Druid中的所有数据都被组织成段，这些段是数据文件，通常每个段最多有几百万行。在Druid中加载数据称为摄取，它包括从源系统读取数据并基于该数据创建段。在大多数摄取方法中，加载数据的工作由MiddleManager进程完成。

Druid数据存储在数据源中，与传统关系型数据库中的表类似。

Druid把数据集分为三个部分：

Timestamp column（时间戳）:将时间字段单独处理，是因为Druid的所有查询都是围绕时间轴进行的。
Dimension columns（维度列）: 维度列是数据的属性，是按原样存储的列，可以在查询时以特殊方式对维度进行分组、筛选或应用聚合器。
Metric columns（指标列）:指标列是以聚合形式存储的列，用来做数据的聚合计算。指标列一般是可以衡量的数据，一般可以做count、sum等操作。

項目目标是使用druid主要用于存储车辆定位信息，具体流程如下图：

apache druid安装

Apache druid运行需要依赖其他一些软件环境，所以需要先安装依赖环境，最后再安装druid。

这些依赖的环境包括：

jdk
zookeeper
kafka

以下安装的ip地址均需要改成自己的ip地址，否则启动报错

zookeeper安装

#启动容器：
docker run -id --name my_zookeeper -p 2181:2181 -v /etc/localtime:/etc/localtime zookeeper:3.4.14
#查看容器运行情况：
docker logs -f my_zookeeper

kafka安装

下载安装
#拉取镜像
docker pull wurstmeister/kafka
#启动容器
docker run -id --name kafka -p 9092:9092 -e KAFKA_BROKER_ID=0 -e KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=68.79.63.42:2181 -e KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://68.79.63.42:9092 -e KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092 -v /etc/localtime:/etc/localtime wurstmeister/kafka
​
#查看容器运行情况：
docker logs -f kafka

验证

安装完成后需要测试一下安装是否成功：

#进入kafka容器
docker exec -it kafka /bin/bash
#进入bin目录
cd /opt/kafka_2.12-2.5.0/bin/
#执行命令，创建名称为test的队列，此队列有一个副本，一个分区
./kafka-topics.sh --create --zookeeper 68.79.63.42:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test
#查看刚刚创建的队列
./kafka-topics.sh -list -zookeeper 68.79.63.42:2181

下面是消息的监听与接收：

安装druid

cd /root

wget https://archive.apache.org/dist/incubator/druid/0.15.0-incubating/apache-druid-0.15.0-incubating-bin.tar.gz

安装：

tar -zxvf apache-druid-0.15.0-incubating-bin.tar.gz
mv apache-druid-0.15.0-incubating druid
​
#此时druid已经安装在/root目录下，根目录为/root/druid

配置

# 因为使用了本地zk，所以需要去掉2181端口的检测
vi /root/druid/bin/verify-default-ports
my @ports = (1527, 8081, 8082, 8083, 8090, 8091, 8200, 9095);
​
# 注释Zookeeper配置
vi /root/druid/conf/supervise/single-server/small.conf
#!p10 zk bin/run-zk conf
​
# 修改公共配置
vi /root/druid/conf/druid/single-server/small/_common/common.runtime.properties
#
# Hostname
#
druid.host=127.0.0.1
​
#
# Zookeeper
#
druid.zk.service.host=127.0.0.1
druid.zk.paths.base=/druid
​
# 设置各组件时区
vi /root/druid/conf/druid/single-server/small/broker/jvm.config
-Duser.timezone=UTC+8
​
vi /root/druid/conf/druid/single-server/small/coordinator-overlord/jvm.config
-Duser.timezone=UTC+8
​
vi /root/druid/conf/druid/single-server/small/historical/jvm.config
-Duser.timezone=UTC+8
​
vi /root/druid/conf/druid/single-server/small/middleManager/jvm.config
-Duser.timezone=UTC+8
vi /root/druid/conf/druid/single-server/small/router/jvm.config
-Duser.timezone=UTC+8
​

