1、界面
status:
可以看见apache druid的版本号，现在是0.16.0，里面有9个扩展项
datasource:
监控数据源：我提交了两次索引服务，所以现在有两个2个DataSource
segment：
监控segment：里面有9个Segment，每个Datasource由多个segment组成
supervisors:
监控提交的任务：提交索引服务会使用到这个主管，我提交了两次，所以现在有两个正在运行
Tasks:
运行的任务监控
servers:
druid上运行的服务监控：1个统治节点、一个协调节点、一个路由节点、一个查询节点、一个历史节点、一个中间管理者、2个苦工
Lookups:
Apache Druid（正在孵化）中的一个概念，其中维度值（可选）被新值替代，譬如四川省的编码为01，能够通过维度表，可以直接更改为四川省！
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的加载和删除情况，受retention影响
retention:
配置segment的规则，现在上面的规则是：无论何时集群都加载
可以配置
segment的副本数、
通过间隔时间加载：经常用于流处理
通过时间段加载： 经常用于批处理，比如离线数据我们只是加载我们想要的时间段的数据
Compaction:
配置合并规则，用与合并segment
actions:
放大镜里面是数据列和数据类型
设置里面可以删除、禁用DataSource
3、segment
Segment ID：
在上一篇博客中说了，由四部分组成：
DataSource 名称 + segment时间间隔（数据的起始时间 + 数据的结束时间） + 版本号 （此segment的启动时间） + 分区号
is published:
是否发布：当索引服务将数据生成segment并且写入到了元数据，那么就是true
is realtime：
如果是由实时任务产生的，那么会为true，但是一段时间之后，也会变为false，所以估计是segment是否存在于实时节点
is available:
如果Segment当前可用于查询（实时任务或历史进程），则为true。
is_overshadowed：
标记该段是否已被其他段覆盖！处于此状态的段很快就会将其used标志自动设置为false。
4、task
我现在有一个任务运行，他接受kafka的数据，DataSource叫FACT_BA_FYXX2018，每隔一个小时产生一个segment，所以每一个小时会触发一个task
这并不代表我一个小时之后才能查询出数据，如果任务没触发，但是我们仍然可以从实时节点查询出数据
5、Servers
6、query
