Druid集群搭建手册

1. Java环境安装和配置

建议使用JDK1.8。可以参考《Linux安装JDK完整步骤》。

2. 创建用户

创建druid用户，用来管理druid相关的服务。执行命令：

useradd druid  #创建用户
passwd druid  #设置druid用户密码

3. Zookeeper安装和配置

Druid的服务套件imply自带zookeeper，方便单机部署。如果是集群部署，最好使用自己部署的zookeeper集群。

如果已安装，则跳过本节；如果没有安装，请参考《日志平台搭建手册》。

4. HDFS安装和配置

Druid集群搭建需要依赖HDFS，用来存储数据文件，这里只需要进行单机安装。本文档采用Hadoop安装包为hadoop-2.9.1.tar.gz，所有命令均由druid用户操作执行。

4.1. 解压安装

执行命令，完成安装包的解压：tar -zxvf hadoop-2.9.1.tar.gz，解压完成后在当前目录生成hadoop-2.9.1目录，针对该目录创建软连接，方便以后软件升级，执行命令：ln -s hadoop-2.9.1 hadoop，创建完成之后，当前目录结构如下图：

4.2. 简单配置

4.2.1. 创建目录

创建hadoop运行目录，执行命令：

mkdir -p /data/var/hadoop/tmp

再创建hdfs namenode的name目录和data目录，执行命令：

mkdir -p /data/var/hadoop/tmp/dfs/name
mkdir -p /data/var/hadoop/tmp/dfs/data

4.2.2. 编辑配置文件

这里涉及两个配置文件，均位于hadoop解压目录下，分别为：etc/hadoop/core-site.xml和etc/hadoop/hdfs-site.xml。

编辑core-site.xml文件，内容如下：

  
    hadoop.tmp.dir
    file:/data/var/hadoop/tmp
    hadoop的运行临时文件的主目录
  
  
    fs.defaultFS
    hdfs://yourhost:9000
    HDFS的访问路径
  

注意将上述配置中红色字体部分内容改为实际ip或域名。

编辑hdfs-site.xml文件，内容如下：

  
    dfs.replication
    1
  
  
    dfs.namenode.name.dir
    file:/data/var/hadoop/tmp/dfs/name
  
  
    dfs.namenode.data.dir
    file:/data/var/hadoop/tmp/dfs/data
  

4.3. 启动和停止

配置完成之后，执行以下语句格式化NameNode：

./bin/hdfs namenode –format，成功后会看到如下提示：

接着执行以下命令启动NameNode和DataNode守护进程：

./sbin/start-dfs.sh

若提示ssh连接，输入yes即可。完成之后，输入命令jps来判断是否成功启动。若成功启动则会列出如下进程：

NameNode

DataNode

SecondaryNameNode

成功启动后，可以访问 Web 界面 http://localhost:50070 查看 NameNode 和 Datanode 信息，还可以在线查看 HDFS 中的文件。 若有如下页面，恭喜安装成功！

停止hadoop，执行命令：./sbin/stop-dfs.sh。

4.4. 使用验证

使用验证主要是利用脚本hdfs进行相关操作，执行命令：./bin/hdfs dfs -h进行命令帮助查看。

查看根目录的文件列表：./bin/hdfs dfs -ls /

上传文件到HDFS的根目录：./bin/hdfs dfs -put README.txt /

删除刚才上传的文件：./bin/hdfs dfs -rm /README.txt

4.5. 补充

4.3节中执行hdfs的启动命令之后，控制台会提示需要输入ssh的连接密码，总共需要输入3次密码，比较繁琐。本节实现ssh免密登录本机。假设该机器已安装ssh客户端。

首先执行如下命令生成公钥和私钥对：ssh-keygen -t rsa，一直按回车键，直到命令执行完毕。执行完成之后进入当前用户目录，使用ls -al命令查看目录列表，生成了一个.ssh目录，该目录下有id_rsa和id_rsa.pub两个文件。

