利用java8流的特性，我们可以实现list中多个元素的 属性求和 并返回。...案例： 有一个借款待还信息列表，其中每一个借款合同包括：本金、手续费； 现在欲将 所有的本金求和、所有的手续费求和。...我们可以使用java8中的函数式编程，获取list的流，再利用reduce遍历递减方式将同属性（本金、手续费）求和赋予给一个新的list中同类型的对象实例，即得到我们需要的结果： A a = list.stream
Apache Druid是一款优秀的OLAP引擎，众所周知数据存储格式对一款存储系统来说是最核心的组件，Druid的数据格式是自定义的，以此保证了在海量数据下的亚秒级查询。...编码后的维度值 Druid是一个预聚合的方案，但是其聚合不是按照一个维度的group-by聚合，而是按照所有维度的group-by聚合，对于图1中的数据已经是按照聚合过了。...图4展示了编码后维度值的逻辑结构和物理结构，在逻辑上整个维度是一个线性的结构，但是在物理存储上数据结构中包含了offset索引和元素length部分，这很明显是存储非定长数据的。...Druid的反向索引采用的是Bitmap的方案，因为字典中每个元素对应的Bitmap的长度都是一样的，所以物理存储上可以采用定长的方式？...但是在编码后的维度值部分是有区别的，对于单值维度这部分的逻辑结构是一个线性列表（这里暂时不考虑分组），但是对于数组类型的维度，它其实是一个二层的层次结构，外层是一个非定长的线性列表，线性列表的每个元素也就是内层
03 编码后的维度值 Druid是一个预聚合的方案，但是其聚合不是按照一个维度的group-by聚合，而是按照所有维度的group-by聚合，对于图1中的数据已经是按照聚合过了。...图4展示了编码后维度值的逻辑结构和物理结构，在逻辑上整个维度是一个线性的结构，但是在物理存储上数据结构中包含了offset索引和元素length部分，这很明显是存储非定长数据的。...Druid的反向索引采用的是Bitmap的方案，因为字典中每个元素对应的Bitmap的长度都是一样的，所以物理存储上可以采用定长的方式？...但是在编码后的维度值部分是有区别的，对于单值维度这部分的逻辑结构是一个线性列表 ( 这里暂时不考虑分组 )，但是对于数组类型的维度，它其实是一个二层的层次结构，外层是一个非定长的线性列表，线性列表的每个元素也就是内层...07 如何使用 最后简单分析下Druid在查询中如何使用到以上数据结构，为了聚焦问题，假设查询只命中了一个数据文件，这样可以忽略多个数据文件的结果合并等问题。
[ ] 摘要 Apache Druid 是一款高性能的开源时序数据库，它适用于交互式体验的低延时查询分析场景。...分析源码发现，当前的蓄水池采样算法每次调用只能从总量 500 万 segment 中采样一个元素，而每个周期需要平衡 2000 个 segment。...[ ] 2.1.3 优化方案 实现批量采样的蓄水池算法，只需要遍历一次 500 万的 segment 元数据列表，就能完成 2000 个元素的采样。...[ ] 2.3 Broker 结果缓存优化 2.3.1 问题背景 在查询性能调优过程中，我们发现，很多查询应用场景不能很好地利用 Druid 提供的缓存功能。...by v2 引擎的情况下缓存不可用 group by v2 引擎在过去很长时间的很多稳定版本中，都是 groupBy 类型查询的默认引擎，在可预见的未来很长一段时间也一样。
Apache Druid本质就是一个分布式支持实时数据分析的数据存储系统。 能够快速的实现查询与数据分析，高可用，高扩展能力。...Apache Druid 0.18.0 本次更新了 42位贡献者的200多个新功能，性能增强，BUG修复以及文档改进。 新功能 Join支持 Join是数据分析中的关键操作。...对于右侧的数据源，lookup，inline，或者query数据源是允许的。 Druid SQL也支持Join了！其实本质上是SQL JOIN查询被转换为一个或几个包含原生查询。...Broker内存中实现的最大行数 SQL分组 现在支持GROUPING SETS，允许您将多个GROUP BY子句组合为一个GROUP BY子句。...有关错误修复的完整列表，请参见https://github.com/apache/druid/pulls?
