广告系统：通过使用 Doris 替换 Druid，P99 查询耗时控制在 2 秒内，（原先使用 Druid 查询 7 天内数据耗时尚可，但查询超过 7 天的数据会超时）。...使用 Doris 替换了 Kylin、Druid、Clickhouse、Elasticsearch、HBase 多个引擎，Doris 统一提供查询及分析服务。...在对 Druid 和 Doris 做了深入调研和对评测后，网易云音乐决定使用 Doris 替换 Druid ，基于 Doris 构建新一代广告实时数仓，以支持驾驶舱、A/B 测试、自助 BI、内部报表以及面向广告主的高并发分析服务...Apache Doris vs Apache Druid引入 Doris 后的架构如下图所示。...之前使用 Druid 导入 Hive 单表 30 亿行数据时，导入时间通常需要 7-8 小时，甚至 11-12 小时，使用 Doris 已缩短至 3～4 小时，提升 3 倍。
兼容性 由于我们第一阶段的目标是将Doris替换Apache Druid，因此我们基于Druid场景做了一些兼容性测试。...然后由一个Kafka消费者消费上Druid的请求，做SQL改写，将Druid SQL转换为Doris的查询语句发往Doris进行流量回放。 ...有一些Druid Function 的函数的参数入参含义、个数，都和Apache Doris有较大不同，这导致SQL改写的过程繁琐一些，但这对于平台型的服务团队通常是不得不做的过程。...后续计划 至于后续的计划，我们的目标是视资源情况推进Doris在有赞落地，尽量将ClickHouse、Druid的技术栈收敛为Apache Doris，解决前面提到的问题，同时也做技术栈的收敛、迭代。...当然这还有一些工作要做，包括兼容性测试、性能测试，确保业务上Doris与ClickHouse、Druid有相当的体验，为此我们也在尝试一些手写SIMD优化关键执行代码，希望最终能够借助Apache Doris
+ Druid + TIDB 的模式 以及 Flink + Doris 的模式，基于 Apache Doris 的新一代架构的成功落地使得 360 商业化团队完成了实时数仓在 OLAP 引擎上的统一，...实时数仓演进 为提升各场景下数据服务的效率，助力相关业务团队更好推进商业化增长，截至目前实时数仓共经历了三种模式的演进，分别是 Storm + Druid + MySQL 模式、Flink + Druid...第一代架构 该阶段的实时数仓是基于 Storm + Druid + MySQL 来构建的，Storm 为实时处理引擎，数据经 Storm 处理后，将数据写入 Druid ，利用 Druid 的预聚合能力对写入数据进行聚合...，我们只能利用 MySQL 定时任务的方式将数据定时从 Druid 写入 MySQL 中（类似于将 MySQL 作为 Druid 的物化视图），再通过 Druid + MySQL 的模式对外提供服务。...在升级完成后，我们按照不同业务场景的需求，将 Flink 处理完的数据分别写入 Druid 和 TiDB ，由 Druid 和 TIDB 对外提供数据查询服务。
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 Druid Apache Kylin...不支持primary key sorting，支持inverted indexes 通过编写 Json 文件，以 HTTP 的方式请求 Druid 支持sql 国内使用Druid比较多，有赞，美团等...incubator-pinot/ 架构概述：https://pinot.readthedocs.io/en/latest/architecture.html 2323 star 活跃 国内使用Pinot的比较少 Apache Doris...Doris前身是Palo，Palo是百度自研的基于MPP的交互式SQL数据仓库 架构概述：https://doris.incubator.apache.org/Docs/cn/internal/metadata-design.html...#id3 项目地址：https://github.com/apache/incubator-doris 1294 star 活跃 C++ 来源百度 国内使用Pinot的比较少 Apache Kylin
