Druid创始人EricTschetter详解开源实时大数据分析系统Druid

Druid是一个为大型冷数据集上实时探索查询而设计的开源数据分析和存储系统，提供极具成本效益并且永远在线的实时数据摄取和任意数据处理，并且在面对代码部署、机器故障以及其他产品系统遇到不测时能保持100%正常运行。EricTschetter本科就读于德克萨斯大学奥斯汀分校，在东京国立情报学研究所拿到了计算机科学的硕士学位。之后在硅谷，Eric加入了MarcAndreessen创办的社交网络平台公司Ning（这个名字取自中文“宁”的拼音）；后来Eric又加入了LinkedIn，参与了“PeopleYouMayKnow”产品；离开LinkedIn后，Eric成为了Metamarkets的第

Druid实时大数据分析：原理与实践

Druid实时大数据分析：原理与实践

Druid实时大数据分析（完整版）

Druid生态正在不断完善，现在处于非常发达时期，也正在解决越来越多的业务场景。多位大数据从业者强烈推荐。

Druid实时大数据分析原理与实践(欧阳辰)

Druid 是一个分布式的、支持实时多维OLAP分析的数据处理系统。它既支持高速的数据实时摄入处理，也支持实时且灵活的多维数据分析查询。因此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

Druid实时大数据分析

Druid 是一个为在大数据集之上做实时统计分析而设计的开源数据存储。这个系统集合了一个面向列存储的层，一个分布式、shared-nothing的架构，和一个高级的索引结构，来达成在秒级以内对十亿行级别的表进行任意的探索分析。在这篇论文里面，我们会描述Druid的架构，和怎样支持快速聚合、灵活的过滤、和低延迟数据导入的一些细节。

Druid实时大数据分析原理与实践__欧阳辰

Druid实时大数据分析原理与实践，非常详细的介绍，OLAP神器

DruidDataSource数据源配置详解

可以帮助你了解,以及配置实现DruidDataSource数据源的配置

Druid 一个实时分析数据仓库

Druid 是一个为大型(设计为 PB 级别)数据集上实时探索查询而设计的开源数 据分析和存储系统，提供极具成本效益并且永远在线(24x7x365x10)的实时数据摄 取和任意数据处理，并且在面对代码部署、机器故障以及其他意外情况时能保证 系统集群正常运行。 Druid 自发布以来，Github 上代码的活跃度一直很高，已经有很多组织和个 人参与到该项目的开发中来。因此 Druid 在过去的一年多时间里一直保持着很高 的版本发布频次。截至本文译本完成时， Druid 已经释放出 0.8.0 的稳定版本，该 版本在集群的稳定性和查询性能上已经有了相当的提升，同时也提供了“简单的” 界面支持。 本文是 Druid 官方提供的论文(WhitePaper)的中文译版，主要介绍 Druid 的核 心概念和架构设计原理。 由于目前 Druid 相关的文字资料相当稀少，除了其官方提供的一些指导文档， 本文也是最珍贵的文字资料之一。

DRUID连接池的实用 配置详解

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大数据 欧阳辰-实时大数据分析之利器Druid

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druid 源码分析 逐层详解

druid源代码解读 构架设计 分布式构建 设计模式 依赖注入等

Druid 是一个用于大数据实时查询和分析的高容错高性能开源分布式系统

Druid 是一个用于大数据实时查询和分析的高容错、高性能开源分布式系统，旨在快速处理大规模的数据，并能够实现快速查询和分析。 Druid 具有以下主要特征： 为分析而设计——Druid 是为 OLAP 工作流的探索性分析而构建，它支持各种过滤、聚合和查询等类

druid 阿里 开源项目

druid 是阿里 的一个开源项目 可详细监视 系统性能

大数据实时计算系统实践Flink+Druid配套PPT

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druid多维数据分析 .pptx

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阿里巴巴的开源项目JDBC连接池、监控组件 Druid.zip

Druid是阿里巴巴的一款java开源的为监控而生的数据库连接池组件。Druid是一个JDBC组件，它包括三部分： DruidDriver 代理Driver，能够提供基于Filter－Chain模式的插件体系。 DruidDataSource 高效可管理的数据库连接池。 SQLParser Druid可以做什么？ 1) 可以监控数据库访问性能，Druid内置提供了一个功能强大的StatFilter插件，能够详细统计SQL的执行性能，这对于线上分析数据库访问性能有帮助。 2) 替换DBCP和C3P0。Druid提供了一个高效、功能强大、可扩展性好的数据库连接池。 3) 数据库密码加密。直接把数据库密码写在配置文件中，这是不好的行为，容易导致安全问题。DruidDruiver和DruidDataSource都支持PasswordCallback。 4) SQL执行日志，Druid提供了不同的LogFilter，能够支持Common-Logging、Log4j和JdkLog，你可以按需要选择相应的LogFilter，监控你应用的数据库访问情况。 扩展JDBC，如果你要对JDBC层有编程的需求，可以通过Druid提供的Filter-Chain机制，很方便编写JDBC层的扩展插件。 如下是一个基于Druid内置扩展StatFilter的监控实现：Druid 的 JavaDoc 文档请看 标签：阿里巴巴