druid 理解规划

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大诗兄_zl  关注
2018.02.02 11:19  字数 6578  阅读 235 评论 0

Druid.io(以下简称Druid)是面向海量数据的、用于实时查询与分析的OLAP存储系统。Druid的四大关键特性总结如下:

  1. 亚秒级的OLAP查询分析。Druid采用了列式存储、倒排索引、位图索引等关键技术,能够在亚秒级别内完成海量数据的过滤、聚合以及多维分析等操作。

  2. 实时流数据分析。区别于传统分析型数据库采用的批量导入数据进行分析的方式,Druid提供了实时流数据分析,采用LSM(Long structure merge)-Tree结构使Druid拥有极高的实时写入性能;同时实现了实时数据在亚秒级内的可视化。

  3. 丰富的数据分析功能。针对不同用户群体,Druid提供了友好的可视化界面、类SQL查询语言以及REST 查询接口。

  4. 高可用性与高可拓展性。Druid采用分布式、SN(share-nothing)架构,管理类节点可配置HA,工作节点功能单一,不相互依赖,这些特性都使得Druid集群在管理、容错、灾备、扩容等方面变得十分简单。

1 为什么会有Druid

大数据技术从最早的Hadoop项目开始已经有十多年的历史了,而Druid是在2013年年底才开源的,虽然目前还不是Apache顶级项目,但是作为后起之秀,依然吸引了大量用户的目光,社区也非常活跃。那么,为什么会有Druid,而Druid又解决了传统大数据处理框架下的哪些“痛点”问题,下面我们来一一解答。

大数据时代,如何从海量数据中提取有价值的信息,是一个亟待解决的难题。针对这个问题,IT巨头们已经开发了大量的数据存储与分析类产品,比如IBM Netezza、HP Vertica、EMC GreenPlum等,但是他们大多是昂贵的商业付费类产品,业内使用者寥寥。

而受益于近年来高涨的开源精神,业内出现了众多优秀的开源项目,其中最有名的当属Apache Hadoop生态圈。时至今日,Hadoop已经成为了大数据的“标准”解决方案,但是,人们在享受Hadoop便捷数据分析的同时,也必须要忍受Hadoop在设计上的许多“痛点”,下面就罗列三方面的问题:

  1. 何时能进行数据查询?对于Hadoop使用的Map/Reduce批处理框架,数据何时能够查询没有性能保证。

  2. 随机IO问题。Map/Reduce批处理框架所处理的数据需要存储在HDFS上,而HDFS是一个以集群硬盘作为存储资源池的分布式文件系统,那么在海量数据的处理过程中,必然会引起大量的读写操作,此时随机IO就成为了高并发场景下的性能瓶颈。

  3. 数据可视化问题。HDFS是一个优秀的分布式文件系统,但是对于数据分析以及数据的即席查询,HDFS并不是最优的选择。

传统的大数据处理架构Hadoop更倾向于一种“后台批处理的数据仓库系统”,其作为海量历史数据保存、冷数据分析,确实是一个优秀的通用解决方案,但是如何保证高并发环境下海量数据的查询分析性能,以及如何实现海量实时数据的查询分析与可视化,Hadoop确实显得有些无能为力。

2 Druid直面痛点

Druid的母公司MetaMarket在2011年以前也是Hadoop的拥趸者,但是在高并发环境下,Hadoop并不能对数据可用性以及查询性能给出产品级别的保证,使得MetaMarket必须去寻找新的解决方案,当尝试使用了各种关系型数据库以及NoSQL产品后,他们觉得这些已有的工具都不能解决他们的“痛点”,所以决定在2011年开始研发自己的“轮子”Druid,他们将Druid定义为“开源、分布式、面向列式存储的实时分析数据存储系统”,所要解决的“痛点”也是上文中反复提及的“在高并发环境下,保证海量数据查询分析性能,同时又提供海量实时数据的查询、分析与可视化功能”。

在介绍Druid架构之前,我们先结合有关OLAP的基本原理来理解Druid中的一些基本概念。

1 数据

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Druid数据

以图3.1为例,结合我们在第一章中介绍的OLAP基本概念,按列的类型上述数据可以分成以下三类:

  1. 时间序列(Timestamp),Druid既是内存数据库,又是时间序列数据库,Druid中所有查询以及索引过程都和时间维度息息相关。Druid底层使用绝对毫秒数保存时间戳,默认使用ISO-8601格式展示时间(形如:yyyy-MM-ddThh:mm:sss.SSSZ,其中“Z”代表零时区,中国所在的东八区可表示为+08:00)。