Overlord进程监视数据服务器上的MiddleManager进程，并且是将数据加载到Druid中的控制器。...Broker进程从外部客户端接收查询，并将这些查询转发到数据服务器。当Broker从这些子查询中接收到结果时，它们会合并这些结果并将其返回给调用方。...最终用户通常查询Broker，而不是直接查询数据服务器上的Historicals或MiddleManagers进程。...加速Hive查询 可以使用Hive和Apache Druid的HDP集成对实时和历史数据执行交互式分析查询。...Hive与Druid的集成相当于在Druid上放置了一个SQL层。在Druid从Hive企业数据仓库（EDW）提取数据之后，可以使用Druid的交互式和亚秒级查询功能来加速对EDW中历史数据的查询。
查询中的SELECT列表中的表达式不在GROUP BY子句中，并且包含了非聚合列'cnpc.T1.id'，这个列在GROUP BY子句中的列上没有函数依赖关系。...这样做可以满足only_full_group_by模式的要求。 使用聚合函数：如果你不想在GROUP BY子句中包含'cnpc.T1.id'列，你可以考虑使用聚合函数来处理该列的值。...例如，你可以使用MAX()函数获取该列的最大值或使用GROUP_CONCAT()函数将该列的值连接成一个字符串。...修改sql_mode：如果你不需要启用only_full_group_by模式，你可以修改数据库的sql_mode设置，将其更改为允许非聚合列在SELECT列表中。...,NO_ENGINE_SUBSTITUTION'; 根据你的具体需求和查询逻辑，选择适合的解决方法来修复这个错误。
导读：首先你将通过这篇文章了解到 Apache Druid 底层的数据存储方式。其次将知道为什么 Apache Druid 兼具数据仓库，全文检索和时间序列的特点。...了解过 Apache Druid 或之前看过本系列前期文章的同学应该都知道 Druid 兼具数据仓库，全文检索和时间序列的能力。...数据结构 下面将描述 segment 文件的内部数据结构，该结构本质上是列式的，每一列数据都放置在单独的数据结构中。通过分别存储每个列，Druid 可以通过仅扫描实际需要的那些列来减少查询延迟。...最后，group by和TopN需要 2 中的值列表，换句话说，仅基于过滤器汇总的查询无需查询存储在其中的维度值列表。...例如，如果你的实时摄取创建了 3 个使用线性分片规范进行分片的 segment，并且系统中仅加载了两个 segment，则查询将仅返回这 2 个 segment 的结果。
❝ 导读：首先你将通过这篇文章了解到 Apache Druid 底层的数据存储方式。其次将知道为什么 Apache Druid 兼具数据仓库，全文检索和时间序列的特点。...❞ 了解过 Apache Druid 或之前看过本系列前期文章的同学应该都知道 Druid 兼具数据仓库，全文检索和时间序列的能力。...数据结构 下面将描述 segment 文件的内部数据结构，该结构本质上是列式的，每一列数据都放置在单独的数据结构中。通过分别存储每个列，Druid 可以通过仅扫描实际需要的那些列来减少查询延迟。...最后，group by和TopN需要 2 中的值列表，换句话说，仅基于过滤器汇总的查询无需查询存储在其中的维度值列表。...例如，如果你的实时摄取创建了 3 个使用线性分片规范进行分片的 segment，并且系统中仅加载了两个 segment，则查询将仅返回这 2 个 segment 的结果。
文件 Druid支持加载HDFS上的数据。...它会使用 HadoopDruidIndexer 加载批量数据，将数据生成 segments 文件，存放在HDFS上，再从HDFS下载 segments 文件到本地。然后遍可从Druid中查询数据。...需求： 摄取HDFS上的wikiticker-2015-09-12-sampled.json文件到Druid中 操作步骤： 1、启动HDFS集群、YARN集群 2、上传 “druid测试数据源\维基百科访问日志数据...pretty 2.SQL 方式 使用Druid SQL查询，可以使用SQL查询来代替Druid原生基于JSON的查询方式,Druid SQL将SQL语句解析为原生JSON API方式，再执行查询。...= ‘beijing’) FROM “ad_event_local” GROUP BY city; 3.JDBC查询 使用JDBC查询Druid中的数据 Druid提供了JDBC接口，JavaWeb项目可以直接使用
