Apache Druid -保留多值维度中元素的顺序 - 腾讯云开发者社区

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。...，每行只有一个取值，因此对应的Bitmap中每行对应只有一个1，但对于多值维度，每行就可能有多个1。...关闭rollup则Segment中会保留写入的原始数据。...1. stringDictionary类型 Druid使用stringDictionary类型来保存维度列，在ColumnDescriptor之后，共有3部分数据，分别对应第一节中维度列保存的3个数据结构...，它们分别映射为ID 0-25，注意这里所有维度的取值均为字符串类型；蓝色框中的数据为每行取值ID（GenericIndex结构），其中只有一个元素，该元素中用一个压缩后的数据结构来保存每行取值ID，由于

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Apache Druid 底层存储设计(列存储与全文检索)

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。...本篇文章将为你详细讲解 Druid 底层文件 Segment 的组织方式。带着问题阅读： Druid 的数据模型是怎样的？ Druid 维度列的三种存储数据结构如何？各自的作用？...如果数据源使用多值列，则 segment 文件中的数据结构看起来会有所不同。假设在上面的示例中，第二行同时标记了“ Ke $ ha” 和 “ Justin Bieber”主题。...最后一、文章开头的问题，你是否已经有答案 Druid 的数据模型是怎样的？（时间戳列，维度列和指标列） Druid 维度列的三种存储数据结构如何？各自的作用？

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Apache Druid 底层的数据存储

❝ 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。...本篇文章将为你详细讲解 Druid 底层文件 Segment 的组织方式。「带着问题阅读：」 Druid 的数据模型是怎样的？ Druid 维度列的三种存储数据结构如何？各自的作用？...如果数据源使用多值列，则 segment 文件中的数据结构看起来会有所不同。假设在上面的示例中，第二行同时标记了“ Ke $ ha” 和 “ Justin Bieber”主题。...最后一、文章开头的问题，你是否已经有答案 Druid 的数据模型是怎样的？（时间戳列，维度列和指标列） Druid 维度列的三种存储数据结构如何？各自的作用？

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已知顺序表L中的数据元素按照递增有序排列。删除顺序表中所有大于k1且小于k2的元素

问题引入：已知顺序表L中的数据元素按照递增有序排列。...删除顺序表中所有大于k1且小于k2的元素(k1<=k2) 算法思想：先寻找值大于等于k1的第一个元素（第一个删除的数据元素），然后寻找值大于k2的第一个数据元素（最后一个删除的下一个元素），将后面所有结点前移即可...核心算法: #define MaxSize 50 //表长度的初始定义 typedef struct{ ElemType data[MaxSize]; //顺序表的元素 int length; /.../顺序表的当前长度 }SqList; //顺序表的类型定义 //已知顺序表L中的数据元素按照递增有序排列。...删除顺序表中所有大于k1且小于k2的元素 bool delete_k1byk2(SqList &L,int k1,int k2) { int i,j; if(k1>=k2||L.length==0)

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大话 Druid 存储结构

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。...字典字典是将列的所有值去重，然后按照字典顺序排序的值组成的数组，虽然字典中只存储了排序后的维度值，但是它还隐含了另一个信息，那就是每个维度值的编码值，编码值就等于数组的下标。...为了保证单一值在磁盘中能快速定位，在整个维度范围内这些整数需要是定长的，因为定长元素组成的数组可以通过计算直接定位到某一个元素。...倒排索引最后是倒排索引部分，对于字典中的每个元素，Druid都会生成一个Bitmap，其中1表示该bit下标对应的行的值是对应字典元素的值，反之不是。 ?...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？

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OLAP在线分析引擎介绍及应用场景

MPP架构（Massively Parallel Processing）：许多现代OLAP引擎采用MPP架构，如Apache Kylin和ClickHouse，这种架构中，数据分布在多个节点上，...实时与近实时处理：随着技术的发展，一些OLAP引擎如Apache Druid，专注于实时或近实时分析，能够在数据流入系统后几乎立即对其进行处理和分析，满足即时决策支持的需求。...Apache Druid 特点： - 实时分析：Druid专为实时分析而生，能够快速摄取数据并提供亚秒级查询延迟，非常适合事件监控、日志分析等场景。...- 灵活的数据模型：Druid支持多种数据类型和灵活的数据模型，包括时序数据和多值维度。...市场营销：在营销策略规划中，OLAP引擎帮助分析客户行为、广告效果和促销活动的回报率。通过对用户细分、广告渠道、响应率的多维度分析，实现更精准的市场定位和个性化推广。 4.