在.ssh目录下创建文件authorized_keys，然后执行cat id_rsa.pub >> authorized_keys。

最后确定文件访问权限，id_rsa，id_rsa.pub，authorized_keys的访问权限设置为600。

测试时候成功，执行命令：ssh localhost，如果成功登录，则表示免密登录设置成功。

再次执行hdfs的启动命令，则控制台不会提示输入登录密码。

5. MySQl安装和配置

Druid集群搭建依赖MySql数据库，存储元数据信息。

5.1. 安装必要的编译工具

执行如下命令安装必要的编译工具：

yum -y install cmake ncurses-devel gcc gcc-c++

5.2. 安装boost

安装mysql之前是必须先安装boost库。经过我之前的失败经历，安装mysql5.7.12要求boost的版本是boost_1_59_0，版本不同的话会失败。

这里在Download boost_1_59_0.tar.gz (Boost C++ Libraries)下载压缩包，也可以在centos中使用wget命令下载。

下载完毕后:  tar -xzvf boost_1_59_0.tar.gz  cd boost_1_59_0  ./bootstrap.sh --with-libraries=system,filesystem,log,thread --with-toolset=gcc  ./b2 toolset=gcc

./b2 install --prefix=/usr/local/boost地址自己决定，默认是/usr/local/lib

5.3. 编译安装MySQL

在http://dev.mysql.com/get/Downloads/MySQL-5.7/mysql-5.7.12.tar.gz下载mysql5.7.12的压缩包，或使用wget命令直接下载。

tar -xzvf mysql-5.7.12.tar.gz解压     
cd mysql-5.7.12
cmake -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/mysql     -DMYSQL_DATADIR=/mysqldata/ -DDEFAULT_CHARSET=utf8     -DDEFAULT_COLLATION=utf8_general_ci     -DMYSQL_TCP_PORT=3306 -DMYSQL_USER=mysql     -DWITH_MYISAM_STORAGE_ENGINE=1     -DWITH_INNOBASE_STORAGE_ENGINE=1     -DWITH_ARCHIVE_STORAGE_ENGINE=1     -DWITH_BLACKHOLE_STORAGE_ENGINE=1     -DWITH_MEMORY_STORAGE_ENGINE=1     -DDOWNLOAD_BOOST=1     -DWITH_BOOST=boost_1_59_0(boost解压目录)

make
make install
make clean
rm CMakeCache.txt

5.4. 修改配置文件

vim /etc/my.cnf  写入内容：

[mysqld]
basedir =/usr/local/mysql
datadir=/usr/local/mysql/data/
port = 3306
socket=/tmp/mysql.sock
user=root
[client]
socket=/tmp/mysql.sock

设置mysql开机自动启动 

cp /usr/local/mysql/support-files/mysql.server /etc/init.d/mysqld     
chmod 755 /etc/init.d/mysqld     
chkconfig –add mysqld     
chkconfig –level 345 mysqld on

5.5. 启动MySQL

初始化mysql ./mysqld --initialize --user=mysql --basedir=/usr/local/mysql --datadir=/usr/local/mysql/data  这条命令执行后会产生一个初始密码： A temporary password is generated for root@localhost: tj+/Yssvc9Gb (要记下来)

执行命令启动mysql服务：service mysqld start

使用root登录数据库 密码是之前记下来的密码，使用set password=‘’；命令修改密码。

6. Druid安装和配置

Druid是一种列式存储数据库，能够实现大数据量的实时统计分析。本文档采用druid安装包为imply-2.6.0.tar，所有命令均由druid用户操作执行。

6.1. 单机安装

执行命令，完成安装包的解压：tar -zxvf imply-2.6.0.tar，解压完成后在当前目录生成imply-2.6.0目录，针对该目录创建软连接，方便以后软件升级，执行命令：ln -s imply-2.6.0 imply，创建完成之后，当前目录结构如下图：

单机安装无须任何配置，进入imply目录执行如下命令即可启动Druid：

./bin/supervise -c conf/supervise/quickstart.conf

命令执行之后，控制台将输出信息，可以看出该脚本启动了7个相关进程，包括：zk、coordinator、broker、historical、overlord、middleManager、imply-ui。

如果Druid相关服务正常启动，可以访问Druid控制台页面：http://localhost:8081；还可以访问Druid协调信息页面：http://localhost:8090；还可以访问一个最重要的页面——数据操作查看页面：http://localhost:9095

服务节点名称	说明	端口
协调节点coordinator	负责历史节点的负载均衡以及通过规则管理数据的生命周期	8081
历史节点historical	负责加载已生成好的数据文件已提供数据查询	8083
索引服务——overlord	索引服务的主节点	8090
索引服务——middleManager	索引服务的从节点	8091
查询节点broker	对外提供数据查询服务，并同时从实时节点与历史节点查询数据，合并后返回给调用方	8082
Imply-ui，pivot服务	提供可视化的数据操作界面	9095