  2. 维度列(Dimensions),Druid的维度概念和OLAP中一致,一条记录中的字符类型(String)数据可看作是维度列,维度列被用于过滤筛选(filter)、分组(group)数据。如图3.1中page、Username、Gender、City这四列。

  3. 度量列(Metrics),Druid的度量概念也与OLAP中一致,一条记录中的数值(Numeric)类型数据可看作是度量列,度量列被用于聚合(aggregation)和计算(computation)操作。如图3.1中的Characters Added、Characters Removed这两列。

2 上卷

生产环境中,每天会有成百上千亿的原始数据(raw data)进入到Druid中,Druid最小粒度支持毫秒级别的事件,但是在一般使用场景中,我们很少会关注如此细粒度的数据集,同时,对数据按一定规律进行聚合不仅可以节约存储空间,亦可获得更有价值的视图。所以与其他OLAP类产品一样,Druid也支持上卷(roll-up)操作。最常用的上卷操作是对时间维度进行聚合,比如对图3.2中的数据按照小时粒度进行聚合可以得到图3.3,图3.3相对于图3.2来说,显得更加直观,也更有助于分析人员掌握全局态势。不过,上卷操作也会带来信息量的丢失,因为上卷的粒度会变成最小数据可视化粒度,即毫秒级别的原始数据,如果按照分钟粒度进行roll-up,那么入库之后我们能够查看数据的最小粒度即为分钟级别。


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上卷

3 分片

Druid是时间序列数据库,也存在分片(Sharding)的概念。Druid对原始数据按照时间维度进行分片,每一个分片称为段(Segment)。
Segment是Druid中最基本的数据存储单元,采用列式(columnar)存储某一个时间间隔(interval)内某一个数据源(dataSource)的部分数据所对应的所有维度值、度量值、时间维度以及索引。

Segment数据结构

时间维度(绝对毫秒数)和度量值在底层使用整数(Integer)或者浮点数(floating point)数组进行压缩存储,默认采用LZ4压缩算法(可选LZF、uncompressed)。

维度列使用字典编码、位图索引以及相应压缩算法,包含如下三种数据结构,以图3.1中数据举例:


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segment

为什么使用这三种数据结构,它们有哪些优势:

  1. 使用字典编码可以减少字符串数据的存储空间,同时表达更加简便、紧凑;

  2. 位图索引,结构类似于倒排索引,可以快速地进行按位逻辑操作;

  3. 位图索引尺寸=列基数 *数据行数,对于高基数列,我们在第二章中也详细介绍了很多位图索引压缩算法,Druid中实现了Concisebitmap compression以及Roaring bitmap compression,默认使用Concise。

Segment存储结构
Segment逻辑名称形如“datasource_intervalStart_intervalEnd_version_partitionNum”,:

dataSource:数据源;

intervalStart、intervalEnd:时间间隔的起止,使用ISO-8601格式;

version:版本号,默认v1,用于区分多次加载同一数据对应的Segment;

partitionNumber:分区编号,在每个时间间隔内,根据数据量的大小一个Segment内部可能会有多个分区,官方推荐通过控制时间间隔粒度或者partition的个数来保证每个partition的大小在300Mb-700Mb之间,从而获得最优的加载与查询性能。

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4 集群节点

Druid集群包含多种节点类型,分别是Historical Node、Coordinator Node、Broker Node、Indexing Service Node(包括Overlord、MiddleManager和Peon)以及Realtime Node(包括Firehose和Plumber)。

Druid将整个集群切分成上述角色,有两个目的:第一,划分Historical Node和Realtime Node,是将历史数据的加载与实时流数据处理切割开来,因为二者都需要占用大量内存与CPU;第二,划分Coordinator Node和Broker Node,将查询需求与数据如何在集群内分布的需求切割开来,确保用户的查询请求不会影响数据在集群内的分布情况,从而不会造成数据“冷热不均”,局部过热,影响查询性能的问题。

