在当今数据化的时代，数据处理和分析已经成为了企业成功的关键因素。随着数据量不断增长，传统的单机架构无法满足高频率、海量数据的存储和处理需求。因此，分布式计算和分析框架愈发显得重要。近年来，开源的大数据框架如hadoop、storm和druid等应运而生。
beego，作为go语言开发的一个web框架，不仅可以处理web应用程序，同时可以集成storm和druid分布式计算和分析框架，帮助企业快速搭建和部署大规模实时分析系统。
storm是一个开源的分布式实时计算系统，最初是由twitter公司创建的。storm适合处理高数据速率和低延迟的实时数据流，通常应用于大数据的实时处理、数据流处理、提取、转换和加载（etl）等领域。storm的数据架构分为spout和bolt，spout用于连接数据源，bolt用于处理数据。在beego中，可以利用storm处理用户所访问的数据，从而快速实现实时的数据处理。
druid是另一个开源的分布式列式存储和查询系统，主要用于支持olap（联机分析处理）的场景。druid与传统的olap数据库相比，拥有更好的扩展性、并发性、实时性和可操作性。druid的数据架构是一个由数据源、数据索引、segment和broker组成的链式结构，在beego中可以快速实现大规模实时分析查询操作。
在实际应用过程中，beego配合storm和druid可以快速搭建实时分析系统，提高数据的处理效率和时效性。下面是搭建实时分析系统的具体步骤：
安装和配置storm：在beego的项目中引入storm后，在配置文件中进行具体配置，可以根据实际情况设置spout和bolt的数量、实时处理的数据源和处理逻辑。具体的配置信息可以参考storm的官方文档。创建数据源：在beego项目中创建数据源，可以是mysql、mongodb或者其他大数据存储系统。通过storm的spout组件获取数据源的数据，进行实时数据处理和分析。数据处理：在storm中，数据处理的具体实现是bolt组件，可以通过自定义bolt进行数据的过滤、转换、聚合等操作，从而形成数据流水线。分布式列式存储：在beego项目中引入druid，创建druid数据索引，将数据进行列式存储，提高查询效率和响应速度。数据查询：通过beego的api接口，可以进行实时的数据查询操作，获取实时的数据分析结果，并结合可视化前端技术展示数据图表。在beego中，集成storm和druid分布式计算和分析框架，可以帮助企业快速搭建和部署实时数据处理和分析系统。beego作为一个强大的web框架，在web应用程序开发和大规模数据处理方面发挥着越来越重要的作用。
以上就是在beego中使用storm和druid进行实时分析的详细内容。