Apache Druid日志实时分析

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业务分析

秒杀业务中，通常会有很多用户同时蜂拥而上去抢购热卖商品，经常会出现抢购人数远大于商品库存。其实在秒杀过程中，热卖商品并不多，几乎只占1%，而99%的流量都源自热卖商品，很有可能因为这1%的热卖商品导致服务器宕机，因此针对热卖商品我们要做特殊处理。

热卖商品我们这里称为热点商品，针对热点商品的处理，有这么几种思路，一是优化，二是限制，三是隔离。

优化：优化热点数据最有效的办法就是缓存热点数据。

限制：限制其实是一种削峰手段，我们可以把热点商品抢单采用队列来存储用户抢单信息，将热点抢单限制在一个队列里，防止热点商品抢单占用太多的资源服务，而使得其他服务无法获取抢单机会。

隔离：隔离其实就是将热点商品和非热点商品进行数据源的隔离、操作流程的隔离，不要因为1%的热点数据影响到另外的99%数据。我们可以把热点商品数据存储到缓存中和非热点数据分开，抢单程序也可以和非热点抢单分开。

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热点数据又分为离线热点数据和实时热点数据，离线热点数据主要是分析过往热点商品信息，这个统计起来并无难度，可以直接从历史数据库中查询分析。但根据用户抢单实时数据进行分析是一个很困难的事，首先要存储大量的访问信息，同时还能高效的实时统计访问日志信息，从中获取热点商品信息。

Apache Druid介绍

介绍

Apache Druid 是一个分布式的、支持实时多维 OLAP 分析的数据处理系统。它既支持高速的数据实时摄入，也支持实时且灵活的多维数据分析查询。因此 Druid 最常用的场景是大数据背景下、灵活快速的多维 OLAP 分析。另外，Druid 还有一个关键的特点：它支持根据时间戳对数据进行预聚合摄入和聚合分析，因此也有用户经常在有时序数据处理分析的场景中用到它。

OLTP与OLAP的区别：

OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理。

OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的分析查询结果。

OLAP和OLTP区别：

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OLTP就是面向我们的应用系统数据库的，OLAP是面向数据仓库的。

Apache Druid 特性：
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亚秒响应的交互式查询，支持较高并发。
支持实时导入，导入即可被查询，支持高并发导入。
采用分布式 shared-nothing 的架构，可以扩展到PB级。
支持聚合函数，count 和 sum，以及使用 javascript 实现自定义 UDF。
支持复杂的 Aggregator，近似查询的 Aggregator 例如 HyperLoglog 以及 Yahoo 开源的 DataSketches。
支持Groupby，Select，Search查询。

开源OLAP数据处理系统性能方面我们做个对比：

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Apache Druid 架构设计

Druid自身包含下面4类节点：

1.Realtime Node：即时摄入实时数据，生成Segment（LSM-Tree实现与Hbase基本一致）文件。
2.Historical Node：加载已生成好的数据文件，以供数据查询。
3.Broker Node：对外提供数据查询服务，并同时从Realtime Node和Historical Node查询数据，合并后返回给调用方。
4.Coordinator Node：负责Historical Node的数据负载均衡，以及通过Rule管理数据生命周期。

同时，Druid集群还包含以下3类外部依赖：

1.元数据库（Metastore）：存储druid集群的元数据信息，如Segment的相关信息，一般使用MySQL或PostgreSQL
2.分布式协调服务（Coordination）：为Druid集群提供一致性服务，通常为zookeeper
3.数据文件存储（DeepStorage）：存储生成的Segment文件，供Historical Node下载，一般为使用HDFS

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数据摄入

Apache Druid同时支持流式和批量数据摄入。通常通过像 Kafka 这样的消息总线（加载流式数据）或通过像 HDFS 这样的分布式文件系统（加载批量数据）来连接原始数据源。

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Apache Druid安装

Apache Druid的安装方面，我们可以参考官方文档实现。

JDK：java8(8u92+)

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下载地址：https://druid.apache.org/downloads.html

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解压该压缩包：

tar -xf apache-druid-0.17.0-bin.tar.gz
cd apache-druid-0.17.0

包文件如下：

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启动单机版Apache Druid：

./bin/start-micro-quickstart

启动后，访问：http://192.168.211.137:8888

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数据摄入

离线数据摄入

从一个文件中将数据加载到Apache Druid，参考地址：https://druid.apache.org/docs/latest/tutorials/tutorial-batch.html，如下操作：

1)点击Load data->Local disk->Connect data

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2)选择要导入的数据

我们要导入的数据在/usr/local/server/apache-druid-0.17.0/quickstart/tutorial/wikiticker-2015-09-12-sampled.json.gz,需要把该文件的相对路径填写到右边表单中，再点击Apply，如下图：

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3)解析数据

在上一个步骤上点击Next:Parse data,此时会解析导入的数据，如下图：

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4)解析时间

在上一个步骤上点击Next: Parse time，Apache Druid要求每条数据都有一个time列，如果我们导入的数据没有该列，Apache Druid会自动帮助我们创建该列，如下图：

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5)数据分区设置

点击下一步一直到Partition，我们根据需要设置数据分区方式，如下图：

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讲解：

Type:数据粒度使用的类型
Segment granularity：分片文件每个segment包含的时间戳范围
Force guaranteed rollup：是否启用批量推送模式
Partitioning type：分区类型
Max rows per segment：用于分片。确定每个段中的行数。