启动

执行启动脚本

/root/druid/bin/start-single-server-small

启动完成后访问：http://{druid服务ip}:8888

apache druid摄取数据

前置条件
启动zk，端口2181
启动kafka，端口9092
启动druid

从本地文件摄取数据

案例一
第一步：访问druid控制台http://{druid服务ip}:8888/

第二步：点击Load data进入加载数据页面，并输入下面相关参数
在 Base directory 中输入 quickstart/tutorial/, 在 File filter 中输入 wikiticker-2015-09-12-sampled.json.gz。

第三步：点击Next:Parse data进入下个页面

第四步：点击Next:Parse time进入下个页面

第五步：点击Next:Transform进入下个页面

第六步：点击Next:Filter进入下个页面

第七步：点击Next:Configure schema进入下个页面

第八步：点击Next:Partition进入下个页面

第九步：点击Next:Tune进入下个页面

第十步：点击Next:Publish进入下个页面

第十一步：点击Next:Edit JSON spec进入下个页面

可以看到本页面展示的json数据其实就是数据摄取规范，根据我们前面每个页面设置的参数最终生成了当前的json数据。

数据摄取任务规范可以手动编写，也可以通过Druid控制台里内置的数据加载器编写。数据加载器可以通过采样摄入的数据并配置各种摄入参数来帮助您生成摄取任务规范。数据加载器当前仅支持本地批处理提取（将来的版本中将提供对流的支持，包括存储在Apache Kafka和AWS Kinesis中的数据）。目前只能通过手动书写摄入规范来进行流式摄入。

第十二步：点击Submit按钮进行任务提交，跳转到任务页面

第十三步：任务执行完成后，点击Datasources进入数据源页面，可以看到mydatasource数据源

第十四步：点击Query进入数据查询页面，可以查询数据

从Kafka摄取数据

准备工作：

#进入kafka容器

docker exec -it kafka /bin/bash

#进入bin目录

cd /opt/kafka_2.12-2.5.0/bin/

#执行命令，创建名称为test的队列，此队列有一个副本，一个分区

./kafka-topics.sh --create --zookeeper 68.79.63.42:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic ip_msg

#查看刚刚创建的队列

./kafka-topics.sh -list -zookeeper 68.79.63.42:2181

第一步：访问druid控制台http://{druid服务ip}:8888/

第二步：点击Tasks按钮进入任务页面

第三步：点击Submit supervisor按钮弹出窗口

第四步：在弹出窗口中输入如下内容，用于配置数据摄取策略(从kafka的ip_msg队列中摄取数据)

{"type": "kafka","dataSchema": {"dataSource": "ip_msg","parser": {"type": "string","parseSpec": {"format": "json","timestampSpec": {"column": "timestamp","format": "iso"},"dimensionsSpec": {"dimensions": ["srcIP","dstIP"]}}},"metricsSpec" : [{ "type" : "count", "name" : "count" },{ "type" : "longSum", "name" : "packets", "fieldName" : "packets" },{ "type" : "longSum", "name" : "bytes", "fieldName" : "bytes" }],"granularitySpec": {"type": "uniform","segmentGranularity": "week","queryGranularity": "minute","rollup": true}},"tuningConfig": {"type": "kafka","reportParseExceptions": false},"ioConfig": {"topic": "ip_msg","replicas": 1,"taskDuration": "PT10M","completionTimeout": "PT20M","consumerProperties": {"bootstrap.servers": "39.99.56.166:9092"}}
}

