Durid是在2013年底开源出来的，当前最新版本0.9.2, 主要解决的是对实时数据以及较近时间的历史数据的多维查询提供高并发(多用户)，低延时，高可靠性的问题。对比Druid与其他解决方案，Kylin对数据按照分区每天构建前一天的cube数据提供给用户查询，用户查询的是历史数据。而Druid不断的从ingest去拉取数据，持续构建cube，提供实时查询，主要作者下面两位, 其中一位创建了一家公司继续发展druid (Impty.io)
目录：
- Druid特性
- 使用场景
- Druid介绍
- 角色功能
- 架构介绍
- Segment
- 分布式集群
Durid特性
- 亚秒级查询：druid提供了快速的聚合能力以及亚秒级的OLAP查询能力，多租户的设计，是面向用户分析应用的理想方式
- 实时数据注入：druid支持流数据的注入，并提供了数据的事件驱动，保证在实时和离线环境下事件的实效性和统一性
- 可扩展的PB级存储：druid集群可以很方便的扩容到PB的数据量，每秒百万级别的数据注入。即便在加大数据规模的情况下，也能保证时其效性
- 多环境部署：druid既可以运行在商业的硬件上，也可以运行在云上。它可以从多种数据系统中注入数据，包括hadoop，spark，kafka，storm和samza等
- 丰富的社区：druid拥有丰富的社区，供大家学习
使用场景
第一：适用于清洗好的记录实时录入，但不需要更新操作
第二：支持宽表，不用join的方式（换句话说就是一张单表）
第三：可以总结出基础的统计指标，可以用一个字段表示
第四：对时区和时间维度(year、month、week、day、h
延伸阅读
- ssh框架 2016-09-30
- 阿里移动安全 [无线安全]玩转无线电——不安全的蓝牙锁 2017-07-26
- 消息队列NetMQ 原理分析4-Socket、Session、Option和Pipe 2024-03-26
- Selective Search for Object Recognition 论文笔记【图片目标分割】 2017-07-26
- 词向量-LRWE模型-更好地识别反义词同义词 2017-07-26
- 从栈不平衡问题 理解 calling convention 2017-07-26
- php imagemagick 处理 图片剪切、压缩、合并、插入文本、背景色透明 2017-07-26
- Swift实现JSON转Model - HandyJSON使用讲解 2017-07-26
- 阿里移动安全 Android端恶意锁屏勒索应用分析 2017-07-26
- 集合结合数据结构来看看(二) 2017-07-26
学习是年轻人改变自己的最好方式