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Druid 资源快速导航

入门与基础

  • 十分钟了解 Apache Druid - Apache Druid是一个集时间序列数据库、数据仓库和全文检索系统特点于一体的分析性数据平台。 本文将带你简单了解Druid的特性使用场景技术特点和架构。这将有助于你选型数据存储方案深入了解Druid存储深入了解时间序列存储等。

  • Kylin、Druid、ClickHouse 核心技术对比 - Druid索引结构使用自定义的数据结构整体上它是一种列式存储结构每个列独立一个逻辑文件实际上是一个物理文件在物理文件内部标记了每个列的 start 和 offset

  • 适用于大数据的开源 OLAP 系统的比较ClickHouseDruid 和 Pinot - ClickHouseDruid 和 Pinot 在效率和性能优化上具有约相同的“极限”。 没有 “魔术药” 可以使这些系统中的任何一个都比其他系统快得多。在当前状态下,这些系统在某些基准测试中的性能有很大不同,这一事实并不会让您感到困惑。

  • 有人说下 kudukylindruidclickhouse 的区别,使用场景么 - Kylin 和 ClickHouse 都能通过 SQL 的方式在 PB 数据量级下,亚秒级(绝多数查询 5s内返回)返回 OLAP(在线分析查询) 查询结果。

  • OLAP 演进实战Druid 对比 ClickHouse 输在哪里 - 本文介绍 eBay 广告数据平台的基本情况,并对比分析了 ClickHouse 与 Druid 的使用特点。 基于 ClickHouse 表现出的良好性能和扩展能力,本文介绍了如何将 eBay 广告系统从 Druid 迁移至 ClickHouse希望能为同业人员带来一定的启发。

  • clickhouse 和 druid 实时分析性能总结 - clickhouse 是俄罗斯的搜索引擎Yandex公司在 2016 年开源的,一款针对大数据实时分析的高性能分布式数据库,与之对应的有 hadoop 生态 hiveVertica 和 palo。

源代码与进阶

优化与实践

  • 快手 Druid 精确去重的设计和实现 - 快手的业务特点包括超大数据规模、毫秒级查询时延、高数据实时性要求、高并发查询、高稳定性以及较高的 Schema 灵活性要求;因此快手选择 Druid 平台作为底层架构。 由于 Druid 原生不支持数据精确去重功能,而快手业务中会涉及到例如计费等场景,有精确去重的需求。因此,本文重点讲述如何在 Druid 平台中实现精确去重。 另一方面Druid 对外的接口是 json 形式 ( Druid 0.9 版本之后逐步支持 SQL ) ,对 SQL 并不友好,本文最后部分会简述 Druid 平台与 MySQL 交互方面做的一些改进。

  • 基于 Apache Druid 实时分析平台在爱奇艺的实践 - 爱奇艺大数据服务团队评估了市面上主流的OLAP引擎最终选择Apache Druid时序数据库来满足业务的实时分析需求。 本文将介绍Druid在爱奇艺的实践情况、优化经验以及平台化建设的一些思考。

  • 实时 OLAP 引擎之 Apache Druid架构、原理和应用实践 - 本文以实时 OLAP 引擎的优秀代表 Druid 为研究对象,详细介绍 Druid 的架构思想和核心特性。 在此基础上,我们介绍了熵简科技在数据智能分析场景下,针对私有化部署与实时响应优化的实践经验。

  • Apache Druid 性能测评 - 模拟生产由 5000 个 agent、5000 个 URL 和 2 类请求方式做为聚合字段的1亿条明细数据来测试Druid集群在配置不同 TaksCount数时Druid聚合任务的执行时长。

  • Druid 在有赞的实践 - 有赞作为一家 SaaS 公司,有很多的业务的场景和非常大量的实时数据和离线数据。 在没有是使用 Druid 之前,一些 OLAP 场景的场景分析,开发的同学都是使用 SparkStreaming 或者 Storm 做的。 用这类方案会除了需要写实时任务之外,还需要为了查询精心设计存储。带来问题是:开发的周期长;初期的存储设计很难满足需求的迭代发展;不可扩展。

  • Druid 在小米公司的技术实践 - Druid 作为一款开源的实时大数据分析软件,自诞生以来,凭借着自己优秀的特质,逐渐在技术圈收获了越来越多的知名度与口碑, 并陆续成为了很多技术团队解决方案中的关键一环,从而真正在很多公司的技术栈中赢得了一席之地。