Win10环境借助DockerDesktop部署最新版大数据时序数据库Apache Druid32.0.0 前言 大数据分析中,有一种常见的场景,那就是时序数据,简言之,数据一旦产生绝对不会修改,随着时间流逝,每个时间点
Win10环境借助DockerDesktop部署最新版大数据时序数据库Apache Druid32.0.0前言大数据分析中,有一种常见的场景,那就是时序数据,简言之,数据一旦产生绝对不会修改,随着时间流逝,每个时间点都会有个新的状态值。这种时序数据的量级往往异常夸张,例如传感器的原始监控数据: https://lizhiyong.blog.csdn.net/article/details/114898620 一个简单的加速度传感器一年的数据量就是31e!!!制造业传感器数据如果不经底层PLC等下位机预处理,直接打到边缘计算网关,即使mqtt也会有巨大的负载!!! 类似的,还有服务器的原始监控数据,例如常见的Prometheus和Zabbix,当集群很多时,监控项同样很多,再算上虚拟化后的容器和虚拟机内都可能部署了监控,此时的数据量级就灰常可观!!!一小时几百亿条数据都是常见的事情!!! 但是很多原始的监控数据如果全部存下来,存储成本高的可怕,同时信息密度极低,更多时候我们可能只关注近期的全部热数据来做在线的模型训练,人工查看每秒钟几千条数据也是不切合实际的,事实上,做一个简单的秒级/分钟级统计就能满足大多数的分析场景,超过1天的冷数据其实已经没什么时效性。 对于此类场景,可以高吞吐、预聚合的数据库,在压测后,从Apache Druid、Clickhouse、Kylin中,选择了前者。。。专业的事情要交给专业的组件去做!!! 对于非内核和二开的业务开发人员,更多场景应该关注的是API、特性及用法,不应该在部署这种事情上花费太多精力!!!笔者之前已部署了Docker Desktop: https://lizhiyong.blog.csdn.net/article/details/145580868 今天在Win10环境再搭建个Apache Druid最新版玩玩。 版本选择官网: https://druid.apache.org/ 注意不是阿里数据库连接池的那个Druid!!! 截至2025-02-13,Apache Druid最新版本是32.0.0。 资源准备参考官网: https://druid.apache.org/docs/latest/tutorials/docker 官方给出了使用docker-compose.yml编排容器的教程,作为一个实时组件,大内存是必须的!!!但是启动8个容器【Zookeeper+PostgreSQL+6个Druid】每个最多7GB内存也不是什么大事!!! https://raw.githubusercontent.com/apache/druid/32.0.0/distribution/docker/docker-compose.yml 获取到这个资源文件:
参照官网另一篇: https://druid.apache.org/docs/latest/configuration/ 自己玩玩可以先不改这些运行时配置,容器启动的,后续要重新部署也非常容易!!! 还需要: https://raw.githubusercontent.com/apache/druid/32.0.0/distribution/docker/environment 做另一个配置文件:
部署文件看起来麻雀虽小五脏俱全!!! 部署
拉取镜像成功后很快就能拉起容器: 好家伙。。。还顺便把其它组件的端口也给暴露出来了。。。 于是还**白piao**到一个PG和Zookeeper!!! 验证 http://localhost:3012/unified-console.html# 灰常好,现在已经拥有了一个最新Apache Druid32.0.0!!! 转载请注明出处:https://lizhiyong.blog.csdn.net/article/details/145622903 |
2022-04-23
2023-04-23
2024-04-08
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