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【开发实践】美团为什么开发 Kylin On Druid（上）？

图 2 Druid 架构图 Data Source 和 Segment Druid 中的数据存放在 Data Source 中，Data Source 概念上等同于 RDBMS中的表；Data Source...时间戳列具有 Segment 剪枝的作用，维度列和度量列在 Kylin 中有相似的概念。 ? 图 4 Druid 中的 Schema Druid 的优势 1....因为 HBase 不支持二级索引，只有一个行键 (RowKey) 索引，Kylin 的维度值会按照固定的顺序拼接作为 RowKey 存储，那么排在 RowKey 前面的维度，就会获得比后面的维度更好的过滤性能...在测试环境使用两个几乎完全相同的的 Cube（Cube1 和 Cube2），它们的数据源相同，维度和度量也完全相同，两者的唯一差别在于 RowKey 中各个维度的顺序：Cube1 将过滤用到的字段（ P_LINEORDER.LO_CUSTKEY...Kylin 的 Cuboid 映射到 Druid 的单个维度列 5. Kylin 的维度列映射到 Druid 的维度列 6.

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做olap一定要要了解的Druid存储结构

文章作者：吴建超作者博客：jackywoo.cn 内容来源：作者授权出品平台：DataFunTalk 导读：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...02 字典字典是将列的所有值去重，然后按照字典顺序排序的值组成的数组，虽然字典中只存储了排序后的维度值，但是它还隐含了另一个信息，那就是每个维度值的编码值，编码值就等于数组的下标。...为了保证单一值在磁盘中能快速定位，在整个维度范围内这些整数需要是定长的，因为定长元素组成的数组可以通过计算直接定位到某一个元素。...04 倒排索引最后是倒排索引部分，对于字典中的每个元素，Druid都会生成一个Bitmap，其中1表示该bit下标对应的行的值是对应字典元素的值，反之不是。 ?...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？

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迈向更灵活，贝壳 OLAP 平台架构演进

还有一些其他的问题，比如在数仓里面碰到的一些经典问题，维度的缓慢变化、多值维度(例如一个CA管理多个店，一个店被多个CA管理，多对多关系）。...指标平台层最大的改变是 Cube 管理，不再依赖于Kylin。如果指标要映射到 Kylin中，会转变成 Kylin 的 Cube。...Apache Druid Apache Druid 是 MetaMarket 公司开发的，然后贡献给 Apache，它有以下几个特点：支持海量数据；亚秒级查询响应：列式存储；高可用性、可伸缩；...Apache Druid 在数据格式上分成三个部分： Timestamp：时间戳信息； Dimension：维度信息； Metrics：一般是数值型。...Apache Druid 对数据模型有强要求，首先是时间戳，这是用来做分区的；二是维度，Dimension 来过滤条件，也可以做聚合。

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Druid 0.18.0 发布—Join登场，支持Java11

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。...在0.18.0之前，Druid支持一些与Join有关的功能，例如SQL中的Lookups或半联接。...优先级策略 manual 查询指标的新维度 subQueryId 每个子查询具有不同subQueryId的，但有相同的 queryId 新配置 druid.server.http.maxSubqueryRows...在这种情况下，Druid将根据其元素推断数组的类型。此新语法也适用于空数组。[]，[]以及[]将创建的空数组STRING，DOUBLE和LONG类型。

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主流大数据OLAP框架对比

同时因为它仅将聚合信息存储在OLAP服务器上, 而详细记录保留在关系数据库中。因此, 不会保留详细记录的重复副本，平衡了磁盘空间需求。...druid.apache.org/ https://blog.csdn.net/warren288/article/details/80629909Druid 是一种能对历史和实时数据提供亚秒级别的查询的数据存储...，把数据按照时间序列分批存储，十分适合用于对按时间进行统计分析的场景Druid把数据列分为三类：时间戳、维度列、指标列Druid支持多表连接, 但是支持的不够好Druid中的数据一般是使用其他计算框架(...Spark等)预计算好的低层次统计数据Druid不适合用于处理透视维度复杂多变的查询场景Druid擅长的查询类型比较单一，一些常用的SQL(groupby 等)语句在druid里运行速度一般Druid支持低延时的数据插入...维度的属性值映射成多维数组的下标或者下标范围，事实以多维数组的值存储在数组单元中，优势是查询快速，缺点是数据量不容易控制，可能会出现维度爆炸的问题。