图3.5给出了Druid集群内部的实时/批量数据流以及查询请求过程。我们可以看到,实时数据到达Realtime Node,经过Indexing Service,在时间窗口内的数据会停留在Realtime Node内存中,而时间窗口外的数据会组织成Segment存储到Deep Storage中;批量数据经过Indexing Service也会被组织成Segment存储到Deep Storage中,同时Segment的元信息都会被注册到元信息库中,Coordinator Nodes会定期(默认为1分钟)去同步元信息库,感知新生成的Segment,并通知在线的Historical Node去加载Segment,Zookeeper也会更新整个集群内部数据分布拓扑图。


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当用户需要查询信息时,会将请求提交给Broker Node,Broker Node会请求Zookeeper获取集群内数据分布拓扑图,从而知晓请求应该发给哪些Historical Node以及Realtime Node,汇总各节点的返回数据并将最终结果返回给用户。
在(三)中,我们将逐一介绍各类节点。

1 Historical Node

Historical Node的职责单一,就是负责加载Druid中非实时窗口内且满足加载规则的所有历史数据的Segment。每一个Historical Node只与Zookeeper保持同步,不与其他类型节点或者其他Historical Node进行通信。

根据上节知晓,Coordinator Nodes会定期(默认为1分钟)去同步元信息库,感知新生成的Segment,将待加载的Segment信息保存在Zookeeper中在线的Historical Nodes的load queue目录下,当Historical Node感知到需要加载新的Segment时,首先会去本地磁盘目录下查找该Segment是否已下载,如果没有,则会从Zookeeper中下载待加载Segment的元信息,此元信息包括Segment存储在何处、如何解压以及如何如理该Segment。Historical Node使用内存文件映射方式将index.zip中的XXXXX.smoosh文件加载到内存中,并在Zookeeper中本节点的served segments目录下声明该Segment已被加载,从而该Segment可以被查询。对于重新上线的Historical Node,在完成启动后,也会扫描本地存储路径,将所有扫描到的Segment加载如内存,使其能够被查询。

2 Broker Node

Broker Node是整个集群查询的入口,作为查询路由角色,Broker Node感知Zookeeper上保存的集群内所有已发布的Segment的元信息,即每个Segment保存在哪些存储节点上,Broker Node为Zookeeper中每个dataSource创建一个timeline,timeline按照时间顺序描述了每个Segment的存放位置。我们知道,每个查询请求都会包含dataSource以及interval信息,Broker Node根据这两项信息去查找timeline中所有满足条件的Segment所对应的存储节点,并将查询请求发往对应的节点。

对于每个节点返回的数据,Broker Node默认使用LRU缓存策略;对于集群中存在多个Broker Node的情况,Druid使用memcached共享缓存。对于Historical Node返回的结果,Broker Node认为是“可信的”,会缓存下来,而Real-Time Node返回的实时窗口内的数据,Broker Node认为是可变的,“不可信的”,故不会缓存。所以对每个查询请求,Broker Node都会先查询本地缓存,如果不存在才会去查找timeline,再向相应节点发送查询请求。

3 Coordinator Node

Coordinator Node主要负责Druid集群中Segment的管理与发布,包括加载新Segment、丢弃不符合规则的Segment、管理Segment副本以及Segment负载均衡等。如果集群中存在多个Coordinator Node,则通过选举算法产生Leader,其他Follower作为备份。

Coordinator会定期(默认一分钟)同步Zookeeper中整个集群的数据拓扑图、元信息库中所有有效的Segment信息以及规则库,从而决定下一步应该做什么。对于有效且未分配的Segment,Coordinator Node首先按照Historical Node的容量进行倒序排序,即最少容量拥有最高优先级,新的Segment会优先分配到高优先级的Historical Node上。由3.3.4.1节可知,Coordinator Node不会直接与Historical Node打交道,而是在Zookeeper中Historical Node对应的load queue目录下创建待加载Segment的临时信息,等待Historical Node去加载该Segment。

Coordinator在每次启动后都会对比Zookeeper中保存的当前数据拓扑图以及元信息库中保存的数据信息,所有在集群中已被加载的、却在元信息库中标记为失效或者不存在的Segment会被Coordinator Node记录在remove list中,其中也包括我们在3.3.3节中所述的同一Segment对应的新旧version,旧version的Segments同样也会被放入到remove list中,最终被逻辑丢弃。

