Apache Druid 是一个分布式的、支持实时多维 OLAP 分析的数据处理系统，用于解决如何在大规模数据集下进行快速的、交互式的查询和分析的问题。
基本特点
Apache Druid 具有以下特点：
亚秒响应的交互式查询，支持较高；包括多维过滤、Ad-hoc 的属性分组、快速聚合数据等。
支持高并发、实时数据摄入，真正做到数据摄入实时、查询结果实时。
扩展性强，采用分布式 shared-nothing 的架构，支持 PB 级数据、千亿级事件快速处理，支持每秒数千查询并发。
支持多租户同时在线查询。
支持高可用，且支持滚动升级。
应用场景
Druid 最常用的场景就是大数据背景下、灵活快速的多维 OLAP 分析。另外，Druid 还有一个关键的特点，它支持根据时间戳对数据进行预聚合摄入和聚合分析。因此也有用户经常在有时序数据处理分析的场景中用到它，例如广告平台、实时指标监控、推荐模型、搜索模型。
体系架构
Druid 是一个基于微服务的架构。Druid 中的每个核心服务均可以单独或联合部署在不同硬件上。
EMR 增强型 Druid
EMR Druid 基于 Apache Druid 做了大量的改进，包括与 EMR Hadoop 和云周边生态的集成、方便的监控与运维支持、易用的产品接口等，做到了即买即用和免运维。
EMR Druid 目前支持的特性如下所示：
方便和 EMR Hadoop 集群结合
方便快速弹性扩缩容
支持 HA
支持将 COS 作为 deep storage
支持将 COS 文件作为批量索引的数据源
支持将元数据存储到 TencentDB
集成了 Superset 等工具
丰富的监控指标和告警规则
故障迁移
高安全性
