您的位置:

Apache Druid介绍

Apache Druid(以下简称Druid)是一个分布式、实时的分析数据存储系统,能够对实时数据进行快速查询和分析。它最初由MetaMarkets公司开发,后来被LinkedIn收购并开源。现在,Druid已成为Apache软件基金会下的一个顶级项目,被广泛应用于数据分析领域。

一、Druid的特点

Druid的设计目标是支持实时数据查询和分析,它有以下主要特点:

1、实时数据处理能力

Druid可以对不断生成的数据进行实时处理,具有高吞吐量和低延迟的特性,可以支持实时的数据查询和分析。它可以通过数据流集成器,如Kafka、Storm、Spark等,实现实时数据的实时采集、实时过滤和实时转换。

2、分布式处理能力

Druid可以支持分布式部署,数据可以分散存储在多台机器上,并且每个节点都可以执行查询,实现高效的并发查询。Druid的分布式特性使得其可以轻松地处理海量的数据集,并且可以水平扩展。

3、多维度查询能力

Druid采用了列式存储方式,可以存储海量的数据,并支持多维度的查询操作。通过对数据进行预聚合和预计算等机制,Druid可以快速地返回查询结果。同时,它还能够支持各种连续查询和时间序列查询,能够满足各种数据分析的需求。

4、易用性和灵活性

Druid提供了易用的API和Web界面,可以方便地进行管理和监控。同时,它还支持多种数据导入和导出格式,可以方便地与其他系统进行集成。此外,Druid还提供了多项自定义配置和插件机制,可以方便地进行扩展和定制。

二、Druid的架构

Druid的架构包含以下几个主要组件:

1、数据存储层

Druid的数据存储层是一个分布式、列式、压缩和可扩展的存储系统,可以支持TB级别的海量数据存储,并且能够通过分区和副本等机制,实现数据的高可用和容错。

2、数据处理层

Druid的数据处理层包括了实时数据流和离线数据流两种方式。实时数据流采用的是流处理引擎,如Storm和Spark,可以实时地采集和处理数据,并将数据置入Druid数据存储层;离线数据流采用的是批量处理引擎,如Hadoop和Spark,可以批量地处理数据,并将数据置入Druid数据存储层。

3、数据查询层

Druid的数据查询层包括了多维度查询层和时间序列查询层两种方式。多维度查询采用的是SQL查询引擎,支持SQL查询语言,并且可以进行高效的多维度查询;时间序列查询采用的是Druid原生查询引擎,支持时间序列查询,并且可以进行高效的聚合查询和筛选查询。

4、数据管理层

Druid的数据管理层包括数据导入、数据导出、数据备份和数据恢复等功能,可以方便地进行数据管理和维护。同时,它还提供了监控和报警等功能,可以对Druid的运行状态进行实时监控和预警。

三、如何使用Druid

Druid的使用可以分为以下几个步骤:

1、数据准备

准备原始数据,并将其转换成Druid所支持的数据格式和结构。数据格式可以选择JSON、CSV等格式,数据结构需要满足Druid定义的数据模型。

2、数据导入

将准备好的数据导入到Druid中。可以使用Druid提供的API和Web界面,也可以使用专门的数据导入工具,如Druid Ingestion和Tranquility等工具。

3、查询和分析

使用Druid的查询和分析功能,进行多维度查询和时间序列查询。可以使用Druid提供的SQL查询引擎,也可以使用Druid原生查询引擎。

4、数据管理

对Druid进行数据管理和维护,包括数据备份、数据恢复、数据删除等操作。同时,对Druid的监控和报警进行实时监控和预警。

四、Shiro与Druid的集成

1、Shiro是什么

Shiro是一个Java的安全框架,它可以提供认证、授权、加密和会话管理等安全相关的功能。它可以集成到任何Java应用程序中,并且可以与众多数据源和安全相关组件进行集成,如LDAP、JDBC、CAS、Spring等。

2、Shiro与Druid的集成

在使用Druid进行安全访问控制时,可以使用Shiro来进行授权和会话管理等方面的支持。具体步骤如下:
// 1、在Shiro配置文件中添加Druid的过滤器
[filters]
druidRoles = org.apache.shiro.web.filter.authz.RolesAuthorizationFilter

// 2、在Druid配置文件中设置Shiro的自定义Subject工厂
[main]
securityManager.realms = $shiroRealm
securityManager.subjectFactory = org.apache.shiro.web.subject.support.DefaultWebSubjectFactory

// 3、在Druid的Servlet中添加Shiro的Servlet过滤器
FilterRegistration.Dynamic shiroFilter = servletContext.addFilter("shiroFilter", new ShiroFilter());
shiroFilter.setInitParameter("configPath", "classpath:shiro.ini");
shiroFilter.addMappingForUrlPatterns(EnumSet.of(DispatcherType.REQUEST), true, "/*");

// 4、在Druid控制台中添加Shiro的访问控制规则
[{
    "url": "/druid/**",
    "filter": "druidRoles[admin]",
    "roles": "admin"
}]

五、总结

Druid是一个分布式、实时的分析数据存储系统,可以高效地处理海量的数据,并支持多维度查询和时间序列查询。同时,它还具有易用性和灵活性的特点,可以方便地进行管理和监控。 在使用Druid进行安全访问控制时,可以使用Shiro来进行授权和会话管理等方面的支持,具有很高的可行性和效率。