如何将Hive中的数据导入到Druid中
Apache Druid是一个实时OLAP型数据库，现在有一个需求就是将Hive中的一张大表，导入到Druid中，然后应用层直接查询Druid。
接下来就是将Hive中的数据导入到Druid的详细步骤：
我的方案是直接从HDFS上将源文件直接load过去
0. 系统基本信息
Druid版本0.18
hadoop版本cdh集成的2.6.0
使用的是Druid的single-server中的micro-quickstart模式
1. Druid准备hadoop依赖
1.1 配置文件准备
Druid从hdfs上读数据，还要将hadoop的配置文件拷贝到Druid的配置目录下。
在$DRUID_HOME/conf/druid/single-server/micro-quickstart/_common
下创建一个文件夹hadoop-xml
然后将以下几个文件拷贝进去
$ ll
total 28
-rw-r--r-- 1 bigdata bigdata 3850 Apr 28 08:34 core-site.xml
-rw-r--r-- 1 bigdata bigdata 2942 Apr 28 08:34 hdfs-site.xml
-rw-r--r-- 1 bigdata bigdata 5039 Apr 28 08:34 mapred-site.xml
-rw-r--r-- 1 bigdata bigdata 5529 Apr 28 08:34 yarn-site.xml
1.2 Druid深度存储位置更换
这一步就是更换Druid的segment和log的存储位置，默认是local本地存储。
打开 conf/druid/single-server/micro-quickstart/_common/common.runtime.properties文件，更改以下配置
#
# Deep storage
#
# For local disk (only viable in a cluster if this is a network mount):
#druid.storage.type=local
#druid.storage.storageDirectory=var/druid/segments
# For HDFS:
druid.storage.type=hdfs
druid.storage.storageDirectory=/druid/segments
#
# Indexing service logs
#
# For local disk (only viable in a cluster if this is a network mount):
#druid.indexer.logs.type=file
#druid.indexer.logs.directory=var/druid/indexing-logs
# For HDFS:
druid.indexer.logs.type=hdfs
druid.indexer.logs.directory=/druid/indexing-logs
这一步操作完后重启Druid节点。
2.Hive表格要求
因为要直接从hdfs上load数据，而hdfs上的文件如果内容是json格式的还好处理一些，但是hive表在hdfs上存储的文件是没有Schema的，所以就要按照一定的格式进行字段切分。然后在Druid的配置文件进行映射，hive默认的列分割符是\u0001，这个在Druid里边是不识别的，所以要导入的Hive表最好是其他分隔符，比如我的hive边列分隔符指定的是\t。
3. 从页面直接添加数据源
以上步骤做完了就开始load数据
3.1 打开http://hostname:8888选择Load data
3.2 load数据
在右侧Source type以及Paths上填写相应的信息后点击Apply之后就加载进了数据
3.3 Parse data
点击Parse data后会有如下报错信息，不要怕，这是因为我们的schema信息还没有配置，Druid解析失败。
Error: Cannot construct instance of `org.apache.druid.data.input.impl.DelimitedInputFormat`,
problem: If columns field is not set, the first row of your data must have your header and
hasHeaderRow must be set to true. at [Source: (org.eclipse.jetty.server.HttpInputOverHTTP);
line: 1, column: 198] (through reference chain: org.apache.druid.indexing.overlord.sampler.IndexTaskSamplerSpec["spec"]-
>org.apache.druid.indexing.common.task.IndexTask$IndexIngestionSpec["ioConfig"]-
>org.apache.druid.indexing.common.task.IndexTask$IndexIOConfig["inputFormat"])
然后在右边工具栏，input format选择tsv，Find columns from header选择False（默认），Skip header rows写0（默认），再Columns栏里填写Hive表中对应的列信息，Delimiter不填（注：不能写\t，直接在框里打一个Tab空格，或者直接不写系统会自动识别并填入），List delimiter不填，接下来点击Apply就出现了以下内容，Schema信息就配置好了
