Druid翻译三：加载数据

选择提取方法

Druid支持流式（实时）和基于文件（批量）的数据提取方式。最常用的配置是：

• Files - 通过HDFS、S3、本地文件或者任何支持hadoop文件系统批量加载数据。如果你的数据集已经在这类文件系统中推荐使用这个方法。
• Stream push - 使用Tranquility（向Druid发送流的客户端）将实时数据流推送到Druid。如果你的数据集来自于流式系统，如Kafka, Storm, Spark Streaming或者自建的流系统，推荐使用此方法。
• Stream pull - 使用实时节点直接从外部数据源将数据流拉入Druid。

入门

最简单的方式是通过学习下面三个教程来开始加载自己的数据：

• 基于文件的教程，介绍如何通过本地磁盘加载数据。
• 基于streams的教程，介绍如何通过HTTP推送数据。
• 基于kafka的教程，介绍如何从kafka加载数据。

批处理、流式混合模式

在batch/streaming架构中，你可以混合使用批处理、流式的方法。在混合（Hybrid ）模式中，您可以使用流式方法来执行初次提取，然后以批处理方式定期提取旧数据（通常是每几小时或者夜维）。当Druid重新获取时间范围内的数据时，新数据会自动替换早期提取的数据。
在某些故障情况下，当下所有的Druid流式数据传输方法都会导致数据的丢失或重复。通过批量重新摄取数据可以消除历史数据中的这种潜在的威胁。
如果您因任何原因需要修改数据，则批量重新提取还可让您重新提取数据。

原文链接：http://druid.io/docs/0.9.2/tutorials/ingestion.html