前言 在大数据分析领域，Apache Kylin 和 Apache Druid （incubating） 是两个普遍使用的 OLAP 引擎，都具有支持在超大数据上进行快速查询的能力。...01 Apache Kylin 简介 Apache Kylin 是一个开源的分布式大数据分析引擎，在超大规模数据集上建立数据模型，构建支持多维分析的预计算 Cube，提供 Hadoop 上的 SQL 查询接口及多维分析能力...并开放通用的 ODBC、JDBC 或 Restful API 接口。这种独特的预计算能力使 Apache Kylin 可以应对超大数据集上的查询，并实现亚秒级查询响应。 ?...03 Apache Druid ( incubating )简介 Druid 诞生于 2012 年，是一个开源分布式数据存储，其核心设计结合了分析型数据库、时序数据库、搜索系统的特点，可以处理较大数据集上的数据收集和分析任务...Druid 只支持单表查询，而实际业务中多表 join 的场景非常多，难以满足业务需要；而 Kylin 支持星型模型和雪花模型，能满足多表查询的形式。
By 大数据技术与架构 场景描述：Druid是一个专为大型数据集上的高性能切片和OLAP分析而设计的数据存储。...在这个过程中遇到很多问题，也发现了 Druid 的一些局限性。 特性 Druid 很早就进入了 Apache 孵化器，但是现在还没有毕业。...官网：druid.apache.org，Github: apache/incubator-druid 根据官方文档，Druid 的核心特性主要包括： 列式存储。...而历史数据的查询是通过 Historical 查询的，然后数据返回到 Broker 进行汇总。...下面重点说一下维度的存储。 Druid 的一大亮点就是支持多维度实时聚合查询，简单来说就是 filter 和 group。而实现这个特性的关键技术主要两点：bitmap + 倒排。
十分钟了解 Apache Druid 概览 Apache Druid 是一个高性能的实时分析型数据库。...Druid 专为实时和历史数据的快速临时查询而构建。 部署在 AWS/GCP/Azure，混合云，k8s 和租用服务器上 Druid 可以部署在任何*NIX 环境中。无论是内部环境还是云环境。...部署 Druid 是非常 easy 的：通过添加或删减服务来扩容缩容。 使用场景 Apache Druid 适用于对实时数据提取，高性能查询和高可用要求较高的场景。...你可以在你的指标中包括百万唯一维度值，并随意按任何维度组合 group 和 filter(Druid 中的 dimension 维度类似于时间序列数据库中的 tag)。...你可以基于 tag group 和 rank，并计算大量复杂的指标。而且你在 tag 上检索和过滤会比传统时间序列数据库更快。 OLAP 和商业智能 Druid 经常用于商业智能场景。
数据库查询时，出现如下错误： Caused by: com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4MySQLSyntaxErrorException: In aggregated query...(FilterChainImpl.java:2931) at com.alibaba.druid.filter.FilterEventAdapter.preparedStatement_execute...c.n.d.s.r.a.ConfigClusterResolver - Resolving eureka endpoints via configuration 这个是由于sql_mode设置不当引起的，...修改下sql_mode即可： 查询： select version(), @@sql_mode; ?...修改 SET sql_mode=(SELECT REPLACE(@@sql_mode,'ONLY_FULL_GROUP_BY','')); 再查询： ?
