Ⅰ 【超详细】Apache Durid从入门到安装详细教程
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。本文将带你简单了解Druid的特性，使用场景，技术特点和架构。
Apache Druid是一个高性能的实时分析型数据库。
Apache Druid的核心设计融合了OLAP/analytic databases，timeseries database，和search systems的理念，以创造一个适用广泛用例的统一系统。Druid将这三种系统的主要特性融合进其ingestion layer, storage format, querying layer, 和core architecture中。
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。Druid通常被作为一个具有丰富GUI的分析系统，或者作为一个需要快速聚合的高并发API的后台。Druid更擅长面向事件数据。
Apache Druid的使用场景包括：
用户活动和行为：Druid经常用于点击流，访问流，和活动流数据上。Druid可以用来做“漏斗分析”，去测量有多少用户做了某种操作，而没有做另一个操作。这在产品追踪用户注册十分有用。
网络流：Druid被用于管理以任意属性切分组合的流数据。Druid能快速对数十个属性组合和排序，有助于网络流分析。
数字营销：Druid常用于存储和查询在线广告数据。Druid在存储广告数据方面有大量的生产实践，支持PB级数据的存储。
应用性能管理：Druid用于追踪应用程序生成的可运营数据。Druid支持快速分析数以千计属性的应用事件，并计算复杂的性能指标。
物联网和设备指标：Druid可以作为时间序列数据库解决方案，用于存储处理服务器和设备的指标数据。
OLAP和商业智能：Druid经常用于商业智能场景。Druid为高并发和亚秒级查询而设计，适合做真实的可视化交互分析。
Apache Druid的特性如下：
列式存储：Druid单独存储并压缩每一列数据，支持快速scan，ranking和groupBy操作。
原生检索索引：Druid为string值创建倒排索引，以达到数据的快速搜索和过滤。
流式和批量数据摄入：Druid开箱即用的连接器支持Apache kafka，HDFS，AWS S3等原始数据源。
灵活的数据模式：Druid优雅地适应不断变化的数据模式和嵌套数据类型。
基于时间的优化分区：Druid基于时间对数据进行智能分区，以达到更快的基于时间的查询。
支持SQL语句：Druid支持基于JSON的查询，同时还能基于HTTP和JDBC提供SQL支持。
水平扩展能力：Druid支持百万/秒的数据摄入速率，海量数据存储，亚秒级查询。
易于运维：通过添加或移除Server进行扩容和缩容，Druid支持自动重平衡和失效转移。
Apache Druid的安装部署分为单机配置和使用Imply方式安装。
单机配置提供从Nano-Quickstart到超大型机器的配置参考。微小配置适合于4CPU/16GB RAM环境，而大型配置则需要考虑集群部署以实现容错和减少资源争用。
使用Imply方式安装时，需先安装Perl环境，关闭防火墙，然后安装JDK。下载并安装Imply后，通过本地存储、默认元数据存储derby，自带zookeeper启动，即可体验Druid。使用后，可通过日志查看Imply和Druid服务的启动状态，访问Imply的管理页面及Druid服务。
通过本文的介绍，您将对Apache Druid有更深入的理解，从其功能特性到实际部署，实现高效的数据分析和管理。