說明

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技術選型

MOLAP

與Druid相類似的實時資料分析工具，還有Linkedln的Pinot和eBay的Kylin，它們都是基於Java開發的。Druid相對比較輕量級，用的人也多，畢竟開發時間久一些，問題也少一些。

Pinot，Linkedln開發的類似於Druid的多維資料分析平臺，它的功能實際上要比Druid強大一些，但因為去年才剛剛開始開源，用的人比較少。大家有興趣的可以去試試。它的整個程式碼量也比較大，架構與Druid也非常相似，但它引入了更好的一種協調管理器，更多的是一種企業級別的設計，更加完整、規範。

Kylin是eBay的開源分析工具，它的優點就是很快，特別適合每天定時報表，缺點也很明顯，就是隨機查詢很慢。它還有一個好處就是支援標準的SQL，與Tableau等BI工具整合，可以直接連到eBay的這個Kylin工具。而且，Kylin在Fast Cubing上做了一些預處理，反應較快。

KUDU是去年十月份Apache開源的一個工具，與小米聯合釋出。它的定位是什麼呢？大家都知道Druid是一個批處理、高容量的查詢系統，響應時間很慢，而HBase可以支援快速的響應時間，但它主要是一個寫少讀多的情況。
KUDU，走在這兩個極端的中間，它既能夠保證大吞吐，又可以保證低延時。小米從去年十月份開始使用KUDU，主要用於一些服務質量監控、問題排查，總體感覺還不錯。小米也是KUDU現在最大的一個使用者，因為我們很多時候需要考慮HBase和Druid綜合的一些優點，所以KUDU也是小米目前實驗的一個工具。

設計模式

小米的廣告系統主要是對每個廣告的請求、點選、展現做一些分析，一條線是通過Kafka→Druid→資料視覺化顯示，另外一條路就是完整資料落盤到HDFS，每天晚上通過資料重放去糾正Druid裡的一些資料，覆蓋Druid的準確資料，最後做視覺化。

參考