
||
|
||
* `LICENSE`和`NOTICE`文件
|
||
* `bin/*` - 启停等脚本
|
||
* `conf/druid/cluster/*` - 用于集群部署的模板配置
|
||
* `extensions/*` - Druid核心扩展
|
||
* `hadoop-dependencies/*` - Druid Hadoop依赖
|
||
* `lib/*` - Druid核心库和依赖
|
||
* `quickstart/*` - 与[快速入门](./chapter-2.md)相关的文件
|
||
|
||
我们主要是编辑`conf/druid/cluster/`中的文件。
|
||
|
||
#### 从单服务器环境迁移部署
|
||
|
||
在以下各节中,我们将在`conf/druid/cluster`下编辑配置。
|
||
|
||
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。
|
||
|
||
### 配置元数据存储和深度存储
|
||
#### 从单服务器环境迁移部署
|
||
|
||
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。
|
||
|
||
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。
|
||
|
||
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。
|
||
|
||
#### 元数据存储
|
||
|
||
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.*":
|
||
|
||
* `druid.metadata.storage.connector.connectURI`
|
||
* `druid.metadata.storage.connector.host`
|
||
|
||
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。
|
||
|
||
[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。
|
||
|
||
#### 深度存储
|
||
|
||
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)。
|
||
|
||
##### S3
|
||
|
||
在`conf/druid/cluster/_common/common.runtime.properties`中,
|
||
|
||
* 在`druid.extension.loadList`配置项中增加"druid-s3-extensions"扩展
|
||
* 注释掉配置文件中用于本地存储的"Deep Storage"和"Indexing service logs"
|
||
* 打开配置文件中关于"For S3"部分中"Deep Storage"和"Indexing service logs"的配置
|
||
|
||
上述操作之后,您将看到以下的变化:
|
||
|
||
```json
|
||
druid.extensions.loadList=["druid-s3-extensions"]
|
||
|
||
#druid.storage.type=local
|
||
#druid.storage.storageDirectory=var/druid/segments
|
||
|
||
druid.storage.type=s3
|
||
druid.storage.bucket=your-bucket
|
||
druid.storage.baseKey=druid/segments
|
||
druid.s3.accessKey=...
|
||
druid.s3.secretKey=...
|
||
|
||
#druid.indexer.logs.type=file
|
||
#druid.indexer.logs.directory=var/druid/indexing-logs
|
||
|
||
druid.indexer.logs.type=s3
|
||
druid.indexer.logs.s3Bucket=your-bucket
|
||
druid.indexer.logs.s3Prefix=druid/indexing-logs
|
||
```
|
||
更多信息可以看[S3扩展](../Configuration/core-ext/s3.md)部分的文档。
|
||
|
||
##### HDFS
|
||
|
||
在`conf/druid/cluster/_common/common.runtime.properties`中,
|
||
|
||
* 在`druid.extension.loadList`配置项中增加"druid-hdfs-storage"扩展
|
||
* 注释掉配置文件中用于本地存储的"Deep Storage"和"Indexing service logs"
|
||
* 打开配置文件中关于"For HDFS"部分中"Deep Storage"和"Indexing service logs"的配置
|
||
|
||
上述操作之后,您将看到以下的变化:
|
||
|
||
```json
|
||
druid.extensions.loadList=["druid-hdfs-storage"]
|
||
|
||
#druid.storage.type=local
|
||
#druid.storage.storageDirectory=var/druid/segments
|
||
|
||
druid.storage.type=hdfs
|
||
druid.storage.storageDirectory=/druid/segments
|
||
|
||
#druid.indexer.logs.type=file
|
||
#druid.indexer.logs.directory=var/druid/indexing-logs
|
||
|
||
druid.indexer.logs.type=hdfs
|
||
druid.indexer.logs.directory=/druid/indexing-logs
|
||
```
|
||
|
||
同时:
|
||
|
||
* 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
|
||
|
||
更多信息可以看[HDFS扩展](../Configuration/core-ext/hdfs.md)部分的文档。
|
||
|
||
### Hadoop连接配置
|
||
|
||
如果要从Hadoop集群加载数据,那么此时应对Druid做如下配置:
|
||
|
||
* 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`
|
||
* 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
|
||
|
||
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。
|
||
|
||
更多信息可以看[基于Hadoop的数据摄取](../DataIngestion/hadoopbased.md)部分的文档。
|
||
|
||
### Zookeeper连接配置
|
||
|
||
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。
|
||
|
||
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")
|
||
|
||
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。
|
||
|
||
