第2章 Druid的架构

Druid总体包含以下5类节点：

1. 中间管理节点（middleManager node）：及时摄入实时数据，已生成Segment数据文件。
2. 历史节点（historical node）：加载已生成好的数据文件，以供数据查询。historical 节点是整个集群查询性能的核心所在，因为historical会承担绝大部分的segment查询。
3. 查询节点（broker node）：接收客户端查询请求，并将这些查询转发给Historicals和MiddleManagers。当Brokers从这些子查询中收到结果时，它们会合并这些结果并将它们返回给调用者。
4. 协调节点（coordinator node）：主要负责历史节点的数据负载均衡，以及通过规则（Rule）管理数据的生命周期。协调节点告诉历史节点加载新数据、卸载过期数据、复制数据、和为了负载均衡移动数据。
5. 统治者(overlord node） ：进程监视MiddleManager进程，并且是数据摄入Druid的控制器。他们负责将提取任务分配给MiddleManagers并协调Segement发布。

同时，Druid还包含3类外部依赖：

1. 数据文件存储库（DeepStorage）：存放生成的Segment数据文件，并供历史服务器下载，对于单节点集群可以是本地磁盘，而对于分布式集群一般是HDFS。
2. 元数据库（Metastore），存储Druid集群的元数据信息，比如Segment的相关信息，一般用MySQL或PostgreSQL。
3. Zookeeper：为Druid集群提供以执行协调服务。如内部服务的监控，协调和领导者选举。