6.2. 集群安装

6.2.1. 集群规划

将协调节点coordinator和索引服务的主节点overlord部署在一台机器上，这两个节点均属于管理类型节点，主要负责协调其他节点有条不紊的工作。假设该机器ip为192.168.10.100，命令为master节点。

将历史节点historical、索引服务从节点middleManager、查询节点broker和数据管理界面imply-ui部署在一个节点，方便数据操作交互。假设该机器ip为192.168.10.101，名为query节点。

6.2.2. 服务配置

6.2.2.1. 全局配置

配置文件路径：imply/conf/druid/_common/common.runtime.properties，全局配置内容如下：

#
# Extensions
#

druid.extensions.directory=dist/druid/extensions
druid.extensions.hadoopDependenciesDir=dist/druid/hadoop-dependencies
druid.extensions.loadList=["druid-parser-route","mysql-metadata-storage","druid-hdfs-storage","druid-kafka-indexing-service"]

#
# Logging
#

# Log all runtime properties on startup. Disable to avoid logging properties on startup:
druid.startup.logging.logProperties=true

#
# Zookeeper
#

druid.zk.service.host=host1:2181,host2:2181,host3:2181
druid.zk.paths.base=/druid

#
# Metadata storage
#
# For MySQL:
druid.metadata.storage.type=mysql
druid.metadata.storage.connector.connectURI=jdbc:mysql://host:3306/druid
druid.metadata.storage.connector.user=root
druid.metadata.storage.connector.password=888888

#
# Deep storage
#
# For HDFS:
druid.storage.type=hdfs
druid.storage.storageDirectory=hdfs://host-hadoop:9000/druid/segments

#
# Indexing service logs
#
# For HDFS:
druid.indexer.logs.type=hdfs
druid.indexer.logs.directory=hdfs://host-hadoop:9000/druid/indexing-logs

#
# Service discovery
#

druid.selectors.indexing.serviceName=druid/overlord
druid.selectors.coordinator.serviceName=druid/coordinator

#
# Monitoring
#

druid.monitoring.monitors=["io.druid.java.util.metrics.JvmMonitor"]
druid.emitter=logging
druid.emitter.logging.logLevel=debug

注意上述配置中加粗的配置项，请根据之前的zookeeper、mysql和hadoop的安装，填写实际的ip、端口和访问账号和密码。

6.2.2.2. 协调节点coordinator配置

该节点配置文件所在目录：imply/conf/druid/coordinator，下面包含三个配置文件：jvm.config，main.config，runtime.properties。

修改jvm.config文件，调整jvm的参数如下：

-server
-Xms512m    #根据实际情况进行设置
-Xmx512m    #根据实际情况进行设置
-Duser.timezone=UTC+0800
-Dfile.encoding=UTF-8
-Djava.io.tmpdir=var/tmp
-Djava.util.logging.manager=org.apache.logging.log4j.jul.LogManager
-Dderby.stream.error.file=var/druid/derby.log

编辑runtime.properties文件，修改协调节点的host和port。

druid.host=192.168.10.100
druid.port=8081

6.2.2.3. 历史节点historical配置

该节点配置文件所在目录：imply/conf/druid/historical，同协调节点一样包含3个配置文件。

修改jvm.config文件，调整jvm的参数如下：

-server
-Xms512m    #根据实际情况进行设置
-Xmx512m    #根据实际情况进行设置
-XX:MaxDirectMemorySize=1g    #根据实际情况进行设置
-Duser.timezone=UTC+0800
-Dfile.encoding=UTF-8
-Djava.io.tmpdir=var/tmp
-Djava.util.logging.manager=org.apache.logging.log4j.jul.LogManager

编辑runtime.properties文件，修改协调节点的host和port。

druid.host=192.168.10.101
druid.port=8083

6.2.2.4. 索引服务overlord配置

该节点配置文件所在目录：imply/conf/druid/overlord，同协调节点一样包含3个配置文件。

修改jvm.config文件，调整jvm的参数如下：

-server
-Xms256m
-Xmx256m
-Duser.timezone=UTC+0800
-Dfile.encoding=UTF-8
-Djava.io.tmpdir=var/tmp
-Djava.util.logging.manager=org.apache.logging.log4j.jul.LogManager