### 配置调整
|
||
#### 从单服务器环境迁移部署
|
||
##### Master服务
|
||
|
||
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。
|
||
|
||
`conf/druid/cluster/master/coordinator-overlord` 下的示例配置同样合并了Coordinator和Overlord进程。
|
||
|
||
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`
|
||
|
||
##### Data服务
|
||
|
||
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:
|
||
|
||
Historical(单服务器)
|
||
|
||
```json
|
||
druid.processing.buffer.sizeBytes=500000000
|
||
druid.processing.numMergeBuffers=8
|
||
druid.processing.numThreads=31
|
||
```
|
||
|
||
MiddleManager(单服务器)
|
||
|
||
```json
|
||
druid.worker.capacity=8
|
||
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
|
||
```
|
||
|
||
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:
|
||
|
||
Historical
|
||
|
||
* `druid.processing.numThreads`设置为新硬件的(`CPU核数 - 1`)
|
||
* `druid.processing.numMergeBuffers` 使用分裂因子去除单服务部署环境的值
|
||
* `druid.processing.buffer.sizeBytes` 该值保持不变
|
||
|
||
MiddleManager:
|
||
|
||
* `druid.worker.capacity`: 使用分裂因子去除单服务部署环境的值
|
||
* `druid.indexer.fork.property.druid.processing.numMergeBuffers`: 该值保持不变
|
||
* `druid.indexer.fork.property.druid.processing.buffer.sizeBytes`: 该值保持不变
|
||
* `druid.indexer.fork.property.druid.processing.numThreads`: 该值保持不变
|
||
|
||
调整后的结果配置如下:
|
||
|
||
新的Historical(2 Data服务器)
|
||
|
||
```json
|
||
druid.processing.buffer.sizeBytes=500000000
|
||
druid.processing.numMergeBuffers=8
|
||
druid.processing.numThreads=31
|
||
```
|
||
|
||
新的MiddleManager(2 Data服务器)
|
||
|
||
```json
|
||
druid.worker.capacity=4
|
||
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
|
||
```
|
||
|
||
##### Query服务
|
||
|
||
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.
|
||
|
||
#### 首次部署
|
||
|
||
如果您正在使用如下描述的示例集群规格:
|
||
|
||
* 1 Master 服务器(m5.2xlarge)
|
||
* 2 Data 服务器(i3.4xlarge)
|
||
* 1 Query 服务器(m5.2xlarge)
|
||
|
||
`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。
|
||
|
||
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。
|
||
|
||
### 开启端口(如果使用了防火墙)
|
||
|
||
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:
|
||
|
||
#### Master服务
|
||
|
||
* 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)
|
||
* 2181(Zookeeper,如果使用了独立的ZK集群则不需要)
|
||
* 8081(Coordinator)
|
||
* 8090(Overlord)
|
||
|
||
#### Data服务
|
||
|
||
* 8083(Historical)
|
||
* 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)
|
||
|
||
#### Query服务
|
||
|
||
* 8082(Broker)
|
||
* 8088(Router,如果使用了)
|
||
|
||
> [!WARNING]
|
||
> 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。
|
||
|
||
### 启动Master服务
|
||
|
||
将Druid发行版和您编辑的配置文件复制到Master服务器上。
|
||
|
||
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:
|
||
|
||
```json
|
||
rsync -az apache-druid-0.17.0/ MASTER_SERVER:apache-druid-0.17.0/
|
||
```
|
||
|
||
#### 不带Zookeeper启动
|
||
|
||
在发行版根目录中,运行以下命令以启动Master服务:
|
||
```json
|
||
bin/start-cluster-master-no-zk-server
|
||
```
|
||
|
||
#### 带Zookeeper启动
|
||
|
||
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:
|
||
```json
|
||
bin/start-cluster-master-with-zk-server
|
||
```
|
||
|
||
> [!WARNING]
|
||
> 在生产中,我们建议将ZooKeeper运行在其专用硬件上。
|
||
|
||
### 启动Data服务
|
||
|
||
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
|
||
```
|
||
|
||
您可以在需要的时候增加更多的Data服务器。
|
||
|
||
> [!WARNING]
|
||
> 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。
|
||
|
||
### 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。
|
||
|
||
### 加载数据
|
||
|
||
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。
|
||
|
||
了解有关[加载数据](../DataIngestion/index.md)的更多信息。
|
||
|
||
|