第五步：执行命令，向kafka队列发送消息

#启动生产者，向ip_msg队列发送消息

./kafka-console-producer.sh --broker-list 68.79.63.42:9092 --topic ip_msg

消息内容如下：

{"timestamp":"2018-01-01T01:01:35Z","srcIP":"1.1.1.1", "dstIP":"2.2.2.2","packets":20,"bytes":9024}
{"timestamp":"2018-01-01T01:01:51Z","srcIP":"1.1.1.1", "dstIP":"2.2.2.2","packets":255,"bytes":21133}
{"timestamp":"2018-01-01T01:01:59Z","srcIP":"1.1.1.1", "dstIP":"2.2.2.2","packets":11,"bytes":5780}
{"timestamp":"2018-01-01T01:02:14Z","srcIP":"1.1.1.1", "dstIP":"2.2.2.2","packets":38,"bytes":6289}
{"timestamp":"2018-01-01T01:02:29Z","srcIP":"1.1.1.1", "dstIP":"2.2.2.2","packets":377,"bytes":359971}
{"timestamp":"2018-01-01T01:03:29Z","srcIP":"1.1.1.1", "dstIP":"2.2.2.2","packets":49,"bytes":10204}
{"timestamp":"2018-01-02T21:33:14Z","srcIP":"7.7.7.7", "dstIP":"8.8.8.8","packets":38,"bytes":6289}
{"timestamp":"2018-01-02T21:33:45Z","srcIP":"7.7.7.7", "dstIP":"8.8.8.8","packets":123,"bytes":93999}
{"timestamp":"2018-01-02T21:35:45Z","srcIP":"7.7.7.7", "dstIP":"8.8.8.8","packets":12,"bytes":2818}

第六步：在druid控制台的Query页面查询数据

Java客户端操作druid

导入maven坐标

<dependency><groupId>org.apache.calcite.avatica</groupId><artifactId>avatica-core</artifactId><version>1.15.0</version>
</dependency>
<dependency><groupId>org.apache.calcite.avatica</groupId><artifactId>avatica</artifactId><version>1.15.0</version>
</dependency>

编码

public static void main(String[] args) throws Exception{Class.forName("org.apache.calcite.avatica.remote.Driver");Connection connection = DriverManager.getConnection("jdbc:avatica:remote:url=http://68.79.63.42:8888/druid/v2/sql/avatica/");Statement st = null;ResultSet rs = null;try {st = connection.createStatement();rs = st.executeQuery("select currentTime,name,phone,licensePlate,businessId,lat,lng from tms_order_location");ResultSetMetaData rsmd = rs.getMetaData();List<Map> resultList = new ArrayList();while (rs.next()) {Map map = new HashMap();for (int i = 0; i < rsmd.getColumnCount(); i++) {String columnName = rsmd.getColumnName(i + 1);map.put(columnName, rs.getObject(columnName));}resultList.add(map);}System.out.println(resultList);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();} finally {try {connection.close();} catch (SQLException e) {}}
}

netty开发

netty服务的作用是接收司机端上报的车辆定位信息并将信息发送到kafka队列。netty共提供两种方式来接收司机端上报的定位信息：基于netty实现的TCP方式、HTTP接口方式。

1 HTTP接口方式

第一步：编写bootstrap.yml

server:tomcat:uri-encoding: UTF-8max-threads: 1000min-spare-threads: 30port: 8192connection-timeout: 50000ms
​
spring:application:name: pd-nettyprofiles:active: devmain:allow-bean-definition-overriding: true

第二步：编写bootstrap-dev.yml

spring:cloud:nacos:username: tmspassword: itheima123discovery:server-addr: 68.79.63.42:8848group: pinda-tmsnamespace: 301c574e-ae40-42c4-b717-d5379057f6a4config:server-addr: 68.79.63.42:8848file-extension: ymlgroup: pinda-tmsnamespace: 301c574e-ae40-42c4-b717-d5379057f6a4# jackson时间格式化jackson:time-zone: ${spring.jackson.time-zone}date-format: ${spring.jackson.date-format}servlet:multipart:max-file-size: ${spring.servlet.multipart.max-file-size}max-request-size: ${spring.servlet.multipart.max-request-size}enabled: ${spring.servlet.multipart.enabled}# kafkakafka:bootstrap-servers: ${spring.kafka.bootstrap-servers}listener:   # 指定listener 容器中的线程数，用于提高并发量concurrency: ${spring.kafka.listener.concurrency}producer:retries: ${spring.kafka.producer.retries}batch-size: ${spring.kafka.producer.batch-size}buffer-memory: ${spring.kafka.producer.buffer-memory}key-serializer: ${spring.kafka.producer.key-serializer}value-serializer: ${spring.kafka.producer.value-serializer}consumer:group-id: ${spring.kafka.consumer.group-id}

