드루이드 (Druid)

목차
1. 드루이드
2. 장점
3. 주요 특징
4. 물리적 구조
5. 다른 빅데이터 솔루션과의 차이점

1. 드루이드 (Druid)

Druid is a high performance real-time analytics database. Druid’s main value add is to reduce time to insight and action. (Druid Github README)

OLAP Engine

  • OLAP: 다수의 이용자가 실시간으로 데이터를 갱신하거나 조회하는 경우 트랜잭션 단위로 작업을 처리하는 방식
  • OLTP: 대용량 데이터를 빠르게 처리하며 다양한 관점에서 추출, 분석할 수 있도록 지원하는 방식 (데이터에서 의미있는 정보를 추출하여 의사결정을 도움)

Reduce Time

빠른 쿼리와 수집이 중요한 워크플로우를 위해 설계되었다.

2. Druid 장점

내용과 이미지 출처: 공식문서

Build fast, modern data analytics applications

드루이드는 다음의 특징을 갖는 데이터 워크플로우를 위해 설계되었습니다.

* fast-adhoc analytics
* instant data visibility
* supporting high concurrency

Easy integration with your existing data pipelines

Kafka, Amazon Kinesis 같은 메시지 버스, HDFS 와 같이 다양한 소스의 정형 데이터와 반정형데이터를 로드할 수 있습니다.

Fast, consistent queries at high concurrency

Druid는 새로운 스토리지 아이디어, 인덱싱 구조, 정확한 쿼리와 근사 쿼리를 결합하여 1초 이내에 대부분의 결과를 반환합니다.

드루이드는 Data 를 Column 에 저장하고, Column 의 type (string, number, etc) 에 따라 다양한 압축과 인코딩 방식, 그리고 인덱싱이 적용됩니다.

  • 검색 시스템과 유사하게 Druid는 빠른 검색 및 필터링을 위해 문자열 열에 대한 역 인덱스를 구축합니다.
  • 시계열 데이터베이스와 유사하게 Druid는 데이터를 시간별로 지능적으로 분할하여 빠른 시간 지향 쿼리를 가능하게 합니다.

롤업: Druid 는 데이터를 수집할 때 선택적으로 사전 집계를 할 수 있습니다. 이를 통해 스토리지를 절약할 수 있습니다.

Broad applicability

드루이드는 새로운 유형의 쿼리와 워크플로우에 사용될 수 있습니다. 드루이드는 실시간과 과거 데이터 모두에 대해 빠르고 ad-hoc 한 쿼리를 위해 만들어졌습니다.

Deploy in public, private, and hybrid clouds

다양한 환경에서 사용할 수 있다.

3. Druid 주요 특징

출처: 공식문서Druid Docs

  • Column-Oriented Storage: Druid 는 각 열(column)을 개별적으로 저장하고 압축합니다. 그래서 특정 쿼리(scan, ranking, groupby)에 대해 필요한 하나의 열만 읽을 수 있습니다.
  • Native Search Indexes: String Value 에 대한 역색인을 제공합니다.
  • Indexes for quick filtering: Druid는 Roaring 또는 CONCISE 압축 비트맵 인덱스를 사용하여 인덱스를 생성하여 여러 열에서 빠른 필터링 및 검색을 가능하게 합니다.
  • Streaming and batch ingest
  • Flexible schemas: 변화하는 스키마와 중첩 데이터를 우아하게 처리할 수 있습니다.
  • Time-Optimized Partitioning: Druid는 먼저 데이터를 시간별로 분할합니다. 선택적으로 다른 필드를 기반으로 추가 분할을 구현할 수 있습니다. 시간 기반 쿼리는 쿼리의 시간 범위와 일치하는 파티션에만 액세스하므로 성능이 크게 향상됩니다.
  • SQL Support
  • Horizontal Scalability: 확장 가능한 분산시스템 위에서 동작할 수 있으며, 각 쿼리를 병렬로 처리할 수 있어서 대규모 병렬 처리가 가능합니다.
  • Easy Operation: 노드의 고장이나 추가 및 축소에 대해 Self-healing, self-balancing을 제공합니다.
  • Cloud-native, fault-tolerant architecture that won’t lose data: 수집 후 Druid는 데이터 사본을 딥 스토리지에 안전하게 저장합니다 . 딥 스토리지는 일반적으로 클라우드 스토리지, HDFS 또는 공유 파일 시스템입니다. 모든 Druid 서버가 실패하는 드문 경우에도 딥 스토리지에서 데이터를 복구할 수 있습니다. 소수의 Druid 서버에만 영향을 미치는 제한된 오류의 경우 복제를 통해 시스템 복구 중에 쿼리가 계속 가능합니다.
  • Approximate algorithms: Druid에는 대략적인 개수 구별, 대략적인 순위, 대략적인 히스토그램 및 분위수 계산을 위한 알고리즘이 포함되어 있습니다. 이러한 알고리즘은 제한된 메모리 사용을 제공하며 종종 정확한 계산보다 훨씬 빠릅니다. 속도보다 정확도가 더 중요한 상황을 위해 Druid는 정확한 개수와 정확한 순위도 제공합니다.
  • Automatic summarization at ingest time: Druid는 수집 시 데이터 요약을 선택적으로 지원합니다. 이 요약은 데이터를 부분적으로 사전 집계하여 잠재적으로 상당한 비용 절감 및 성능 향상으로 이어집니다.

