大数据-151 Apache Druid 集群模式 配置启动【上篇】 超详细!
CSDN 2024-10-09 09:37:01 阅读 82
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章节内容
上节我们完成了如下的内容:
Apache Druid 系统架构 核心组件介绍Druid 单机模式配置启动
整体介绍
Apache Druid 是一种高性能、分布式的列式存储数据库,专门用于实时分析和查询大规模数据集。它适用于 OLAP(在线分析处理)场景,尤其在处理大数据实时流时表现优异。Druid 的架构由多个组件组成,主要包括数据摄取、存储、查询和管理。
在集群配置方面,Druid 通常由以下节点构成:
数据摄取层:使用 MiddleManager 节点来处理数据的实时摄取,负责从不同数据源(如 Kafka、HDFS 等)读取数据并进行实时处理。存储层:数据存储在 Historical 节点上,这些节点负责存储和管理较老的数据,支持高效的查询。数据被以列式格式存储,优化了查询性能。查询层:Broker 节点充当查询路由器,接受用户的查询请求并将其分发到相应的 Historical 或 Real-time 节点,然后将结果汇总返回给用户。协调层:Coordinator 节点负责集群的状态管理和数据分配,确保数据均匀分布并自动处理节点故障。
Druid 的配置文件允许用户自定义参数,如 JVM 设置、内存分配和数据分片策略,以便根据不同的工作负载和性能需求进行优化。此外,Druid 还支持多种查询语言,包括 SQL,便于用户进行灵活的数据分析。整体上,Druid 提供了一种高效、可扩展的解决方案,适合需要快速实时分析的大数据应用场景。
集群规划
集群部署采用的分配如下:
主节点部署 Coordinator 和 Overlord 进程数据节点运行 Historical 和 MiddleManager 进程查询节点 部署Broker 和 Router 进程
我的实机部署情况:
h121.wzk.icu 2C4G ZooKeeper、Kafka、Druidh122.wzk.icu 2C4G ZooKeeper、Kafka、Druid、MySQL(之前Hive时搭建)h123.wzk.icu 2C2G ZooKeeper、Druid
环境变量
<code>vim /etc/profile
写入的内容如下:
# druid
export DRUID_HOME=/opt/servers/apache-druid-30.0.0
export PATH=$PATH:$DRUID_HOME/bin
配置文件
将 Hadoop 配置文件:
core-site.xmlhdfs-site.xmlyarn-site.xmlmapred-site.xml
上述文件链接到 conf/druid/cluster/_common 下
执行下面的Shell:
<code>cd $DRUID_HOME/conf/druid/cluster/_common
ln -s $HADOOP_HOME/etc/hadoop/core-site.xml core-site.xml
ln -s $HADOOP_HOME/etc/hadoop/hdfs-site.xml hdfs-site.xml
ln -s $HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml yarn-site.xml
ln -s $HADOOP_HOME/etc/hadoop/mapred-site.xml mapred-site.xml
ls
执行结果如下图所示:
MySQL
将MySQL驱动链接到:$DRUID_HOME/extensions/mysql-metadata-storage 中
<code>cd $DRUID_HOME/extensions/mysql-metadata-storage
cp $HIVE_HOME/lib/mysql-connector-java-8.0.19.jar mysql-connector-java-8.0.19.jar
ls
执行结果如下图所示:
修改配置
<code>vim $DRUID_HOME/conf/druid/cluster/_common/common.runtime.properties
我们要修改如下的内容:
# 增加"mysql-metadata-storage"
druid.extensions.loadList=["mysql-metadata-storage", "druid-hdfs-storage", "druid-kafka-indexing-service", "druid-datasketches", "druid-multi-stage-query"]
# 每台机器写自己的ip或hostname
# 我这里是h121节点
druid.host=h121.wzk.icu
# 填写zk地址
druid.zk.service.host=h121.wzk.icu:2181,h122.wzk.icu:2181,h123.wzk.icu:2181
druid.zk.paths.base=/druid
# 注释掉前面 derby 的配置
# 增加 mysql 的配置
druid.metadata.storage.type=mysql
druid.metadata.storage.connector.connectURI=jdbc:mysql://h122.wzk.icu:3306/druid
druid.metadata.storage.connector.user=hive
