参考资料

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  5. RuoYi AI 是一套基于人工智能技术的开源系统
  6. WCP知识协作系统是一款基于Web的知识管理和团队协作平台
  7. CRMEB 是一款基于ThinkPHP框架开发的免费开源电商系统
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Apache Druid系统详细简介

Apache Druid是一个高性能的实时分析数据库，专为快速查询和摄取大规模数据而设计。它结合了时间序列数据库、数据仓库和日志搜索系统的特点，支持低延迟的查询和高吞吐量的数据摄取。

项目地址

演示地址

官方提供的快速入门演示可以在本地运行，没有固定的在线演示地址。可通过官方文档中的"Quickstart"部分进行本地体验。

部署基础环境准备

  1. 操作系统：Linux（推荐），macOS，Windows（不推荐生产环境）

  2. Java：JDK 8或11（推荐OpenJDK）

  3. 内存：至少8GB RAM（生产环境建议64GB以上）

  4. 存储：SSD硬盘（HDD会影响性能）

  5. 网络：稳定的网络连接

环境准备与核心组件部署配置

  1. 下载Druid：从官网下载最新稳定版

  2. 解压安装包：tar -xzf apache-druid-<version>-bin.tar.gz

  3. 核心组件：

    • Coordinator：管理数据分布和负载均衡

    • Overlord：控制数据摄取任务

    • Broker：处理查询请求

    • Historical：存储和提供查询数据

    • MiddleManager：执行摄取任务

  4. 配置文件：

    • conf/druid/cluster/_common/common.runtime.properties：公共配置

    • 各组件单独的runtime.properties文件

部署工具与辅助工具与优化

  1. 部署工具：

    • 单机模式：内置的bin/start-micro-quickstart

    • 集群部署：使用Docker或Kubernetes

    • 配置管理：Ansible, Chef等

  2. 辅助工具：

  3. 优化建议：

    • JVM调优

    • 合理配置segment大小

    • 使用合适的索引策略

    • 配置适当的缓存大小

部署后的验证与调试

  1. 验证步骤：

    • 检查各组件日志（logs目录）

    • 访问控制台确认服务状态

    • 运行示例查询验证功能

  2. 调试工具：

    • Druid SQL控制台

    • 原生JSON查询接口

    • 指标监控（Prometheus/Grafana）

适用行业

  1. 互联网广告技术

  2. 游戏数据分析

  3. 物联网(IoT)数据处理

  4. 金融交易分析

  5. 网络监控和安全分析

  6. 零售和电子商务分析

支持系统

  1. 数据源支持：

    • Kafka

    • HDFS

    • AWS S3

    • 关系型数据库

    • 本地文件

  2. 查询接口支持：

    • SQL

    • 原生JSON查询

    • REST API

注意事项

  1. 生产环境：不要使用单机模式

  2. 数据规模：小数据集可能无法体现优势

  3. 硬件配置：SSD是必须的

  4. JVM配置：需要仔细调优

  5. 版本升级：注意版本兼容性

  6. 安全配置：默认配置不安全，需额外配置

  7. 监控：必须设置完善的监控系统

  8. 备份：定期备份元数据

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