4. Druid 물리적 구조

드루이드를 사용하면 좋을 경우

참고: Powered by Apache Druid

사용 사례가 다음 중 몇 가지와 일치하는 경우 Druid가 좋은 선택일 수 있습니다.

  • 삽입 비율은 매우 높지만 업데이트는 덜 일반적입니다.
  • 데이터에는 시간 구성 요소가 있습니다. Druid에는 특히 시간과 관련된 최적화 및 디자인 선택이 포함됩니다.
  • 테이블이 두 개 이상 있을 수 있지만 각 쿼리는 하나의 큰 분산 테이블에만 적용됩니다. 쿼리는 잠재적으로 둘 이상의 작은 “조회” 테이블에 도달할 수 있습니다.

드루이드를 사용하기 어려운 경우

  • 기본 키를 사용하여 기존 레코드 의 지연 시간이 짧은 업데이트가 필요합니다 . Druid는 스트리밍 삽입을 지원하지만 스트리밍 업데이트는 지원하지 않습니다. 백그라운드 일괄 작업을 사용하여 업데이트를 수행할 수 있습니다.
  • 쿼리 대기 시간이 그다지 중요하지 않은 오프라인 보고 시스템을 구축하고 있습니다.
  • 하나의 큰 사실 테이블을 다른 큰 사실 테이블에 결합하는 것을 의미하는 “큰” 조인을 수행하려고 하며 완료하는 데 오랜 시간이 걸리는 이러한 쿼리에 대해 문제가 없습니다.

5. 다른 빅데이터 솔루션과의 차이점

Druid VS ES

참고: Druid 공식문서 druid-vs-elasticsearch

ES: 검색엔진 + 분석엔진 [텍스트(비정형데이터),반정형데이터, 정형데이터]

  • 스키마가 없는 문서에 대한 전체 텍스트 검색을 제공하고 원시 이벤트 수준 데이터에 대한 액세스를 제공
  • 수집 시 데이터 요약/롤업을 지원하지 않음: 실제 데이터 세트로 최대 100배정도로 데이터를 압축할 수 있는 롤업을 지원하지 않음. 이로 인해 Elasticsearch는 더 많은 스토리지 요구 사항을 갖게 됨

Druid: 분석엔진 [반정형데이터, 정형데이터]

  • OLAP 작업 흐름에 중점을 둡니다. (스캔 및 집계(어그리게이션)에 최적화)
  • Druid는 저렴한 비용으로 고성능(빠른 집계 및 수집)에 최적화되어 있으며 광범위한 분석 작업을 지원. Druid는 구조화된 이벤트 데이터에 대한 몇 가지 기본 검색 지원을 제공하지만 전체 텍스트 검색은 지원하지 않음
  • Druid는 또한 완전히 구조화되지 않은 데이터를 지원하지 않습니다. 측정은 요약/롤업이 수행될 수 있도록 Druid 스키마에 정의되어야 합니다.

Druid VS Key-Value Storage

참고: Druid 공식문서 druid-vs-key-value

Key-Value Storage

  • 다음과 같은 두 가지 방식으로 집계에 대해 지원
  • 가능한 사용자 쿼리의 모든 순열을 미리 계산: 많은 시간이 소요
  • 이벤트 데이터에 대한 범위 스캔: 모든 종류의 필터링에 대한 인덱스가 없다는 제한사항 때문에 성능이 크게 저하될 수 있음

Druid

  • Druid는 스캔 및 집계에 고도로 최적화되어 있으며 데이터 세트에 대한 임의의 심층 드릴다운을 지원
  • 데이터의 임의 탐색(유연한 데이터 필터링)을 위해 Druid의 사용자 정의 열 형식은 사전 계산 없이 임시 쿼리를 가능하게 한다. 또한 이 형식은 열에 대한 빠른 스캔을 가능하게 하기 때문에 성능이 우수하다.

Druid VS Spark

참고: Druid 공식문서 druid-vs-spark

Druid와 Spark는 Druid를 사용하여 Spark에서 OLAP 쿼리를 가속화할 수 있으므로 상호 보완적인 솔루션

Spark

  • RDD(Resilient Distributed Datasets) 개념을 중심으로 설계된 일반 클러스터 컴퓨팅 프레임워크
  • RDD는 중간 결과를 메모리에 유지하여 데이터 재사용을 가능하게 하고 Spark가 반복 알고리즘에 대한 빠른 계산을 제공
  • 데이터를 처리하는 엔진
  • 데이터의 빠른 쿼리(1초 미만)를 목표로 하지는 않음

Druid

  • 드루이드의 목표는 짧은 쿼리 시간
  • 모든 데이터를 완전히 색인화하고 Spark와 애플리케이션 사이의 중간 계층 역할을 할 수 있다.

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SoniaComp

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