1、界面
status:
可以看見apache druid的版本號，現在是0.16.0，里面有9個擴展項
datasource:
監控數據源：我提交了兩次索引服務，所以現在有兩個2個DataSource
segment：
監控segment：里面有9個Segment，每個Datasource由多個segment組成
supervisors:
監控提交的任務：提交索引服務會使用到這個主管，我提交了兩次，所以現在有兩個正在運行
Tasks:
運行的任務監控
servers:
druid上運行的服務監控：1個統治節點、一個協調節點、一個路由節點、一個查詢節點、一個歷史節點、一個中間管理者、2個苦工
Lookups:
Apache Druid（正在孵化）中的一個概念，其中維度值（可選）被新值替代，譬如四川省的編碼為01，能夠通過維度表，可以直接更改為四川省！
eg:
SELECT LOOKUP(column_name, 'lookup-name'), COUNT(*) FROM datasource GROUP BY 1
2、DataSource
Available：
datasource中的那些segment可用
Segment load/drop：
segment的加載和刪除情況，受retention影響
retention:
配置segment的規則，現在上面的規則是：無論何時集群都加載
可以配置
segment的副本數、
通過間隔時間加載：經常用於流處理
通過時間段加載： 經常用於批處理，比如離線數據我們只是加載我們想要的時間段的數據
Compaction:
配置合並規則，用與合並segment
actions:
放大鏡里面是數據列和數據類型
設置里面可以刪除、禁用DataSource
3、segment
Segment ID：
在上一篇博客中說了，由四部分組成：
DataSource 名稱 + segment時間間隔（數據的起始時間 + 數據的結束時間） + 版本號 （此segment的啟動時間） + 分區號
is published:
是否發布：當索引服務將數據生成segment並且寫入到了元數據，那么就是true
is realtime：
如果是由實時任務產生的，那么會為true，但是一段時間之后，也會變為false，所以估計是segment是否存在於實時節點
is available:
如果Segment當前可用於查詢（實時任務或歷史進程），則為true。
is_overshadowed：
標記該段是否已被其他段覆蓋！處於此狀態的段很快就會將其used標志自動設置為false。
4、task
我現在有一個任務運行，他接受kafka的數據，DataSource叫FACT_BA_FYXX2018，每隔一個小時產生一個segment，所以每一個小時會觸發一個task
這並不代表我一個小時之后才能查詢出數據，如果任務沒觸發，但是我們仍然可以從實時節點查詢出數據
5、Servers
6、query
