選擇提取方法
Druid支持流式（實時）和基于文件（批量）的數(shù)據(jù)提取方式。最常用的配置是：
- Files - 通過HDFS、S3、本地文件或者任何支持hadoop文件系統(tǒng)批量加載數(shù)據(jù)。如果你的數(shù)據(jù)集已經(jīng)在這類文件系統(tǒng)中推薦使用這個方法。
- Stream push - 使用Tranquility（向Druid發(fā)送流的客戶端）將實時數(shù)據(jù)流推送到Druid。如果你的數(shù)據(jù)集來自于流式系統(tǒng)，如Kafka, Storm, Spark Streaming或者自建的流系統(tǒng)，推薦使用此方法。
- Stream pull - 使用實時節(jié)點直接從外部數(shù)據(jù)源將數(shù)據(jù)流拉入Druid。
入門
最簡單的方式是通過學習下面三個教程來開始加載自己的數(shù)據(jù)：
- 基于文件的教程，介紹如何通過本地磁盤加載數(shù)據(jù)。
- 基于streams的教程，介紹如何通過HTTP推送數(shù)據(jù)。
- 基于kafka的教程，介紹如何從kafka加載數(shù)據(jù)。
批處理、流式混合模式
在batch/streaming架構(gòu)中，你可以混合使用批處理、流式的方法。在混合（Hybrid ）模式中，您可以使用流式方法來執(zhí)行初次提取，然后以批處理方式定期提取舊數(shù)據(jù)（通常是每幾小時或者夜維）。當Druid重新獲取時間范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)時，新數(shù)據(jù)會自動替換早期提取的數(shù)據(jù)。
在某些故障情況下，當下所有的Druid流式數(shù)據(jù)傳輸方法都會導致數(shù)據(jù)的丟失或重復。通過批量重新攝取數(shù)據(jù)可以消除歷史數(shù)據(jù)中的這種潛在的威脅。
如果您因任何原因需要修改數(shù)據(jù)，則批量重新提取還可讓您重新提取數(shù)據(jù)。