编辑runtime.properties文件，修改协调节点的host和port。

druid.host=192.168.10.100
druid.port=8090

6.2.2.5. 索引服务middleManager配置

该节点配置文件所在目录：imply/conf/druid/middleManager，同协调节点一样包含3个配置文件。

修改jvm.config文件，调整jvm的参数如下：

-server
-Xms64m
-Xmx64m
-Duser.timezone=UTC+0800
-Dfile.encoding=UTF-8
-Djava.io.tmpdir=var/tmp
-Djava.util.logging.manager=org.apache.logging.log4j.jul.LogManager

编辑runtime.properties文件，修改协调节点的host和port，以及indexer的javaOpts。

druid.host=192.168.10.101
druid.port=8091
druid.indexer.runner.javaOpts=-server -Xmx1g -Duser.timezone=UTC+0800 -Dfile.encoding=UTF-8 -Djava.util.logging.manager=org.apache.logging.log4j.jul.LogManager

6.2.2.6. 查询节点broker配置

该节点配置文件所在目录：imply/conf/druid/broker，同协调节点一样包含3个配置文件。

修改jvm.config文件，调整jvm的参数如下：

-server
-Xms512m
-Xmx512m
-XX:MaxDirectMemorySize=1g
-Duser.timezone=UTC+0800
-Dfile.encoding=UTF-8
-Djava.io.tmpdir=var/tmp
-Djava.util.logging.manager=org.apache.logging.log4j.jul.LogManager

编辑runtime.properties文件，修改协调节点的host和port。

druid.host=192.168.10.101
druid.port=8082

6.2.2.7. Pivot配置

配置文件路径：imply/conf/pivot/config.yaml，配置内容如下：

# The port on which the imply-ui server will listen on.
port: 9095

# runtime directory
varDir: var/pivot


# The initial settings that will be loaded in, in this case a connection will be created for a Druid cluster that is running locally.
initialSettings:
  connections:
    - name: druid
      type: druid
      title: My Druid
      host: 192.168.10.101:8082
      coordinatorHosts: ["192.168.10.100:8081"]
      overlordHosts: ["192.168.10.100:8090"]

# imply-ui must have a state store in order to function
# The state (data cubes, dashboards, etc) can be stored in two ways.
# Choose just one option and comment out the other.
#
#  1) Stored in a sqlite file, editable at runtime with Settings View. Not suitable for running in a cluster.
#  2) Stored in a database, editable at runtime with Settings View. Works well with a cluster of Imply servers.

#stateStore:
#  type: sqlite
#  connection: var/pivot/pivot-settings.sqlite

stateStore:
  type: mysql
  #location: mysql
  connection: 'mysql://root:888888@host:3306/pivot'

上述配置中字体加粗的内容需要根据实际情况填写。

6.2.3. 启动和停止

常用的启动命令为imply/bin/supervise，该命令的启动配置文件位于imply/conf/supervise目录下，配置文件指定启动的服务列表。

6.2.3.1. 启动master节点服务

6.2.3.1.1. 准备master节点启动配置文件

Master节点服务包含协调节点coordinator和统治节点overlord，且这些服务依赖独立的zookeeper服务。我们把master节点启动配置文件命令为master.conf。在imply/conf/supervise目录下执行如下命令：

cp master-no-zk.conf master.conf

6.2.3.1.2. 启动命令

前台启动命令如下：

./bin/supervise -c conf/supervise/master.conf

后台启动命令如下：

nohup ./bin/supervise -c conf/supervise/master.conf > master.log &

成功启动之后，执行命令ps -ef | grep imply，结果如下：

从上图可以看出，协调节点coordinator和统治节点overlord已正常运行。

6.2.3.2. 启动query节点服务

6.2.3.2.1. 准备query节点启动配置文件

修改imply/conf/supervise/query.conf，内容如下：

:verify bin/verify-java
:verify bin/verify-node
:verify bin/verify-version-check

broker bin/run-druid broker conf    #启动broker查询节点
imply-ui bin/run-imply-ui conf    #启动imply-ui

historical bin/run-druid historical conf    #启动historical历史节点
middleManager bin/run-druid middleManager conf    #启动索引服务从节点middleManager

# Uncomment to user Tranquility Server
#!p95 tranquility-server bin/tranquility server -configFile conf/tranquility/server.json

# Uncomment to use Tranquility Kafka
#!p95 tranquility-kafka bin/tranquility kafka -configFile conf/tranquility/kafka.json