druid.metadata.storage.connector.password=hive@wzk.icu
# 注释掉local的配置
# 增加HDFS的配置,即使用HDFS作为深度存储
druid.storage.type=hdfs
druid.storage.storageDirectory=/druid/segments
# 注释掉 indexer.logs For local disk的配置
# 增加 indexer.logs For HDFS 的配置
druid.indexer.logs.type=hdfs
druid.indexer.logs.directory=/druid/indexing-logs
修改截图如下:
修改截图如下所示:
coordinator-overlord
参数大小根据实际情况调整
<code>vim $DRUID_HOME/conf/druid/cluster/master/coordinator-overlord/jvm.config
原来的配置如下图所示:
-server
-Xms15g
-Xmx15g
-XX:+ExitOnOutOfMemoryError
-XX:+UseG1GC
-Duser.timezone=UTC
-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
修改内容如下所示:
-server
-Xms512m
-Xmx512m
-XX:+ExitOnOutOfMemoryError
-XX:+UseG1GC
-Duser.timezone=UTC+8
-Dfile.encoding=UTF-8
-Djava.io.tmpdir=var/tmp
-Djava.util.logging.manager=org.apache.logging.log4j.jul.LogManager
对应的截图如下所示:
historical
参数大小根据实际情况调整
<code>vim $DRUID_HOME/conf/druid/cluster/data/historical/jvm.config
原配置内容如下所示:
-server
-Xms8g
-Xmx8g
-XX:MaxDirectMemorySize=13g
-XX:+ExitOnOutOfMemoryError
-Duser.timezone=UTC
-Dfile.encoding=UTF-8
-Djava.io.tmpdir=var/tmp
-Djava.util.logging.manager=org.apache.logging.log4j.jul.LogManager
修改内容如下:
-server
-Xms512m
-Xmx512m
-XX:MaxDirectMemorySize=1g
-XX:+ExitOnOutOfMemoryError
-Duser.timezone=UTC+8
-Dfile.encoding=UTF-8
-Djava.io.tmpdir=var/tmp
-Djava.util.logging.manager=org.apache.logging.log4j.jul.LogManager
修改结果如下图:
此外还有一个参数:
<code>vim $DRUID_HOME/conf/druid/cluster/data/historical/runtime.properties
原配置内容如下:
druid.processing.buffer.sizeBytes=500MiB
修改为如下内容:
# 相当于 50MiB
druid.processing.buffer.sizeBytes=50000000
修改的截图如下:
备注:
druid.processing.buffer.sizeBytes 每个查询用于聚合的对外哈希表的大小maxDirectMemory = druid.processing.buffer.sizeBytes * (durid.processing.numMergeBuffers + druid.processing.numThreads + 1)如果 druid.processing.buffer.sizeBytes太大的话,需要加大 maxDirectMemory,否则 historical服务无法启动
middleManager
<code>vim $DRUID_HOME/conf/druid/cluster/data/middleManager/jvm.config
原配置:
-server
-Xms128m
-Xmx128m
-XX:+ExitOnOutOfMemoryError
-Duser.timezone=UTC
-Dfile.encoding=UTF-8
-Djava.io.tmpdir=var/tmp
-Djava.util.logging.manager=org.apache.logging.log4j.jul.LogManager
配置如下(没有修改):
-server
-Xms128m
-Xmx128m
-XX:+ExitOnOutOfMemoryError
-Duser.timezone=UTC+8
-Dfile.encoding=UTF-8
-Djava.io.tmpdir=var/tmp
-Djava.util.logging.manager=org.apache.logging.log4j.jul.LogManager
修改的截图如下:
【续接下篇!】
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