「大数据 -154 Apache Druid 架构与原理详解：基础架构、架构演进」
Apache Druid，是一个高性能的分布式数据仓库和分析引擎，它可以处理海量数据并提供快速的数据查询和分析能力。本文将详细介绍 Druid 的基本架构和架构演进。
基础架构
- Columnar Storage
Druid 采用列式存储技术，数据按列存储，每列数据被压缩并存储在磁盘上。这种存储方式可以大大减少数据的存储空间，并提高数据的查询性能。
- Segment
Druid 数据被分割成小的数据块，称为 Segment。Segment 是 Druid 的基本数据单位，它可以被分发到多个节点上并并行处理。
- Tiered Storage
Druid 采用三层存储架构，数据被分为三个层：
- Tier 1：最新数据，存储在内存中，提供最快的数据访问性能。
- Tier 2：近期数据，存储在 SSD 中，提供较快的数据访问性能。
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Tier 3：历史数据，存储在磁盘中，提供较慢的数据访问性能。
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Real-time Indexing
Druid 支持实时数据索引，当数据被写入时，它会被立即索引并提供快速的数据查询性能。
架构演进
- Druid 1.0
Druid 1.0 版本是 Druid 的初始版本，它支持基本的数据处理和分析功能，包括数据加载、数据查询和数据聚合。
- Druid 2.0
Druid 2.0 版本增加了多维数据支持和数据模型定义功能，它可以处理复杂的数据模型并提供更复杂的数据分析能力。
- Druid 3.0
Druid 3.0 版本增加了数据源支持和数据源管理功能，它可以从多个数据源中加载数据并提供数据源管理能力。
- Druid 4.0
Druid 4.0 版本增加了数据加载优化和数据加载性能提升功能，它可以提高数据加载的性能并支持更大的数据量。
- Druid 5.0
Druid 5.0 版本增加了数据加载并行化和数据加载并行性能提升功能，它可以提高数据加载的并行性并支持更大的数据量。
总结
Apache Druid 是一个高性能的分布式数据仓库和分析引擎，它采用列式存储技术、Segment、Tiered Storage 和 Real-time Indexing 等技术来提供快速的数据查询和分析能力。Druid 的架构也经历了多次演进，从数据处理和分析功能到数据源支持和数据源管理功能，并提供数据加载优化和数据加载性能提升功能。Druid 是一个非常有前途的数据仓库和分析引擎，它可以帮助组织处理和分析海量数据并提供快速的数据查询和分析能力。