更多参数如下图：

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6)设置数据源

Publish设置，注意设置数据源名字，这里类似数据库中数据库名字。

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7)提交配置

最后一步需要提交配置，如下图，点击submit即可。

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实时数据摄入

前面的案例是离线数据的摄入，接着我们实现实时数据摄入，我们以收集用户访问商品详情页的访问记录为例，如下图：

参考地址：https://druid.apache.org/docs/latest/tutorials/tutorial-kafka.html

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1)load data

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2)配置Kafka源

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3)配置数据源名字

其他的步骤和之前文件摄入一样，直到配置数据源名字，我们配置数据源名字叫itemlogs，最后一步submit和之前一样，如下图：

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查询效果如下：

1586916777015

Druid SQL

简介

Apache Druid SQL是一个内置的SQL层，是Druid基于JSON的查询语言的替代品，由基于Apache Calcite的解析器和规划器提供支持。Druid SQL将SQL转换为Broker本机Druid查询，然后将其传递给数据进程。除了在Broker上转换SQL的（轻微）开销之外，与本机查询相比，没有额外的性能损失。

语法

每个Druid数据源都显示为“Druid”模式,这也是默认模式，Druid数据源引用为druid.dataSourceName或者简单引用dataSourceName。

可以选择使用双引号引用数据源和列名等标识符。要在标识符中转义双引号，请使用另一个双引号，例如"My ““cat”” identifier",所有标识符都区分大小写。

文字字符串应引用单引号，如’foo’,文字数字可以用100（表示整数），100.0（表示浮点值）或1.0e5（科学记数法）等形式编写。时间戳可以写成TIMESTAMP ‘2000-01-01 00:00:00’。时间算法，可以这样写INTERVAL ‘1’ HOUR，INTERVAL ‘1 02:03’ DAY TO MINUTE，INTERVAL ‘1-2’ YEAR TO MONTH，等等。

Druid SQL支持具有以下结构的SELECT查询：

[ EXPLAIN PLAN FOR ]
[ WITH tableName [ ( column1, column2, ... ) ] AS ( query ) ]
SELECT [ ALL | DISTINCT ] { * | exprs }
FROM table
[ WHERE expr ]
[ GROUP BY exprs ]
[ HAVING expr ]
[ ORDER BY expr [ ASC | DESC ], expr [ ASC | DESC ], ... ]
[ LIMIT limit ]
[ UNION ALL <another query> ]

查询所有：

SELECT * FROM "itemlogs"

查询count列：

SELECT "count" FROM "itemlogs"

查询前5条：

SELECT * FROM "itemlogs" LIMIT 5

分组查询：

SELECT ip FROM "itemlogs" GROUP BY ip

排序：

SELECT * FROM "itemlogs" ORDER BY __time DESC

求和：

SELECT SUM("count") FROM "itemlogs"

最大值：

SELECT MAX("count") FROM "itemlogs"

平均值：

SELECT AVG("count") FROM "itemlogs"

查询6年前的数据：

SELECT * FROM "wikiticker" WHERE "__time" >= CURRENT_TIMESTAMP - INTERVAL '6' YEAR

去除重复查询：

SELECT DISTINCT "count" FROM "accessitem"

JDBC查询Apache Druid

Apache Calcite是面向Hadoop新的查询引擎，它提供了标准的SQL语言、多种查询优化和连接各种数据源的能力，除此之外，Calcite还提供了OLAP和流处理的查询引擎。

如果使用java，可以使用Calcite JDBC驱动程序进行Druid SQL查询。可以下载Avatica客户端jar后，将其添加到类路径并使用连接字符串jdbc:avatica:remote:url=http://192.168.211.137:8082/druid/v2/sql/avatica/

如果是Maven项目，需要引入avatica-core包，如下：

<dependency>
    <groupId>org.apache.calcite.avatica</groupId>
    <artifactId>avatica-core</artifactId>
    <version>1.15.0</version>
</dependency>

使用案例：

public static void main(String[] args) throws Exception{
    //链接地址
    String url = "jdbc:avatica:remote:url=http://192.168.211.137:8082/druid/v2/sql/avatica/";
    AvaticaConnection connection = (AvaticaConnection) DriverManager.getConnection(url);

    //SQL语句,查询2020-4-10 11:50:30之后的访问uri和访问数量
    String sql="SELECT uri,count(*) AS \"viewcount\" FROM(SELECT * FROM \"itemlogs\" WHERE __time>'2020-4-10 11:50:30' ORDER BY __time DESC) GROUP BY uri LIMIT 100";

    //创建Statment
    AvaticaStatement statement = connection.createStatement();

    //执行查询
    ResultSet resultSet = statement.executeQuery(sql);

    while (resultSet.next()) {
        //获取uri
        String uri = resultSet.getString("uri");
        String viewcount = resultSet.getString("viewcount");
        System.out.println(uri+"--------->"+viewcount);
    }
}

知识点：

Druid的时区和国内时区不一致，会比我们的少8个小时，我们需要修改配置文件，批量将时间+8，代码如下：

sed -i "s/Duser.timezone=UTC/Duser.timezone=UTC+8/g" `grep Duser.timezone=UTC -rl ./`

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