本小节简要介绍一下索引数据的描述文件——Ingestion Spec 文件，更为详细的信息请参考 Apache Druid 官方文档。

Ingestion Spec（数据格式描述）是 Druid 对要索引数据的格式以及如何索引该数据格式的一个统一描述，它是一个 JSON 文件，一般由三部分组成： 
{
    "dataSchema" : {...},
    "ioConfig" : {...},
    "tuningConfig" : {...}
}
键 格式 描述 是否必须
dataSchema JSON 对象 描述所要消费数据的schema信息。dataSchema 是固定的，不随数据消费方式改变。 是
ioConfig JSON 对象 描述所要消费数据的来源和消费去向。数据消费方式不同，ioConfig 也不相同。 是
tuningConfig JSON 对象 调节数据消费时的一些参数。数据消费方式不同，可调节的参数也不相同。 否

DataSchema

第一部分的 dataSchema 描述了数据的格式，如何解析该数据，典型结构如下： 
{
    "dataSource": <name_of_dataSource>,
    "parser": {
        "type": <>,
        "parseSpec": {
            "format": <>,
            "timestampSpec": {},
            "dimensionsSpec": {}
        }
    },
    "metricsSpec": {},
    "granularitySpec": {}
}
键 格式 描述 是否必须
dataSource 字符串 数据源的名称 是
parser JSON 对象 数据的解析方式 是
metricsSpec JSON 对象数组 聚合器（aggregator）列表 是
granularitySpec JSON 对象 数据聚合设置，如创建segments，聚合粒度等等 是
  • parser

    parser 部分决定了您的数据如何被正确地解析，metricsSpec 定义了数据如何被聚集计算，granularitySpec 定义了数据分片的粒度、查询的粒度。

    对于parser，type 有两个选项：string 和 hadoopString，后者用于 Hadoop 索引的 job。parseSpec 是数据格式解析的具体定义。
    键 格式 描述 是否必须
    type 字符串 数据格式，可以是 “json”, “jsonLowercase”, “csv”, “tsv” 几种格式 是
    timestampSpec JSON 对象 时间戳和时间戳类型 是
    dimensionsSpec JSON 对象 数据的维度（包含哪些列） 是
    对于不同的数据格式，可能还有额外的 parseSpec 选项。下面的表是 timestampSpec 和 dimensionsSpec 的描述：
    键 格式 描述 是否必须
    column 字符串 时间戳对应的列 是
    format 字符串 时间戳类型，可选”iso”, “millis”, “posix”, “auto” 和 joda time 支持的类型 是
    键 格式 描述 是否必须
    dimensions JSON 数组 描述数据包含哪些维度。每个维度可以只是个字符串，或者可以额外指明维度的属性，比如 “dimensions”: [ “dimenssion1”, “dimenssion2”, “{“type”: “long”, “name”: “dimenssion3”} ]，默认是 string类型。 是
    dimensionExclusions JSON 字符串数组 数据消费时要剔除的维度 否
    spatialDimensions JSON 对象数组 空间维度 否
  • metricsSpec
    metricsSpec 是一个 JSON 对象数组，定义了一些聚合器（aggregators）。聚合器通常有如下的结构： 
    ```json
{
    "type": <type>,
    "name": <output_name>,
    "fieldName": <metric_name>
}
```
    官方提供了以下常用的聚合器：
    类型 type 可选
    count count
    sum longSum, doubleSum, floatSum
    min/max longMin/longMax, doubleMin/doubleMax, floatMin/floatMax
    first/last longFirst/longLast, doubleFirst/doubleLast, floatFirst/floatLast
    javascript javascript
    cardinality cardinality
    hyperUnique hyperUnique
    说明 后三个属于高级聚合器，您需要参考 Apache Druid 官方文档学习如何使用它们。
  • granularitySpec
    聚合支持两种聚合方式：uniform和 arbitrary，前者以一个固定的时间间隔聚合数据，后者尽量保证每个 segments 大小一致，时间间隔是不固定的。目前 uniform 是默认选项。
    键 格式 描述 是否必须
    segmentGranularity 字符串 segments 粒度。uniform 方式使用。默认为”DAY” 否
    queryGranularity 字符串 可供查询的最小数据聚合粒度，默认值为”true”。 否
    rollup bool值 是否聚合 否
    intervals 字符串 数据消费时间间隔 对于batch 是，对于 realtime 否

ioConfig

第二部分 ioConfig 描述了数据来源。以下是一个 Hadoop 索引的例子： 
{
    "type": "hadoop",
    "inputSpec": {
        "type": "static",
        "paths": "hdfs://emr-header-1.cluster-6789:9000/druid/quickstart/wikiticker-2015-09-16-sampled.json"
    }
}
说明

对于通过 Tranquility 处理的流式数据，这部分是不需要的。

Tunning Config

Tuning Config 是指一些额外的设置。比如 Hadoop 对批量数据创建索引，可以在这里指定一些 MapReduce 参数。Tunning Config 的内容依赖于您的数据来源可能有不同的内容。详细的例子可参考本服务自带的示例文件或官方文档。