在 Ubuntu 上优化 Spark 和 Apache Druid 的实时查询

Apache Spark 和 Apache Druid 都是大数据处理工具，在实时查询优化方面具有独特的优势和功能。 在Ubuntu环境中，您可以结合两者的优点来优化实时查询性能。

Apache Spark 优化实时查询

调优 Spark 配置：

添加 spark .executor.memory 和 spark.driver.memory 为 Spark 作业分配更多内存。
调整spark.sql.shuffle.partitions来控制并行度。
启用 spark.sql.execution.arrow.enabled 以使用 Arrow 优化数据传输。

使用 Spark Streaming：

对于实时数据流，不是加载所有数据，而是使用 Spark Streaming 处理数据。使用 记忆一下子就集中在中间了。
适当设置spark.streaming.blockInterval以平衡延迟和吞吐量。

数据局部性优化：

为了减少网络传输开销，可以使用数据局部性。

Apache Druid 优化实时查询

索引优化：

Druid 使用保存索引和元数据以加快查询速度。
定期合并段以减少查询中的段数。

查询优化:

使用 Druid 的查询缓存功能来缓存经常执行的查询。
优化查询语句，比如使用filter先过滤数据，减少扫描的数据量。
使用limit限制返回的数据量，避免大数据查询带来的性能问题。

实时数据处理：

使用Druid的流式处理能力（例如Kafka索引）来处理实时数据流。 。
配置 Druid 的 druid.host 和 druid.port 以方便与其他系统集成。

Spark与Druid的结合

选择数据源：

需要处理的数据实时，您可以使用Spark Streaming作为数据源，并将处理后的数据写入Druid。

实时查询：

在Spark中处理实时数据流，并将结果存储在Druid中以实现快速查询。

监控和调优：

使用 Spark 和 Druid 监控工具跟踪查询性能并基于监控结果进行调优。

示例代码

下面是一个简单的示例，展示了如何在 Spark 中处理实时数据流并将结果写入 Druid。

来自 pyspark.sql 导入 SparkSession
 来自 pyspark.streaming 导入 StreamingContext
导入 json

# 创建 SparkSession 和 StreamingContext
spark = SparkSession.builder.appName("SparkDruidIntegration").getOrCreate()
ssc = StreamingContext(spark.sparkContext, 1)
 
# 从Kafka读取实时数据 
kafkaStream = KafkaUtils.createDirectStream(ssc, ["input-topic"], {"metadata.broker. list " : "localhost:9092"})

# 解析 JSON 数据
parsed = kafkaStream.地图(lambda v: json.loads(v[1]))

 # 处理数据（这里只是打印）
parsed.pprint()

# 将处理后的数据写入Druid
# 注意：这里我们将处理后的数据写入Druid，如druid.host和druid.port 您必须配置 Druid writer，包括参数。  
# 示例：druid_writer = DruidWriter(druid_host="localhost", druid_port=8082, topic="processed_data")
# parsed.foreachRDD(lambda rdd:  druid_writer.write(rdd))

# 启动 StreamingContext
ssc。   start()
ssc.awaitTermination()

在实际的应用程序中，您必须根据您的具体需求和环境来调整这些配置和代码。优化。