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[大数据]时序数据库之InfluxDB及其Telegraf的使用 |
时序数据库之InfluxDB及其Telegraf的使用【转载请注明出处: https://leytton.blog.csdn.net/article/details/120806860】 1 背景目前对于时序大数据的存储和处理往往采用关系型数据库的方式进行处理,但由于关系型数据库天生的劣势导致其无法进行高效的存储和数据的查询。时序大数据解决方案通过使用特殊的存储方式,使得时序大数据可以高效存储和快速处理海量时序大数据,是解决海量数据处理的一项重要技术。该技术采用特殊数据存储方式,极大提高了时间相关数据的处理能力,相对于关系型数据库它的存储空间减半,查询速度极大的提高。【1】 时序数据库主要用于存储基于时间序列的指标数据,例如一个Web页面的PV、UV等指标,将其定期采集,并打上时间戳,就是一份基于时间序列的指标。时序数据库通常用来配合前端页面来展示一段时间的指标曲线。【2】 2 技术选型打开数据库排名网站DB-Engines Ranking,左侧选择时序数据库(Time Series DBMS),如下图所示: Apache Druid,国内很多大厂都有使用,如阿里、土豆、优酷、微博、小米、滴滴、有赞等,参考 http://druid.apache.org/druid-powered。
TDengine,国产数据库,据官网介绍,性能碾压大部分时序数据库,参考https://www.taosdata.com/cn/documentation。 更多可以参考这篇文章:《时间序列数据库(TSDB)初识与选择》 本文着重关注InfluxDB。 3 InfluxDB
安装打开官方文档,里面有各种系统的安装方式,本文测试环境为CentOS7,在此我们使用docker安装体验:
Web控制台打开Web控制台 http://localhost:8086,填入账号密码、团队组织信息、以及初始化桶名称(将用于存储数据保留策略等系统信息) 加载数据源加载数据源可以是采用丰富的客户端库进行数据写入,也可以直接使用各种各样的Telegraf插件采集数据。Telegraf是一个数据采集代理,类似与ElasticSearch的Logstash,需要安装才能使用。 4 Telegraf的使用Telegraf的使用分三步:
安装Telegraf打开Telegraf文档,查看安装和使用手册。 执行以下命令:
配置插件打开 我们创建一个桶用于存储测试数据,可以设置数据自动删除的时间: 启动服务
创建Dashboard,并把数据添加进来即可直观查看图表: 5 参考文献 |
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