Segment核心数据结构 image.png Druid是一个列式存储的数据库，每一列数据会单独保存并管理，在查询时只会计算相关列的数据。Druid中每一行数据包含3部分：时间戳、维度和指标。...维度相对复杂一些，因为在查询时要支持filter、group by等操作，每一列维度值会保存3个数据结构来记录： 取值字典：将每个值映射为一个ID； 每一行取值的ID； 每个取值对应的Bitmap，在Segment...在持久化的Segment中数据都保存在00000.smoosh文件中，但在逻辑上，不同列的数据存储是分开的。...如下图二和图三分别是GenericIndex的两个不同版本的二进制格式。可以看出GenericIndex实际上保存的是一个元素列表，元素的具体内容是二进制序列化后的byte数组。...该列使用Table format存储：红色框中的GenericIndex是取值列表，可以看出该列共有7个取值，分别为[2, 14, 4, 16, 6, 8, 18]；绿色框中的GenericIndex表示每行对应的
通过查询zookeeper中发布的元数据，broker node将得知哪些段queryable，并且在哪些节点。broker node将查询路由到正确的节点，并合并最终的结果返回给调用者。...它会存储三种数据结构（第三种bitmap可以自定义是否需要）： 将值映射到整数id的字典 使用第一步中字典进行编码的列表 对于列中每一个不同的值，标识哪些行包含该值的位图 现在考虑下druid官网给出的例子...使用第一步中字典进行编码的列表 [ 0, 0, 1, 1 ] 3....但是配置又过于繁琐，很多参数选项配置实际上重复了，完全可以用部分参数推导剩下的部分。 由于druid仍在成长期，后续改进可能日新月异。希望druid能成为apache的另一面招牌。...最后总结一下druid的适用情况： Druid适用于 数据经常插入而很少更新、删除 查询一般是聚合查询与非组查询（Group By），部分检索和扫描查询 数据查询延迟要求在100毫秒到几秒之间 数据有时间字段
数据库查询时，出现如下错误： Caused by: com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4MySQLSyntaxErrorException: In aggregated query...修改下sql_mode即可： 查询： select version(), @@sql_mode; 1.方式一 修改 SET sql_mode=(SELECT REPLACE(@@sql_mode,'ONLY_FULL_GROUP_BY...','')); 再查询： 这种修改，不持久化，重启数据库后会再次出现此问题，所以，我们需要将此设置持久化到配置文件中。...security risks symbolic-links=0 log-error=/var/log/mysqld.log pid-file=/var/run/mysqld/mysqld.pid 在配置文件中添加指定的.../systemctl restart mysqld.service 此时sql_mode的设置就持久化到mysql了，重启也不会出问题了。 查询文件位置：find .
许多公司都已经将 Druid 应用于多种不同的应用场景。请访问 使用 Apache Druid 的公司 页面来了解都有哪些公司使用了 Druid。...大部分的查询为聚合查询（aggregation）和报表查询（reporting queries），例如我们常使用的 “group by” 查询。同时还有一些检索和扫描查询。...查询的延迟被限制在 100ms 到 几秒钟之间。 你的数据具有时间组件（属性）。针对时间相关的属性，Druid 进行特殊的设计和优化。...你的系统类似的是一个离线的报表系统，查询的延迟不是系统设计的重要考虑。 使用场景中需要对表（Fact Table）进行连接查询，并且针对这个查询你可以介绍比较高的延迟来等待查询的完成。...https://www.ossez.com/t/apache-druid/13604
Presto 对于MPP架构的数据库，例如Presto、Apache Drill和Apache Impala和Greenplum等，它们都具有以下特点： 分布式计算：这些数据库采用分布式计算技术，在多个节点上并行处理数据...在Scatter阶段，查询请求将被分发到多个Shard上执行。每个Shard只负责处理自己的部分数据，并返回一部分结果。...实时搜索与过滤：当用户进行商品搜索时，Java应用程序可以使用Elasticsearch的全文检索功能，实时查询并返回匹配的商品列表。...广度角度：Impala可以直接查询HDFS和Apache HBase中的数据，并且可以与Hadoop生态系统中的其他组件无缝集成，例如Apache Hive、Apache Spark和Apache Kafka...擅长查询的类型单一：一些常见的sql(group by等)在druid中运行速度一般 插入更新速度慢：Druid支持低延时的数据插入、更新，但是比hbase、传统数据库要慢很多 命中后的性能问题
Druid的官方网站地址是：http://druid.io/ 目前Druid已基于Apache License 2.0协议开源，正在由Apache孵化，代码托管于Github。...与本文所述Driud只是名字相同，并没有什么联系，Github上两者都有相应的版本库。 ?...本文说的Druid是Apache Druid Github地址：https://github.com/apache/druid/ 已经有9k+star 最新release版本已经到0.17 正处于上升期...4.多环境部署：druid既可以运行在商业的硬件上，也可以运行在云上。它可以从多种数据系统中注入数据，包括hadoop，spark，kafka，storm和samza等。...使用场景 根据Druid的特性可知，druid适合的场景： 查询多修改很少 查询以聚合或分组为主 快速查询 需要支持离线和实时的数据源 由此可见Druid在实时计算中，作为实时报表和实时大屏的查询环节非常的合适
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