翻译自 Apache Druid

Apache Druid（正在孵化）是一个开源的分布式数据存储。德鲁伊的核心设计结合了OLAP /分析数据库，时间序列数据库和搜索系统的思想，为广泛的用例创建了一个统一的系统。Druid将这三个系统中的每个系统的关键特征合并到其接收层，存储格式，查询层和核心体系结构中。

德鲁伊的主要功能包括：

积分

Druid是Apache软件基金会中许多开源数据技术的补充，包括Apache Kafka，Apache Hadoop，Apache Flink等。

德鲁伊通常位于存储或处理层与最终用户之间，并充当查询层以服务于分析工作负载。

摄取

德鲁伊支持流式传输和批量摄取。Druid连接到原始数据源，通常是消息总线，例如Apache Kafka（用于流数据加载），或分布式文件系统，例如HDFS（用于批处理数据加载）。

在调用“索引”的过程中，Druid将存储在源中的原始数据转换为更具读取优化的格式（称为Druid“段”）。

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存储

像许多分析数据存储一样，Druid将数据存储在列中。根据列的类型（字符串，数字等），将应用不同的压缩和编码方法。Druid还根据列类型构建不同类型的索引。

与搜索系统类似，Druid为字符串列构建反向索引，以进行快速搜索和过滤。与时间序列数据库类似，Druid可按时间对数据进行智能分区，以实现快速的面向时间的查询。

与许多传统系统不同，Druid可以选择在提取数据时对其进行预聚合。此预聚合步骤称为汇总，可以节省大量存储空间。

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查询方式

Druid支持通过JSON-over-HTTP和SQL查询数据。除标准SQL运算符外，Druid还支持独特的运算符，这些运算符利用其近似算法套件来提供快速计数，排名和分位数。

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架构

德鲁伊具有基于微服务的架构，可以认为是一个反汇编的数据库。Druid中的每个核心服务（摄取，查询和协调）都可以单独或联合部署在商用硬件上。

Druid明确命名了每个主要服务，以使操作员可以根据用例和工作量对每个服务进行微调。例如，如果工作负载需要，操作员可以将更多资源分配给Druid的提取服务，而将更少的资源分配给Druid的查询服务。

德鲁伊服务可以独立发生故障，而不会影响其他服务的运行。

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运作方式

德鲁伊旨在为需要每周7天，每天24小时不间断运行的应用程序供电。因此，德鲁伊具有多种功能来确保正常运行时间且不会丢失数据。