今天我们就来看看这场激烈竞争中的6位"佳丽"——Doris、ClickHouse、Druid、Presto、Impala和Kylin，到底谁能笑到最后？...Druid：实时流处理的舞者 Druid则是个身姿曼妙的舞者，专门为实时数据流而生。 它能够实时摄取数据并提供低延迟查询，在流式数据处理方面确实有两把刷子。 优势在于实时性强，查询响应快。...就像维持完美身材需要严格自律一样，想要发挥Druid的最佳性能，运维成本不容小觑。 Presto：多面手的全能选手 Presto就是那种什么都会一点的全能型选手。...Doris：新生代的王者风范 在这场激烈的竞争中，Apache Doris就像个后来居上的新星，迅速获得了大厂们的青睐。 Why？ 简单易用，上手就能干活 Doris最大的杀手锏就是简单。...Druid在实时流处理方面有独特优势。Presto在多数据源整合方面表现出色。Impala是Hadoop生态的最佳伙伴。Kylin在固定查询模式下效率很高。
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...数据一致性问题： 对于 Druid 而言，导入数据后需要构建完 Segment 才能响应查询结果。...对于收益而言，我们需要评估新架构引入后的性能是否如预期提升，将 Apache Doris 分别与 Clickhouse、Druid、Kylin 进行对比评估。...后续在逐步完成 Clickhouse 的业务迁移后，基于 Clickhouse 的迁移经验，对未迁移的存量业务逐步完成 Druid、Kylin 两个组件的迁移，最终基于 Apache Doris 构建极速分析
数据存了一遍又一遍 为了满足不同业务需求，小米不得不把同一份数据存储在多个系统里： Iceberg 放历史数据 Paimon 做流批处理 Druid 跑实时分析 Doris 做交互查询 结果就是数据到处都是...引擎多到运维崩溃 计算引擎更是一大堆：Presto 负责离线查询，Druid 做实时 OLAP，Doris 搞交互分析，Spark 跑批处理。 每个引擎都有自己的监控体系、权限管理、数据建模逻辑。...修好了 Presto，Druid 又出问题；搞定了 Druid，Doris 又开始报警。...业务同学也很无奈 数据分析师想做个简单的用户行为分析，得先搞清楚： 实时数据在 Druid 里 历史数据要用 Presto 查 复杂计算得上 Spark 临时查询找 Doris 学会这套组合拳，起码要半年时间...Apache Doris 查询性能强悍，毫秒级响应，高并发支持好，但存储成本高，扩展性有限。 小米的想法很简单：让 Paimon 负责存储，Doris 负责计算，两者深度融合。
Doris会自动尝试进行 Broadcast Join，如果预估小表过大则会自动切换至 Shuffle Join。...10 | +--------------------+ 1 row in set (0.15 sec) 1.3 Colocation Join 1.3.1 名词解释 FE：Frontend，Doris...BE：Backend，Doris 的后端节点。负责查询执行和数据存储。 Colocation Group（CG）：一个 CG 中会包含一张及以上的 Table。...1.3.2 原理 doris 除了支持Broadcast/Shuffle Join 之外，Colocation Join更是一大特色。...COUNT(DISTINCT expr) 等价 (仅支持 TINYINT,SMALLINT 和 INT) 1.6 物化视图 物化视图是将预先计算（根据定义好的 SELECT 语句）好的数据集，存储在 Doris
得用Druid。 需要处理海量T+1数据？Presto+Iceberg走起。 要做批量查询分析？Spark上场 ......Apache Doris + Paimon 在小米的三次"深度对话" 小米的解决方案并不是简单地把两个优秀的Apache开源项目放在一起，而是进行了深度的架构重构： 计算引擎：Presto、Druid、...Doris、Spark -> Doris、Spark 存储格式：Iceberg、Paimon、Doris、Druid -> Doris、Paimon Apache Paimon作为数据湖的代表，擅长的是海量数据的低成本存储和多引擎兼容...小米的解决方案颇具创新性：他们让Doris直接"越过"Paimon的SDK，用自己的原生Parquet Reader直接读取数据文件，然后利用Doris强大的分布式Hash算子进行聚合计算（无需排序步骤...Apache Doris + Paimon的融合，为整个行业提供了一个可参考的湖仓一体企业实践范本。
1.1commons-dbutils-1.4.jarDbUtils是一个为简化JDBC操作的小类库 1.2mysql-connector-java-5.0.8-bin.jar包，用于java与Mysql数据库连接 1.3druid...; } } public static DataSource getDataSource(){ return ds; } //验证使用druid