第三步：编写LocationEntity实体

package com.itheima.pinda.entity;
​
import io.swagger.annotations.ApiModel;
import io.swagger.annotations.ApiModelProperty;
import lombok.Data;
​
@Data
@ApiModel("位置信息")
public class LocationEntity {public String getId() {return businessId + "#" + type + "#" + currentTime;}
​/*** 车辆Id*/@ApiModelProperty("业务id, 快递员id 或者  车辆id")private String businessId;
​/*** 司机名称*/@ApiModelProperty("司机名称")private String name;
​/*** 司机电话*/@ApiModelProperty("司机电话")private String phone;
​/*** 车牌号*/@ApiModelProperty("licensePlate")private String licensePlate;
​/*** 类型*/@ApiModelProperty("类型，车辆：truck,快递员：courier")private String type;
​/*** 经度*/@ApiModelProperty("经度")private String lng;
​/*** 维度*/@ApiModelProperty("维度")private String lat;
​/*** 当前时间*/@ApiModelProperty("当前时间 格式：yyyyMMddHHmmss")private String currentTime;
​@ApiModelProperty("所属车队")private String team;
​@ApiModelProperty("运输任务id")private String transportTaskId;
}

第四步：编写启动类

package com.itheima.pinda;
​
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.client.discovery.EnableDiscoveryClient;
​
@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class NettyApplication {
​public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(NettyApplication.class, args);}
}

第五步：编写KafkaSender，用于操作kafka

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
import javax.annotation.PostConstruct;
​
@Component
@Slf4j
public class KafkaSender {public final static String MSG_TOPIC = "tms_order_location";@Autowiredprivate KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;private static KafkaTemplate<String, String> template;
​@PostConstructpublic void init() {KafkaSender.template = this.kafkaTemplate;}
​//发送消息到kafka队列public static boolean send(String topic, String message) {try {template.send(topic, message);log.info("消息发送成功：{} , {}", topic, message);} catch (Exception e) {log.error("消息发送失败：{} , {}", topic, message, e);return false;}return true;}
​
}

第六步：编写NettyController，通过HTTP接口方式接受司机端上报的车辆位置信息

​
@RestController
@Api(tags = "车辆轨迹服务")
@RequestMapping("netty")
@Slf4j
public class NettyController {@PostMapping(value = "/push")public Result push(@RequestBody LocationEntity locationEntity) {String message = JSON.toJSONString(locationEntity);log.info("HTTP 方式推送位置信息：{}", message);KafkaSender.send(KafkaSender.MSG_TOPIC, message);return Result.ok();}
}

2 TCP方式

Netty是由JBOSS提供的一个Java开源框架。Netty提供异步的、事件驱动的网络应用程序框架和工具，用以快速开发高性能、高可靠性的网络服务器和客户端程序。
第一步：编写NettyServer服务启动类

