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Apache Druid 是一个分布式的、支持实时多维 OLAP 分析的数据处理系统，用于解决如何在大规模数据集下进行快速的、交互式的查询和分析的问题。

基本特点

Apache Druid 具有以下特点：

• 亚秒响应的交互式查询，支持较高；包括多维过滤、Ad-hoc 的属性分组、快速聚合数据等。
• 支持高并发、实时数据摄入，真正做到数据摄入实时、查询结果实时。
• 扩展性强，采用分布式 shared-nothing 的架构，支持 PB 级数据、千亿级事件快速处理，支持每秒数千查询并发。
• 支持多租户同时在线查询。
• 支持高可用，且支持滚动升级。

应用场景

Druid 最常用的场景就是大数据背景下、灵活快速的多维 OLAP 分析。另外，Druid 还有一个关键的特点，它支持根据时间戳对数据进行预聚合摄入和聚合分析。因此也有用户经常在有时序数据处理分析的场景中用到它，例如广告平台、实时指标监控、推荐模型、搜索模型。

体系架构

Druid 是一个基于微服务的架构。Druid 中的每个核心服务均可以单独或联合部署在不同硬件上。

EMR 增强型 Druid
EMR Druid 基于 Apache Druid 做了大量的改进，包括与 EMR Hadoop 和云周边生态的集成、方便的监控与运维支持、易用的产品接口等，做到了即买即用和免运维。

EMR Druid 目前支持的特性如下所示：

• 方便和 EMR Hadoop 集群结合
• 方便快速弹性扩缩容
• 支持 HA
• 支持将 COS 作为 deep storage
• 支持将 COS 文件作为批量索引的数据源
• 支持将元数据存储到 TencentDB
• 集成了 Superset 等工具
• 丰富的监控指标和告警规则
• 故障迁移
• 高安全性