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OLAP 数据平台 Druid 第一步，编写 Spec 配置

本文参考 Druid 官方文档。 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（OLAP）。...可以参考: 时间序列数据库(TSDB)初识与选择十分钟了解 Apache Druid Apache Druid 的集群设计与工作流程 Apache Druid 底层存储设计(列存储与全文检索) 本文将指导读者完整定义一个完整...内容定义 schema Druid 摄入 spec 的核心元素是 dataSchema 。dataSchema 定义如何将输入的数据解析成 Druid 能够存储的列集合。...Druid 的数据必须有时间字段，Druid 底层按时间分 segment 来存储数据，详情可以参考《Apache Druid 的集群设计与工作流程》。...让我们看看如何在 spec 中定义维度和指标吧。维度维度由 dataSchema 中的 dimensionsSpec 参数指定。

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大数据OLAP系统比较

Apache Pinot Druid 预计算空间换时间 Apache Kylin Apache Doris Mondrian 从所有的系统中选出相对符合的再进行深入一点的比较如下： Clickhouse...： ClickHouse Druid/Pinot 具备C++经验的组织具备Java经验的组织小型集群大型集群少量表大量表单一数据集多个不相关的数据集（多租户）表和数据集永久驻留在集群中...没有这样的维度，查询经常触及整个集群中的数据不使用云，集群部署在特定的物理服务器上群集部署在云中无需依赖现有的Hadoop或Spark集群 Hadoop或Spark的集群已经存在并且可以使用...在这三个系统中，ClickHouse与Druid和Pinot略有不同，而后两者几乎完全相同，它们几乎是两个独立开发的完全相同系统的实现。...Apache kylin中cube的构建过程及原理分析：https://www.cnblogs.com/shibit/p/7039794.html Mondrian https://github.com

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开源OLAP系统的比较：ClickHouse、Druid和Pinot

尽管Marek承认这是不公平的比较，但由于Druid缺乏“主键排序”，他可能没有意识到仅通过在“摄取规范”中设置正确的维度顺序和简单的数据准备就可以在Druid中获得几乎相同的效果：截断Druid的__...Druid的开发过程与Apache模型非常相似，多年来，它是由多家公司开发的，这些公司的优先级大相径庭，并且在任何一家公司中都不占主导地位。...在Druid中，元数据也保留在SQL数据库中，在本文下面的“ Druid与Pinot之间的区别”部分中对此进行了详细说明。...ZooKeeper中仅保留有关从段ID到加载该段的查询处理节点列表的映射的最少信息。其余的扩展元数据（例如段的大小，其数据中的维度和指标列表等）仅存储在SQL数据库中。...与Druid相比，用于多值列的某种更优化的格式。所有这些事情都可以在Druid中实现。而且，尽管Pinot的格式优化上比Druid要好得多，但距离真正的优化还差得很远。

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从 Clickhouse 到 Apache Doris：有赞业务场景下性能测试与迁移验证

其中原始数据首先导入至 Apache Kafka 与 NSQ 消息中间件，一部分会通过 Apache Flink 进行流处理计算并与存储在 HBase 中的维度明细表进行关联，另一部分数据会存储于 Apache...Apache Druid：针对 B 端商家实时分析报表场景，基于 Druid 构建维度查询系统，为商家提供实时指标查询服务。...02 Apache Druid ：数据修复处理难度大数据修复难度大：当出现 Apache Flink 自身容错导致数据重复的情况，Druid 完全依赖写入侧进行幂等操作，由于自身不支持数据更新或删除...架构灵活度差： Apache Kylin 仅在维度和指标提前设定、表结构固定的场景下能够正常运行，一旦增加维度和指标则需要新建 Cube 并重刷历史数据；Clickhouse 在宽表补数时会出现需要重新全量导入数据...，设定保留时间后再转换； Unique 模型的 Sequence 设置：在导入时可以指定 Sequence 列导入顺序，解决了导入顺序无法确定的问题，有效保证数据导入过程中的有序性。

