【核心代码】
<script type="text/javascript" src="HZRecorder.js"></script>
<script>
var recorder;
var audio = document.querySelector('audio');
function startRecording() {
HZRecorder.get(function (rec) {
recorder = rec;
recorder.start();
});
}
function stopRecording() {
recorder.stop();
}
function playRecording() {
recorder.play(audio);
}
function uploadAudio() {
recorder.upload("Handler1.ashx", function (state, e) {
switch (state) {
case 'uploading':
//var percentComplete = Math.round(e.loaded * 100 / e.total) '%';
break;
case 'ok':
//alert(e.target.responseText);
alert("上传成功");
break;
case 'error':
alert("上传失败");
break;
case 'cancel':
alert("上传被取消");
break;
}
});
}
</script>文件：590m.com/f/25127180-488581069-f48bfe（访问密码：551685）
以下内容无关：
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一、Druid概述
1、Druid简介
Druid是一款基于分布式架构的OLAP引擎，支持数据写入、低延时、高性能的数据分析，具有优秀的数据聚合能力与实时查询能力。在大数据分析、实时计算、监控等领域都有相关的应用场景，是大数据基础架构建设中重要组件。
与现在相对热门的Clickhouse引擎相比，Druid对高并发的支持相对较好和稳定，但是Clickhouse在任务队列模式中的数据查询能力十分出色，但是对高并发支持不够友好，需要做好很多服务监控和预警。大数据组件中OLAP引擎的选型有很多，在数据的查询引擎层通常都具有两种或者以上的OLAP引擎，选择合适的组件解决业务需求是优先原则。
2、基本特点
分布式
分布式的OLAP数据引擎，数据分布在多个服务节点中，当数据量激烈增长的时候，可以通过增加节点的方式进行水平扩容，数据在多个节点相互备份，如果单个节点出现故障，则可基于Zookeeper调度机制重新构建数据，这是分布式OLAP引擎的基本特点，在之前Clickhouse系列中也说过这个策略。
聚合查询
主要针对时间序列数据提供低延时数据写入和快速聚合查询，时序数据库特点写入即可查询，Druid在数据写入时就会对数据预聚合，进而减少原始数据量，节省存储空间并提升查询效率;数据聚合粒度可以基于特定策略，例如分钟、小时、天等。必须要强调Druid适合数据分析场景，并不适合单条数据主键查询的业务。
列式存储
Druid面向列的存储方式，并且可以在集群中进行大规模的并行查询，这意味在只需要加载特定查询所需要的列情况下，查询速度可以大幅度提升。
3、基础架构
统治者节点
即Overlord-Node，任务的管理节点，进程监视MiddleManager进程，并且是数据摄入Druid的控制器，负责将提取任务分配给MiddleManagers并协调Segement发布。
协调节点
即Coordinator-Node，主要负责数据的管理和在历史节点上的分布，协调节点告诉历史节点加载新数据、卸载过期数据、复制数据、和为了负载均衡移动数据。
中间管理节点
即MiddleManager-Node，摄入实时数据，已生成Segment数据文件，可以理解为overlord节点的工作节点。
历史节点
即Historical-Node，主要负责历史数据存储和查询，接收协调节点数据加载与删除指令，historical节点是整个集群查询性能的核心所在，因为historical会承担绝大部分的segment查询。
查询节点
即Broker-Node，扮演着历史节点和实时节点的查询路由的角色，接收客户端查询请求，并将这些查询转发给Historicals和MiddleManagers，当Brokers从这些子查询中收到结果时，它们会合并这些结果并将它们返回给调用者。
数据文件存储库
即DeepStorage，存放生成的Segment数据文件。
元数据库
即MetadataStorage，存储Druid集群的元数据信息，比如Segment的相关信息。
协调中间件
即Zookeeper，为Druid集群提供协调服务，如内部服务的监控，协调和领导者选举。
二、Druid部署
1、安装包
imply对druid做了集成，并提供从部署到配置到各种可视化工具的完整的解决方案。
https://static.imply.io/release/imply-2.7.10.tar.gz 解压并重新命名。
[root@hop01 opt]# tar -zxvf imply-2.7.10.tar.gz
[root@hop01 opt]# mv imply-2.7.10 imply2.7
2、Zookeeper配置
配置Zookeeper集群各个节点，逗号分隔。
[root@hop01 _common]# cd /opt/imply2.7/conf/druid/_common
[root@hop01 _common]# vim common.runtime.properties
druid.zk.service.host=hop01:2181,hop02:2181,hop03:2181
关闭Zookeeper内置校验并且不启动。
[root@hop01 supervise]# cd /opt/imply2.7/conf/supervise
[root@hop01 supervise]# vim quickstart.conf
注释掉如下内容：
3、服务启动
依次启动相关组件：Zookeeper、Hadoop相关组件，然后启动imply服务。
[root@hop01 imply2.7]# /opt/imply2.7/bin/supervise -c /opt/imply2.7/conf/supervise/quickstart.conf
注意虚拟机内存问题，在如下的目录中Druid各个组件的JVM配置，条件不允许的话适当拉低，并且要拉高JVM相关内存参数。
[root@hop01 druid]# cd /opt/imply2.7/conf/druid
启动默认端口：9095，访问界面如下：
三、基础用法
1、数据源配置
选择上述Http的方式，基于imply提供的JSON测试文件。
https://static.imply.io/data/wikipedia.json.gz
2、数据在线加载
执行上述：Sample and continue。
样本数据加载配置：
数据列的配置：
配置项总体概览：
最后执行数据加载任务即可。
3、本地样本加载
[root@hop01 imply2.7]# bin/post-index-task --file quickstart/wikipedia-index.json
这样读取两份数据脚本。
4、数据立方体
数据加载完成后，查看可视化数据立方体：
数据立方体中提供一些基础的视图分析，可以在多个维度上拆分数据集并进行数据分析：
5、SQL查询
可以基于可视化工具对Druid进行SQL查询，语法与常用规则几乎一样：
SELECT COUNT() AS Edits FROM wikipedia;
SELECT * FROM wikipedia WHERE “__time” BETWEEN TIMESTAMP ‘开始’ AND TIMESTAMP ‘结束’;
SELECT page, COUNT() AS Edits FROM wikipedia GROUP BY page LIMIT 2;
SELECT * FROM wikipedia ORDER BY __time DESC LIMIT 5;
SELECT * FROM wikipedia LIMIT 3;6、Segment文件
文件位置：
/opt/imply2.7/var/druid/segments/wikipedia/
Druid基于Segment实现对数据的切割，数据按时间的时序分布，将不同时间范围内的数据存储在不同的Segment数据块中，按时间范围查询数据时，可以避免全数据扫描效率可以极大的提高，同时面向列进行数据压缩存储，提高分析的效率。