ServletRegistrationBean servletRegistrationBean = new ServletRegistrationBean(new StatViewServlet(), "/druid...servletRegistrationBean.addInitParameter("loginUsername", "druid"); servletRegistrationBean.addInitParameter...filterRegistrationBean.addInitParameter("exclusions", "*.js,*.gif,*.jpg,*.png,*.css,*.ico,/druid/*");...中直接导入 public DataSource dataSource() { return DataSourceBuilder.create().type(com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource.class
Data(middleManager,historical)192.168.179.8node5zk,Druid Query(broker,router)2、Druid安装包下载Druid安装包下载地址...：http://druid.apache.org/downloads.html选择具体的Druid安装包下载地址：https://archive.apache.org/dist/druid/这里我们下载...Druid 0.21.1版本注意：经过测试，Druid0.20.1 版本有bug（在搭建好Druid后，相应的集群内容查询缺少字段导致报错），尽量下载0.21.1版本。.../apache-druid-0.21.1/conf/druid/cluster/data/middleManager/runtime.properties#druid.indexer.fork.property.druid.processing.buffer.sizeBytes.../apache-druid-0.21.1 node5:/software/上传完成后，在node4,node5对应节点文件“/software/apache-druid-0.21.1/conf/druid
访问路径为/admin/druid/index.html 该路径为直接访问，需要配置用户名密码。... DruidStatView com.alibaba.druid.support.http.StatViewServlet...-- 用户名 --> loginUsername druid loginPassword druid ... DruidStatView /admin/druid
文章来源：Druid介绍 · ApacheDruid中文技术文档Druid是什么Apache Druid是一个实时分析型数据库，旨在对大型数据集进行快速的查询分析（"OLAP"查询)。...Druid最常被当做数据库来用以支持实时摄取、高性能查询和高稳定运行的应用场景，同时，Druid也通常被用来助力分析型应用的图形化界面，或者当做需要快速聚合的高并发后端API，Druid最适合应用于面向事件类型的数据...大规模并行处理，Druid可以在整个集群中并行处理查询。实时或批量摄取，Druid可以实时（已经被摄取的数据可立即用于查询）或批量摄取数据。...如果任何一台Druid服务器发生故障，系统将自动绕过损坏。 Druid设计为7*24全天候运行，无需出于任何原因而导致计划内停机，包括配置更改和软件更新。...什么场景下应该使用Druid许多公司都已经将Druid应用于多种不同的应用场景，详情可查看Powered by Apache Druid页面。
Doris概述篇一、前言Doris由百度大数据部研发，之前叫百度Palo，于2017年开源，2018年贡献到 Apache 社区后，更名为Doris。...二、Doris简介Apache Doris是一个现代化的基于MPP（大规模并行处理）技术的分析型数据库产品。...目前Doris最新版本已经支持Bitmap算法，配合预计算可以很好地解决去重应用场景。...总结：数据压缩率Clickhouse好ClickHouse单表查询性能优势巨大Join查询两者各有优劣，数据量小情况下Clickhouse好，数据量大Doris好Doris对SQL支持情况要好六、...使用场景上图是整个Doris的具体使用场景，主要是它的接收数据源，以及它的一个整体的模块，还有最后它的一个可视化的呈现。
