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1、界面

 　　　status:

　　　　　　　　可以看见apache druid的版本号，现在是0.16.0，里面有9个扩展项

　　　datasource:

　　　　　　　　监控数据源：我提交了两次索引服务，所以现在有两个2个DataSource

　　　segment：

　　　　　　　　监控segment：里面有9个Segment，每个Datasource由多个segment组成

　　   supervisors:

　　　　　　　　监控提交的任务：提交索引服务会使用到这个主管，我提交了两次，所以现在有两个正在运行

　　   Tasks:

　　　　　　　　运行的任务监控

　　　servers:

　　　　　　　　druid上运行的服务监控：1个统治节点、一个协调节点、一个路由节点、一个查询节点、一个历史节点、一个中间管理者、2个苦工　

　　　Lookups:

　　　　　　　　Apache Druid（正在孵化）中的一个概念，其中维度值（可选）被新值替代，譬如四川省的编码为01，能够通过维度表，可以直接更改为四川省！

　　　　　　　　eg:

　　　　　　　　　　SELECT LOOKUP(column_name, ‘lookup-name‘), COUNT(*) FROM datasource GROUP BY 1

2、DataSource

　　Available：

　　　　　　　　　　　　　　datasource中的那些segment可用

　　Segment load/drop：

　　　　　　　　　　　　　　segment的加载和删除情况，受retention影响

　　retention:

　　　　　　　　　　　　　　配置segment的规则，现在上面的规则是：无论何时集群都加载

　　　　　　　　　　　　　　可以配置

　　　　　　　　　　　　　　　　　　segment的副本数、

　　　　　　　　　　　　　　　　　　通过间隔时间加载：经常用于流处理

　　　　　　　　　　　　　　　　　　通过时间段加载：  经常用于批处理，比如离线数据我们只是加载我们想要的时间段的数据

　　Compaction:

　　　　　　　　配置合并规则，用与合并segment

　　actions:

　　　　　　　　放大镜里面是数据列和数据类型

　　　　　　　　设置里面可以删除、禁用DataSource

 3、segment

　　Segment ID：

　　　　　　在上一篇博客中说了，由四部分组成：

　　　　　　DataSource 名称 + segment时间间隔（数据的起始时间 + 数据的结束时间） + 版本号 （此segment的启动时间） + 分区号

　　is published:

　　　　　　是否发布：当索引服务将数据生成segment并且写入到了元数据，那么就是true

　　is realtime：

　　　　　　如果是由实时任务产生的，那么会为true，但是一段时间之后，也会变为false，所以估计是segment是否存在于实时节点

　　is available:

　　　　　　如果Segment当前可用于查询（实时任务或历史进程），则为true。

　　is_overshadowed：

　　　　　　标记该段是否已被其他段覆盖！处于此状态的段很快就会将其used标志自动设置为false。

4、task

　　我现在有一个任务运行，他接受kafka的数据，DataSource叫FACT_BA_FYXX2018，每隔一个小时产生一个segment，所以每一个小时会触发一个task

　　这并不代表我一个小时之后才能查询出数据，如果任务没触发，但是我们仍然可以从实时节点查询出数据

5、Servers

6、query

2、apache druid界面说明

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原文地址：https://www.cnblogs.com/lihaozong2013/p/11659856.html