在Druid快速入门其实已经简单的介绍过最简化配置的单节点部署，本文我们将详细描述Druid的多种部署方式，对于测试开发环境可以选用轻量的单机部署方式，而生产环境我们最好选用集群部署的方式，确保系统的高可用性。
一、单机部署
Druid提供了一组可以参考的配置和单机部署的启动脚本。
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nano-quickstart -
micro-quickstart -
small -
medium -
large -
xlarge
micro-quickstart尺寸适合笔记本电脑等小型机器，目的是用于快速评估使用情况。
nano-quickstart适合更小的配置，面向具有1个CPU和4GB内存的计算机。它旨在在资源受限的环境（例如小型Docker容器）中进行有限的评估。
单服务器参考配置
Nano-Quickstart：1个CPU，4GB RAM
- 启动命令：
bin/start-nano-quickstart - 配置目录：
conf/druid/single-server/nano-quickstart
微型快速入门：4个CPU，16GB RAM
- 启动命令：
bin/start-micro-quickstart - 配置目录：
conf/druid/single-server/micro-quickstart
小型：8 CPU，64GB RAM（〜i3.2xlarge）
- 启动命令：
bin/start-small - 配置目录：
conf/druid/single-server/small
中：16 CPU，128GB RAM（〜i3.4xlarge）
- 启动命令：
bin/start-medium - 配置目录：
conf/druid/single-server/medium
大型：32 CPU，256GB RAM（〜i3.8xlarge）
- 启动命令：
bin/start-large - 配置目录：
conf/druid/single-server/large
大型X：64 CPU，512GB RAM（〜i3.16xlarge）
- 启动命令：
bin/start-xlarge - 配置目录：
conf/druid/single-server/xlarge
虽然为大型机器也准备了配置，但是官方还是建议大型的系统采用集群模式部署，
以实现容错和减少资源争用。
二、集群部署
部署建议
集群部署采用的分配如下：
- 主节点部署 Coordinator 和 Overlord进程
- 两个数据节点运行 Historical 和 MiddleManager进程
- 一个查询节点 部署Broker 和 Router进程
未来我们可以添加更多的主节点和查询节点
主节点建议 8vCPU 32GB内存
配置文件位于
conf/druid/cluster/master
数据节点建议
16 vCPU 122GB内存 2 * 1.9TB SSD
配置文件位于
conf/druid/cluster/data
查询服务器 建议 8vCPU 32GB内存
配置文件位于
conf/druid/cluster/query
开始部署
下载最新0.17.0发行版
解压
tar -xzf apache-druid-0.17.0-bin.tar.gz
cd apache-druid-0.17.0
集群模式的主要配置文件都位于:
conf/druid/cluster
配置元数据存储
conf/druid/cluster/_common/common.runtime.properties
替换
druid.metadata.storage.connector.connectURI
druid.metadata.storage.connector.host
例如配置mysql为元数据存储
在mysql中配置好访问权限：
-- create a druid database, make sure to use utf8mb4 as encoding
CREATE DATABASE druid DEFAULT CHARACTER SET utf8mb4;
-- create a druid user
CREATE USER 'druid'@'localhost' IDENTIFIED BY 'druid';
-- grant the user all the permissions on the database we just created
GRANT ALL PRIVILEGES ON druid.* TO 'druid'@'localhost';
在druid中配置
druid.extensions.loadList=["mysql-metadata-storage"]
druid.metadata.storage.type=mysql
druid.metadata.storage.connector.connectURI=jdbc:mysql://<host>/druid
druid.metadata.storage.connector.user=druid
druid.metadata.storage.connector.password=diurd
配置深度存储
将数据存储配置为S3或者HDFS
比如配置HDFS，修改
conf/druid/cluster/_common/common.runtime.properties
druid.extensions.loadList=["druid-hdfs-storage"]
#druid.storage.type=local
#druid.storage.storageDirectory=var/druid/segments
druid.storage.type=hdfs
druid.storage.storageDirectory=/druid/segments
#druid.indexer.logs.type=file
#druid.indexer.logs.directory=var/druid/indexing-logs
druid.indexer.logs.type=hdfs
druid.indexer.logs.directory=/druid/indexing-logs
将Hadoop配置XML（core-site.xml，hdfs-site.xml，yarn-site.xml，mapred-site.xml）放在Druid中
conf/druid/cluster/_common/
配置zookeeper连接
还是修改
conf/druid/cluster/_common/
下的
druid.zk.service.host
为zk服务器地址就可以了
启动集群
启动前注意打开端口限制
主节点：
derby 1527
zk 2181
Coordinator 8081
Overlord 8090
数据节点：
Historical 8083
Middle Manager 8091, 8100–8199
查询节点：
Broker 8082
Router 8088
记得将刚才配好的druid复制到各个节点
启动主节点
由于我们使用外部zk 所以使用no-zk启动
bin/start-cluster-master-no-zk-server
启动数据服务器
bin/start-cluster-data-server
启动查询服务器
bin/start-cluster-query-server
这样的话 集群就启动成功了！
特别注意：多个机器的host不同 注意在common.runtime.properties中改成对应hostname
如果安装过程中有失败 可以考虑清空zk中的/druid 目录 重新安装
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来源：oschina
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