Druid 作为一款开源的实时大数据分析软件，最近几年快速风靡全球互联网公司，特别是对于海量数据和实时性要求高的场景，包括广告数据分析、用户行为分析、数据统计分析、运维监控分析等，在腾讯、阿里、优酷、小米等公司都有大量成功应用的案例。《Druid实时大数据分析原理与实践》的目的就是帮助技术人员更好地深入理解Druid 技术、大数据分析技术选型、Druid 的安装和使用、高级特性的使用，也包括一些源代码的解析，以及一些常见问题的快速回答。 Druid 的生态系统正在不断扩大和成熟，Druid 也正在解决越来越多的业务场景。希望本书能帮助技术人员做出更好的技术选型，深度了解Druid 的功能和原理，更好地解决大数据分析问题。《Druid实时大数据分析原理与实践》适合大数据分析的从业人员、IT 人员、互联网从业者阅读。 ^[1] 第1 章初识Druid . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.1 Druid 是什么1 1.2 大数据分析和Druid 1 1.3 Druid 的产生3 1.3.1 MetaMarkets 简介3 1.3.2 失败总结4 1.4 Druid 的三个设计原则4 1.4.1 快速查询（Fast Query） 5 1.4.2 水平扩展能力（Horizontal Scalability） 5 1.4.3 实时分析（Realtime Analytics） 6 1.5 Druid 的技术特点6 1.5.1 数据吞吐量大6 1.5.2 支持流式数据摄入6 1.5.3 查询灵活且快6 1.5.4 社区支持力度大7 1.6 Druid 的Hello World 7 1.6.1 Druid 的部署环境7 1.6.2 Druid 的基本概念7 1.7 系统的扩展性9 1.8 性能指标10 1.9 Druid 的应用场景10 1.9.1 国内公司11 1.9.2 国外公司12 1.10 小结13 参考资料13 第2 章数据分析及相关软件. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.1 数据分析及相关概念15 2.2 数据分析软件的发展16 2.3 数据分析软件的分类17 2.3.1 商业软件17 2.3.2 时序数据库22