3.4 Parse time
time字段是Druid中必须要指定的，因此Druid也可以作为时序数据库，这一步系统一般会默认给我们选择一个字段作为time字段，如果这个字段不是我们想要的就需要我们自己指定，拉动进度，点击我们这指定的time字段的表头，右边信息栏就会有相应的信息，格式默认是auto，如果时间格式是固定的话，我们也可以直接指定。
选择之后点击Apply，预览一下数据：
3.5 Transforms
Druid可以对每行列值执行转换，从而创建新的派生列或更改现有列
这一步是可选的，我们的应用场景没有相关需求，直接跳过。
3.6 Filter
制定规则过滤掉不需要的数据
这一步是可选的，我们的应用场景没有相关需求，直接跳过。
3.7 Configure schema
这一步是最最最关键的，详细可以查看官网相关资料
https://druid.apache.org/docs/0.18.0/ingestion/schema-design.html
界面是这样子的：
右侧有两个选项Explicitly specify dimension list和Rollup
Explicitly specify dimension list：选择是否显式指定维度列表，官网是这样解释的：
选择是否要设置维度和指标的明确列表。明确设置维度和指标可以带来更好的压缩和性能。如果禁用此选项，则Druid将尝试自动检测数据中的字段并将其视为单独的列。
Rollup:
如果启用Rollup，则Druid会尝试在索引之前为数据进行预聚合以节省存储空间。主时间戳将被截断为指定的查询粒度，并且包含相同字符串字段值的行将被聚合在一起。
如果启用Rollup，则必须指定哪些列是维度（要对其进行分组和过滤的字段），哪些是度量（要对其进行汇总的字段）。
我们使用Druid想要查询快，这两个选项是必须开启的。
还有一个选项是Query granularity，这是用来指定查询粒度的，系统提供了5种选择，我们的应用场景粒度到天就够了。
到这一步后，就该调整维度和度量信息了，系统会默认给我们指定一些维度和度量的列，往往这些都不是我们想要的，如下图，列名为count或者sum_开头的就是系统自动给指定的度量列，按照图示方法就行度量列修改或者删除。
当然要是将维度列修改为度量列这是同样的方法。
3.8 Partition
这一步是指定segment分区设置，类型可以选择统一的或者任意，一般按照时间查询的比较多，我们这里也是指定按照天来分区segment，设置好后实际上segment也是按照每个分区一个文件来存储的，类似于Hive中的分区。
然后设置一下每个segment最大的行，以及所有segment中等待推送的最大的行数，关于这两个参数，想进一步了解可以查看官网的详细解释。
当然还可以二级分区，在这里指定分区类型活分片数以及分区维度。
3.9 Tune
这一步是可选的，作用是微调Druid将如何提取数据
3.10 Publish
在这一步对整个DataSource进行配置，需要更改的是DataSource name以及是否追加到现有的DataSource。
3.11 Edit spec
编辑摄取规范，到这一步，Druid会根据我们之前的设置，自动生成一个json串，数据的加载将会按照json串中的配置进行，如果之前的步骤都是按照需求设置的，这一步就是预览一下不用修改，就可以直接提交了。
{
"type": "index_parallel",
"spec": {
"ioConfig": {
"type": "index_parallel",
"inputSource": {
"type": "hdfs",
"paths": "/user/hive/warehouse/xxx.db/xxx"
},
"inputFormat": {
"type": "tsv",
"findColumnsFromHeader": false,
"columns": [
"id",
"group_id",
.........
"flag"
]
},
"appendToExisting": false
},
"tuningConfig": {
"type": "index_parallel",
"partitionsSpec": {
"type": "dynamic"
},
"forceGuaranteedRollup": false
},
"dataSchema": {
"dataSource": "demo_test",
"granularitySpec": {
"type": "uniform",
"queryGranularity": "DAY",
"rollup": true
},
"timestampSpec": {
"column": "create_date",
"format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
},
"dimensionsSpec": {
"dimensions": [
"beautician_id",
"beautician_name",
........
"update_date",
"remarks"
]
},
"metricsSpec": [
{
"name": "count",
"type": "count"
},
.............
{
"name": "sum_post_fee",
"type": "longSum",
"fieldName": "post_fee"
}
]
}
}
}
4. 选择ingestion，查看数据load进度
直到status变为SUCCESS状态后，就可以查询数据了。
5. 查询数据
