背景

由于前端时间数据导入出现问题，导致druid 中的数据需要重新导入，但又要防止数据重复,需要把数据彻底清理。

问题

由于druid 属于时间序列数据库，删除的时候只能时间范围删除。

删除流程

• 根据时间范围查询segements 标识(在coordinator节点查询)

查询例子：查找 datasource 为uservalid_1d,时间范围是 2019-09-29至2019-10-08 间的范围数据，返回值为数组。

• 查看segements 信息

通过segements详情，可以看出interval,唯一标示，当前在哪个节点上存储。

• 标记segments 为 unused(unused 不是删除，而是加载对应的segements)(0.13版本)

上面实例就是 把数据库uservalid_1d，中的uservalid_1d_2019-10-06T00:00:00.000Z_2019-10-07T00:00:00.000Z_2019-10-08T07:10:17.073Z_1标记为unused 。

标记unused ？

在元数据存储中,表名：druid_segments，字段属性：dataSource 值：uservalid_1d 属性：used 设置为 ‘0’，在coordinator节点，分配segements时，used 为 ‘0',segements不进行加载。

查看系统中未加载的segments sql语句

SELECT * FROM `druid_segments` WHERE dataSource = 'uservalid_1d' AND used = '0'

• 清理深度存储数据。提交Kill 任务

只有标记为unused segements才能被清理掉。

• 验证

查看hdfs中是否还存在对应的 目录 hadoop -fs -ls /druid/segements/uservalid_1d

总结

druid 彻底清理数据时，分为三步，查询删除的segements,标记为unused,清理元数据及深度存储数据。

注意

以上删除方式，适用于0.13版本，其他版本，未进行过测试。

总结

以上是生活随笔为你收集整理的druid删除数据_Apache druid 删除数据流程 0.13的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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