6.2.3.2.2. 启动命令

前台启动命令如下：

./bin/supervise -c conf/supervise/query.conf

后台启动命令如下：

nohup ./bin/supervise -c conf/supervise/query.conf > query.log &

成功启动之后，执行命令ps -ef | grep imply，结果如下：

从上图可以看出，查询节点broker、imply-ui节点、历史节点historical、middleManager节点均已正常运行。

6.2.3.3. 停止服务

Druid集群服务的停止方法有两种，一种是通过ps命令获取服务进程号之后，采用kill命令直接杀掉；另外一种方法是使用druid自带的命令，命令为imply/bin/service。查看命令使用方法：./bin/service --help，输出如下：

Unknown option: help usage: ./bin/service (--restart  | --tail  | --down) [-d ]

执行命令：./bin/service --down，可以关闭该机器上所有的druid相关服务。

6.3. 集群操作

6.3.1. 导入数据

本文采用index-serveice服务进行实时数据导入，导入过程可以分为三个步骤：

6.3.1.1. 创建topic

在kafka集群创建一个topic，供生产者实时往该topic写入数据，供消费者实时从该topic读取数据。执行命令：

$KAFKA_HOME/bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 3 --partitions 3 --topic test

以上命令创建了一个名称为test的topic，该topic的分片数为3，副本数也为3。

6.3.1.2. 提交读取任务

Druid读取kafka数据采用index-service，需要先向overlord的节点提交任务，提交地址：http://192.168.10.100:8090/druid/indexer/v1/supervisor。

提交任务的规范明细内容如下：

{
  "type": "kafka",
  "dataSchema": {
    "dataSource": "trans-kafka",
    "parser": {
      "type": "string",
      "parseSpec": {
        "format": "json",
        "timestampSpec": {
          "column": "tran_timestamp",
          "format": "auto"
        },
        "dimensionsSpec": {
          "dimensions": [
            "mon_sid",
            "target_ip",
            "target_port",
            "source_ip",
            "tran_name",
            "channel",
            {"name" : "tran_cost", "type" : "long"},
            "ret_code",
            "ret_msg",
            "tran_result",
            "excp_stat"
          ]
        }
      }
    },
    "metricsSpec" : [],
    "granularitySpec": {
      "type": "uniform",
      "segmentGranularity": "HOUR",
      "queryGranularity": "NONE",
      "rollup": false
    }
  },
  "ioConfig": {
    "topic": "test",
    "consumerProperties": {
      "group.id": "druid"
      "bootstrap.servers": "IP2:9092,ip2:9092,IP3:9092"
    }
  }
}

上述内容仅供参考，请读者根据自己的实际情况进行编写任务规范明细，将上述文件保存为kafka-index.json，然后执行如下命令，将任务提交给索引服务主节点overlord。

curl -X POST -H 'Content-Type:application/json' -d @kafka-index.json http://192.168.10.100:8090/druid/indexer/v1/supervisor。

提交完成之后，可以查看活跃的任务列表，执行如下命令：

curl -X GET http://192.168.10.100:8090/druid/indexer/v1/supervisor

6.3.1.3. 写入数据

本节写入数据是指向kafka中的topic写入数据，上节druid已经指定消费test topic，那么现在我们只需要向test topic写入数据，即可实现数据实时流转。写入数据的方法有两种：

（1）采用kafka自带的生产者命令写入数据，该方法只能用来测试系统的联通性，命令如下：

$KAFKA_HOME/bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test

（2）采用Java程序调用kafka的依赖包，自己编码写入数据，该部分类型不详述，在生产环境中以实现。

6.3.2. 查询数据

数据查询需要发送查询参数给查询节点broker，请求地址为http://192.168.10.101:8082/druid/v2/，目前有两种方式实现数据查询：

6.3.2.1. 命令查询

将查询参数信息保存到本地文件，本文假设该文件命名为query.json，内容如下：

{
    "queryType": "timeseries",
    "dataSource": "trans-kafka",
    "granularity": "minute", 
    "intervals": ["2018-08-09T19:20:00.000Z/2018-08-10T00:00:01.000Z"],
    "aggregations": [
      {
        "type": "count",
        "name": "total"
      }
    ]
}

查询参数以json格式组织，发起请求则可以通过curl命令实现，如下：

curl -X POST -H 'Content-Type:application/json' -d @query.json http://192.168.10.101:8082/druid/v2/