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OLAP红与黑 | 也许你应该考虑一下Druid

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。...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。...首先，Druid 会将维度值编码映射成数字 ID，类似数据仓库中的维度表，主要是为了存储节省空间。比如上面图中的 Page 维度：Justin Bieber 被编码成 0，Ke$ha 被编码成 1。...Druid SQL 解析基于 Apache Calcite，说起 Apache Calcite 是一个业界使用非常广泛的 SQL 语法解析模块，如果没有记错， Hive 使用的好像也是它。

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python学习笔记2.5-数据结构之字典

，如果希望保留元素插入的顺序，如果希望消除重复的元素就用集合。...2.3 创建带默认值得字典 2.1和2.2 解决一键多值字典的方法很常用，我们可以利用python环境中的collections模块中的defaultdict类来创建一键多值字典。...列表会保留所有你添加的元素以及添加顺序，不会删除重复元素；而集合会删除重复元素。关于defaultdict的更多功能有待于继续探索。...3 有序字典我们有时候需要创建一种字典，对其做迭代或者序列化操作的时候也能控制元素的顺序。对于此类问题，python库中的collections模块中的ordereddict提供了很好的解决方案。...Ordereddict的内部维护了一个双向链表，它会根据元素加入的顺序来排列键的位置。第一个新加入的元素放置在链表的末尾，接下来对已存在的键做重新复制不会改变键的顺序。

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如何控制工作流中的流程流转？工作流流程元素之顺序流和网关的详细解析

.箭头总是指向终点 XML内容顺序流需要流程范围内唯一的id, 以及对起点与终点元素的引用 <sequenceFlow id="flow1" sourceRef="theStart" targetRef...,就会创建多条分支,流程会继续以并行方式继续执行注意: 不包括网关 ,网关会用特定的方式处理顺序流中的条件, 这与网关类型相关图形标记条件顺序流显示为一个正常的顺序流,在起点有一个菱形....条件表达式也会显示在顺序流上 XML内容条件顺序流定义为一个正常的顺序流, 包含conditionExpression子元素目前只支持tFormalExpressions, 如果没有设置xsi...就是说,虽然多个顺序流的条件结果为true,那么XML中的第一个顺序流(也只有这一条)会被选中,并用来继续运行流程.如果没有选中任何顺序流,会抛出一个异常图形标记排他网关显示成一个普通网关(比如,菱形图形...,所以不会创建并行分支,只有归档订单任务会被激活包含网关不需要平衡(对应包含网关的进入和外出数目需要相等).包含网关会等待所有进入顺序流完成,并为每个外出顺序流创建并行分支,不会受到流程中其他元素的影响

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关于OLAP和OLTP你想知道的一切

在多维OLAP系统中，数据通常是按照事实表和维度表的方式组织和存储的。...在混合OLAP中，聚合信息存储在OLAP服务器上，而详细记录保留在关系数据库中。因此，不会保留详细记录的重复副本，平衡了磁盘空间需求。...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...通过这些功能，Impala提供了非常广泛和灵活的数据访问能力，可以与Hadoop生态系统中的其他组件（例如Apache Zeppelin、Tableau等）无缝集成。...不太适处理透视维度复杂多变的查询场景：由于Druid的数据模型是面向列的，并且使用了列式存储引擎，因此在透视维度复杂多变的查询场景中可能会受到一些限制，原因如下：数据冗余：Druid的数据模型是面向列的

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理“ Druid 元数据”之乱

，这个特定时间段的数据组织方式是通过Segment的payload（json）来定义的，payload内部定义了某个Segment的维度，指标等信息。...Load 表示Segment 保留策略。 Drop 表示 Segment 删除策略。...为Zookeeper中每个dataSource创建一个timeline，timeline按照时间顺序描述了每个Segment的存放位置。...4.3 内存 Druid为了提升元数据访问的效率会把元数据同步到内存，主要通过定时SQL 查询访问方式同步MySQL元数据或者使用Apache Curator Recipes实时同步Zookeeper上的元数据到内存如下图...下面分别按照上图中数字序号顺序介绍 Druid 内部关于任务管理的业务逻辑： ① Overlord进程收到任务提交请求之后，会把任务信息写入druid_tasks表，此时字段active等于1。

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Druid源码阅读（二）：Druid Segment存储格式

Apache Druid 底层存储设计(列存储与全文检索)

Apache Druid 底层的数据存储

已知顺序表L中的数据元素按照递增有序排列。删除顺序表中所有大于k1且小于k2的元素

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