package com.itheima.pinda.config;
​
import com.itheima.pinda.service.NettyServerHandler;
import io.netty.bootstrap.ServerBootstrap;
import io.netty.channel.ChannelFuture;
import io.netty.channel.ChannelOption;
import io.netty.channel.EventLoopGroup;
import io.netty.channel.nio.NioEventLoopGroup;
import io.netty.channel.socket.nio.NioServerSocketChannel;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.boot.CommandLineRunner;
import org.springframework.stereotype.Component;
import javax.annotation.PostConstruct;
​
/*** netty 服务启动类*/
@Component
@Slf4j
public class NettyServer implements CommandLineRunner {private static NettyServer nettyServer;
​@PostConstructpublic void init() {nettyServer = this;}
​@Value("${netty.port}")private int port;
​private EventLoopGroup mainGroup;private EventLoopGroup subGroup;private ServerBootstrap server;private ChannelFuture future;
​public NettyServer() {// NIO线程组，用于处理网络事件mainGroup = new NioEventLoopGroup();subGroup = new NioEventLoopGroup();// 服务初始化工具，封装初始化服务的复杂代码server = new ServerBootstrap();server.group(mainGroup, subGroup).option(ChannelOption.SO_BACKLOG, 128)// 设置缓存.childOption(ChannelOption.SO_KEEPALIVE, true).channel(NioServerSocketChannel.class)// 指定使用NioServerSocketChannel产生一个Channel用来接收连接.childHandler(new NettyServerHandler());//具体处理网络IO事件
​}
​public void start() {// 启动服务端，绑定端口this.future = server.bind(nettyServer.port);log.info("Netty Server 启动完毕!!!!  端口：" + nettyServer.port);}
​@Overridepublic void run(String... args) {this.start();}
}

第二步：编写NettyServerHandler处理类

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.itheima.pinda.entity.LocationEntity;
import io.netty.buffer.ByteBuf;
import io.netty.buffer.Unpooled;
import io.netty.channel.ChannelFutureListener;
import io.netty.channel.ChannelHandler;
import io.netty.channel.ChannelHandlerContext;
import io.netty.channel.ChannelInboundHandlerAdapter;
import io.netty.util.ReferenceCountUtil;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
​
/*** netty 业务处理*/
@Slf4j
@ChannelHandler.Sharable
public class NettyServerHandler extends ChannelInboundHandlerAdapter {@Overridepublic void channelRead(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) {log.info("ServerHandler.channelRead()");ByteBuf in = (ByteBuf) msg;try {//接收报文String body = getRequestBody(in);log.info("报文内容:{}", body);
​//解析报文String message = parseMessage(body);if (StringUtils.isBlank(message)) {log.info("报文解析失败");return;}
​//发送至kafka队列KafkaSender.send(KafkaSender.MSG_TOPIC, message);
​} catch (Exception e) {log.error(e.getMessage());} finally {//使用完ByteBuf之后，需要主动去释放资源，否则，资源一直在内存中加载，容易造成内存泄漏ReferenceCountUtil.release(msg);}if (null != in) {//把当前的写指针 writerIndex 恢复到之前保存的 markedWriterIndex值in.resetWriterIndex();}}
​/*** 解析请求内容** @param in* @return* @throws UnsupportedEncodingException*/private String getRequestBody(ByteBuf in) throws UnsupportedEncodingException {if (in.readableBytes() <= 0) {return null;}byte[] req = new byte[in.readableBytes()];in.readBytes(req);return new String(req, "UTF-8");}
​/*** 解析报文* <p>* 设备不同报文也不同，本次设备为移动端，直接使用json格式传输*/private String parseMessage(String body) {if (StringUtils.isBlank(body)) {log.warn("报文为空");return null;}body = body.trim();// 其它格式的报文需要解析后放入MessageEntity实体LocationEntity message = JSON.parseObject(body, LocationEntity.class);if (message == null || StringUtils.isBlank(message.getType()) || StringUtils.isBlank(message.getBusinessId()) || StringUtils.isBlank(message.getLat()) || StringUtils.isBlank(message.getLng()) || StringUtils.isBlank(message.getId())) {log.warn("报文内容异常");return null;}
​String result = JSON.toJSONString(message);return result;}
​@Overridepublic void channelReadComplete(ChannelHandlerContext ctx) {// 写一个空的buf，并刷新写出区域。完成后关闭sock channel连接。ctx.writeAndFlush(Unpooled.EMPTY_BUFFER).addListener(ChannelFutureListener.CLOSE);}
​@Overridepublic void exceptionCaught(ChannelHandlerContext ctx, Throwable cause) {// 关闭发生异常的连接ctx.close();}
}