对于离线的Historical Node,Coordinator Node会默认该Historical Node上所有的Segment已失效,从而通知集群内的其他Historical Node去加载该Segment。但是,在生产环境中,我们会遇到机器临时下线,Historical Node在很短时间内恢复服务的情况,那么如此“简单粗暴”的策略势必会加重整个集群内的网络负载。对于这种场景,Coordinator会为集群内所有已丢弃的Segment保存一个生存时间(lifetime),这个生存时间表示Coordinator Node在该Segment被标记为丢弃后,允许不被重新分配最长等待时间,如果该Historical Node在该时间内重新上线,则Segment会被重新置为有效,如果超过该时间则会按照加载规则重新分配到其他Historical Node上。

考虑一种最极端的情况,如果集群内所有的Coordinator Node都停止服务,整个集群对外依然有效,不过新Segment不会被加载,过期的Segment也不会被丢弃,即整个集群内的数据拓扑会一直保持不变,直到新的Coordinator Node服务上线。

4 Indexing Service

Indexing Service是负责“生产”Segment的高可用、分布式、Master/Slave架构服务。主要由三类组件构成:负责运行索引任务(indexing task)的Peon,负责控制Peon的MiddleManager,负责任务分发给MiddleManager的Overlord;三者的关系可以解释为:Overlord是MiddleManager的Master,而MiddleManager又是Peon的Master。其中,Overlord和MiddleManager可以分布式部署,但是Peon和MiddleManager默认在同一台机器上。图3.5给出了Indexing Service的整体架构。

Overlord
Overlord负责接受任务、协调任务的分配、创建任务锁以及收集、返回任务运行状态给调用者。当集群中有多个Overlord时,则通过选举算法产生Leader,其他Follower作为备份。

Overlord可以运行在local(默认)和remote两种模式下,如果运行在local模式下,则Overlord也负责Peon的创建与运行工作,当运行在remote模式下时,Overlord和MiddleManager各司其职,根据图3.6所示,Overlord接受实时/批量数据流产生的索引任务,将任务信息注册到Zookeeper的/task目录下所有在线的MiddleManager对应的目录中,由MiddleManager去感知产生的新任务,同时每个索引任务的状态又会由Peon定期同步到Zookeeper中/Status目录,供Overlord感知当前所有索引任务的运行状况。

Overlord对外提供可视化界面,通过访问http://:/console.html,我们可以观察到集群内目前正在运行的所有索引任务、可用的Peon以及近期Peon完成的所有成功或者失败的索引任务。

MiddleManager
MiddleManager负责接收Overlord分配的索引任务,同时创建新的进程用于启动Peon来执行索引任务,每一个MiddleManager可以运行多个Peon实例。

在运行MiddleManager实例的机器上,我们可以在${ java.io.tmpdir}目录下观察到以XXX_index_XXX开头的目录,每一个目录都对应一个Peon实例;同时restore.json文件中保存着当前所有运行着的索引任务信息,一方面用于记录任务状态,另一方面如果MiddleManager崩溃,可以利用该文件重启索引任务。

Peon
Peon是Indexing Service的最小工作单元,也是索引任务的具体执行者,所有当前正在运行的Peon任务都可以通过Overlord提供的web可视化界面进行访问。

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5 Real-Time Node

在流式处理领域,有两种数据处理模式,一种为Stream Push,另一种为Stream Pull。

Stream Pull
如果Druid以Stream Pull方式自主地从外部数据源拉取数据从而生成Indexing Service Tasks,我们则需要建立Real-Time Node。Real-Time Node主要包含两大“工厂”:一个是连接流式数据源、负责数据接入的Firehose(中文翻译为水管,很形象地描述了该组件的职责);另一个是负责Segment发布与转移的Plumber(中文翻译为搬运工,同样也十分形象地描述了该组件的职责)。在Druid源代码中,这两个组件都是抽象工厂方法,使用者可以根据自己的需求创建不同类型的Firehose或者Plumber。Firehose和Plumber给我的感觉,更类似于Kafka_0.9.0版本后发布的Kafka Connect框架,Firehose类似于Kafka Connect Source,定义了数据的入口,但并不关心接入数据源的类型;而Plumber类似于Kafka Connect Sink,定义了数据的出口,也不关心最终输出到哪里。

Stream Push
如果采用Stream Push策略,我们需要建立一个“copy service”,负责从数据源中拉取数据并生成Indexing Service Tasks,从而将数据“推入”到Druid中,我们在druid_0.9.1版本之前一直使用的是这种模式,不过这种模式需要外部服务Tranquility,Tranquility组件可以连接多种流式数据源,比如Spark-Streaming、Storm以及Kafka等,所以也产生了Tranquility-Storm、Tranquility-Kafka等外部组件。Tranquility-Kafka的原理与使用将在3.4节中进行详细介绍。

