Apache Druid(以下簡稱Druid)是一個分布式、實時的分析數據存儲系統,能夠對實時數據進行快速查詢和分析。它最初由MetaMarkets公司開發,後來被LinkedIn收購併開源。現在,Druid已成為Apache軟件基金會下的一個頂級項目,被廣泛應用於數據分析領域。
一、Druid的特點
Druid的設計目標是支持實時數據查詢和分析,它有以下主要特點:
1、實時數據處理能力
Druid可以對不斷生成的數據進行實時處理,具有高吞吐量和低延遲的特性,可以支持實時的數據查詢和分析。它可以通過數據流集成器,如Kafka、Storm、Spark等,實現實時數據的實時採集、實時過濾和實時轉換。
2、分布式處理能力
Druid可以支持分布式部署,數據可以分散存儲在多台機器上,並且每個節點都可以執行查詢,實現高效的並發查詢。Druid的分布式特性使得其可以輕鬆地處理海量的數據集,並且可以水平擴展。
3、多維度查詢能力
Druid採用了列式存儲方式,可以存儲海量的數據,並支持多維度的查詢操作。通過對數據進行預聚合和預計算等機制,Druid可以快速地返回查詢結果。同時,它還能夠支持各種連續查詢和時間序列查詢,能夠滿足各種數據分析的需求。
4、易用性和靈活性
Druid提供了易用的API和Web界面,可以方便地進行管理和監控。同時,它還支持多種數據導入和導出格式,可以方便地與其他系統進行集成。此外,Druid還提供了多項自定義配置和插件機制,可以方便地進行擴展和定製。
二、Druid的架構
Druid的架構包含以下幾個主要組件:
1、數據存儲層
Druid的數據存儲層是一個分布式、列式、壓縮和可擴展的存儲系統,可以支持TB級別的海量數據存儲,並且能夠通過分區和副本等機制,實現數據的高可用和容錯。
2、數據處理層
Druid的數據處理層包括了實時數據流和離線數據流兩種方式。實時數據流採用的是流處理引擎,如Storm和Spark,可以實時地採集和處理數據,並將數據置入Druid數據存儲層;離線數據流採用的是批量處理引擎,如Hadoop和Spark,可以批量地處理數據,並將數據置入Druid數據存儲層。
3、數據查詢層
Druid的數據查詢層包括了多維度查詢層和時間序列查詢層兩種方式。多維度查詢採用的是SQL查詢引擎,支持SQL查詢語言,並且可以進行高效的多維度查詢;時間序列查詢採用的是Druid原生查詢引擎,支持時間序列查詢,並且可以進行高效的聚合查詢和篩選查詢。
4、數據管理層
Druid的數據管理層包括數據導入、數據導出、數據備份和數據恢復等功能,可以方便地進行數據管理和維護。同時,它還提供了監控和報警等功能,可以對Druid的運行狀態進行實時監控和預警。
三、如何使用Druid
Druid的使用可以分為以下幾個步驟:
1、數據準備
準備原始數據,並將其轉換成Druid所支持的數據格式和結構。數據格式可以選擇JSON、CSV等格式,數據結構需要滿足Druid定義的數據模型。
2、數據導入
將準備好的數據導入到Druid中。可以使用Druid提供的API和Web界面,也可以使用專門的數據導入工具,如Druid Ingestion和Tranquility等工具。
3、查詢和分析
使用Druid的查詢和分析功能,進行多維度查詢和時間序列查詢。可以使用Druid提供的SQL查詢引擎,也可以使用Druid原生查詢引擎。
4、數據管理
對Druid進行數據管理和維護,包括數據備份、數據恢復、數據刪除等操作。同時,對Druid的監控和報警進行實時監控和預警。
四、Shiro與Druid的集成
1、Shiro是什麼
Shiro是一個Java的安全框架,它可以提供認證、授權、加密和會話管理等安全相關的功能。它可以集成到任何Java應用程序中,並且可以與眾多數據源和安全相關組件進行集成,如LDAP、JDBC、CAS、Spring等。
2、Shiro與Druid的集成
在使用Druid進行安全訪問控制時,可以使用Shiro來進行授權和會話管理等方面的支持。具體步驟如下:
// 1、在Shiro配置文件中添加Druid的過濾器 [filters] druidRoles = org.apache.shiro.web.filter.authz.RolesAuthorizationFilter // 2、在Druid配置文件中設置Shiro的自定義Subject工廠 [main] securityManager.realms = $shiroRealm securityManager.subjectFactory = org.apache.shiro.web.subject.support.DefaultWebSubjectFactory // 3、在Druid的Servlet中添加Shiro的Servlet過濾器 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的訪問控制規則 [{ "url": "/druid/**", "filter": "druidRoles[admin]", "roles": "admin" }]
五、總結
Druid是一個分布式、實時的分析數據存儲系統,可以高效地處理海量的數據,並支持多維度查詢和時間序列查詢。同時,它還具有易用性和靈活性的特點,可以方便地進行管理和監控。
在使用Druid進行安全訪問控制時,可以使用Shiro來進行授權和會話管理等方面的支持,具有很高的可行性和效率。
原創文章,作者:小藍,如若轉載,請註明出處:https://www.506064.com/zh-hant/n/241378.html