创建Doris表时也可以仅使用一层分区，使用一层分区时，只支持Bucket分桶划分，这种表叫做单分区表；如果一张表既有分区又有分桶，这张表叫做复合分区表。...从Doris1.2.0版本后也支持通过"FROM(...) TO (...) INTERVAL ..."来批量创建分区。下面分别进行演示。 通过"VALUES [...)" ..."2017-06-01"); Query OK, 0 rows affected (0.05 sec) 注意：关于操作分区注意项参考官网：ALTER-TABLE-PARTITION - Apache Doris
湖仓架构长期存在如下“繁杂、割裂”的结构问题：存储多源异构，数据重复堆叠：为满足不同业务对数据的不同时效性需求，需要按照分钟、小时、天级别的时效性要求，将数据存储在不同的数据系统中（Iceberg、Paimon、Druid...、Doris），导致数据冗余、不一致等问题湖仓割裂，缺乏统一接口：需要同时使用不同的引擎进行数据查询，（如 Presto、Druid、Doris、Spark 等）。...统一计算引擎：Apache Doris + Spark：采用 Doris + Spark 的计算引擎组合。Doris 负责实时数据和交互式数据分析，以及高并发查询场景。Spark 负责离线批处理场景。...通过这一架构转型，极大地简化了系统架构：计算引擎：Presto、Druid、Doris、Spark -> Doris、Spark存储格式：Iceberg、Paimon、Doris、Druid -> Doris...针对原先 Doris 读取 Paimon 聚合表性能不足的问题，小米采用了将文件合并与排序逻辑 “上移” 至 Doris 的查询引擎的方案，利用 Doris 的分布式并行计算与向量化执行能力，替代 Paimon
相关属性设置到druid数据源中。...监控配置 配置Druid监控后，我们可以登录Druid后台查看我们请求的SQL语句的执行信息。...监控配置分类两个步骤，一是配置一个druid的后台 管理servlet；二是配置一个druid的filter package com.example.springboot.configuration;...的监控 * 1.配置一个druid的后台管理Servlet * 2.配置一个druid的filter */ //1....可以进入druid后台登录页面 废江博客 , 版权所有丨如未注明 , 均为原创丨本网站采用BY-NC-SA协议进行授权 转载请注明原文链接：sprongboot配置druid数据源使用druid监控
Druid流式数据加载一、Druid与Kafka整合1、使用webui加载Kafka数据Druid也可以与Kafka整合，直接读取Kafka中某个topic的数据在Druid...Druid主页http://node5:8888,点击“Load data”标签：填写Kafka Server、Topic、点击“Parse data”:2、查询Druid中的数据点击...“Query”编写SQL ，查询DataSource “druid-topic”数据如下：向Kafka topic druid-topic中继续写入如下数据：{"data_dt":"2021-07-01T08...：4、使用post方式加载Kafka数据由于前面已经使用Druid加载过当前Kafka“druid-topic”topic的数据，当停止Druid supervisors 中实时读取...datasource名称读取相同的Kafka topic时，会获取到该位置的offset信息，所以为了能从头消费Kafka中的数据，我们可以将mysql中“druid.druid_datasource”
一、Druid Segment介绍 Druid流数据摄入后会以Index形式保存在内存中，同时会定期将Index序列化成Segment文件持久化到可靠存储中（如HDFS），批数据摄入会直接通过离线任务生成...本节先对照Druid官方文档中对Segment的描述[1]，介绍下Druid Segment，然后在下一节以一个测试Segment为例，并结合Druid源码，详细说明Druid是如何存储数据的。...Druid使用Segment时会以多级缓存的方式使用，除了可靠存储中有Segment，Druid还会在内存中以及服务机器硬盘上加载Segment作为缓存。...二、Druid Segment文件解析 本节会以测试的一个Segment文件为例，具体解析Druid Segment文件中的信息。...image.png 三、总结与展望 通过本文的介绍，相信读者对Druid Segment中存储的信息以及Druid支持的数据类型有所了解。
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