6 外部拓展

Druid集群依赖一些外部组件,与其说依赖,不如说正是由于Druid开放的架构,所以用户可以根据自己的需求,使用不同的外部组件。

Deep Storage
Druid目前支持使用本地磁盘(单机模式)、NFS挂载磁盘、HDFS、Amazon S3等存储方式保存Segments以及索引任务日志。

Zookeeper
Druid使用Zookeeper作为分布式集群内部的通信组件,各类节点通过Curator Framework将实例与服务注册到Zookeeper上,同时将集群内需要共享的信息也存储在Zookeeper目录下,从而简化集群内部自动连接管理、leader选举、分布式锁、path缓存以及分布式队列等复杂逻辑。

Metadata Storage
Druid集群元信息使用MySQL 或者PostgreSQL存储,单机版使用derby。在Druid_0.9.1.1版本中,元信息库druid主要包含十张表,均以“druid_”开头,如图3.7所示。

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7 加载数据

对于加载外部数据,Druid支持两种模式:实时流(real-time ingestion)和批量导入(batch ingestion)。

Real-Time Ingestion
实时流过程可以采用Apache Storm、Apache Spark Streaming等流式处理框架产生数据,再经过pipeline工具,比如Apache Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ等消息总线类组件,使用Stream Pull 或者Stream Push模式生成Indexing Service Tasks,最终存储在Druid中。

Batch Ingestion
批量导入模式可以采用结构化信息作为数据源,比如JSON、Avro、Parquet格式的文本,Druid内部使用Map/Reduce批处理框架导入数据。

8 高可用性

Druid高可用性可以总结以下几点:

Historical Node
如3.3.4.1节中所述,如果某个Historical Node离线时长超过一定阈值,Coordinator Node会将该节点上已加载的Segments重新分配到其他在线的Historical Nodes上,保证满足加载规则的所有Segments不丢失且可查询。

Coordinator Node
集群可配置多个Coordinator Node实例,工作模式为主从同步,采用选举算法产生Leader,其他Follower作为备份。当Leader宕机时,其他Follower能够迅速failover。
即使当所有Coordinator Node均失效,整个集群对外依然有效,不过新Segments不会被加载,过期的Segments也不会被丢弃,即整个集群内的数据拓扑会一直保持不变,直到新的Coordinator Node服务上线。

Broker Node
Broker Node与Coordinator Node在HA部署方面一致。

Indexing Service
Druid可以为同一个Segment配置多个Indexing Service Tasks副本保证数据完整性。

Real-Time
Real-Time过程的数据完整性主要由接入的实时流语义(semantics)决定。我们在0.9.1.1版本前使用Tranquility-Kafka组件接入实时数据,由于存在时间窗口,即在时间窗口内的数据会被提交给Firehose,时间窗口外的数据则会被丢弃;如果Tranquility-Kafka临时下线,会导致Kafka中数据“过期”从而被丢弃,无法保证数据完整性,同时这种“copy service”的使用模式不仅占用大量CPU与内存,又不满足原子操作,所以在0.9.1.1版本后,我们使用Druid的新特性Kafka Indexing Service,Druid内部使用Kafka高级Consumer API保证exactly-once semantics,尽最大可能保证数据完整性。不过我们在使用中,依然发现有数据丢失问题。

Metadata Storage
如果Metadata Storage失效,Coordinator则无法感知新Segment的生成,整个集群中数据拓扑亦不会改变,不过不会影响老数据的访问。

Zookeeper
如果Zookeeper失效,整个集群的数据拓扑不会改变,由于Broker Node缓存的存在,所以在缓存中的数据依然可以被查询。

9 数据分层

Druid访问控制策略采用数据分层(tier),有以下两种用途:

  1. 将不同的Historical Node划分为不同的group,从而控制集群内不同权限(priority)用户在查询时访问不同group。

  2. 通过划分tier,让Historical Node加载不同时间范围的数据。例如tier_1加载2016年Q1数据,tier_2加载2016年Q2数据,tier_3加载2016年Q3数据等;那么根据用户不同的查询需求,将请求发往对应tier的Historical Node,不仅可以控制用户访问请求,同时也可以减少响应请求的Historical Node数量,从而加速查询。

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