# 时序数据库与Hadoop的结合
在大数据时代，数据的增长速度与复杂性不断增加，传统的关系型数据库面临着巨大的挑战。特别是在处理时间序列数据时，例如传感器数据、金融市场数据等，时序数据库的优势愈发显现。本文将探讨时序数据库与Hadoop的结合，并提供相关代码示例。
## 什么是时序数据库？
时序数据库（Time Series Database，TSDB）是一类专门用于存储和处理时间序列数据
一、时序数据介绍什么是时间序列数据（Time Series Data，TSD，以下简称时序）从定义上来说，就是一串按时间维度索引的数据。简单的说，就是这类数据描述了某个被测量的主体在一个时间范围内的每个时间点上的测量值。它普遍存在于IT基础设施、运维监控系统和物联网中。对时序数据进行建模的话，会包含三个重要部分，分别是：主体，时间点和测量值。时序数据从时间维度上将孤立的观测值连成一条线，从而揭示软
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2023-08-02 21:38:21
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# 时序数据库和Hadoop
## 引言
随着大数据时代的到来，传统数据库已经无法满足海量数据的高效存储和处理需求。为了解决这个问题，出现了两种特殊的数据库技术：时序数据库和Hadoop。本文将介绍时序数据库和Hadoop的概念、特点以及代码示例，帮助读者更好地理解它们。
## 时序数据库
### 概念
时序数据库是一种专门用于存储和处理时间序列数据的数据库。时间序列数据是指随时间而变化
原创
2023-11-10 08:33:08
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OpenTSDB介绍1.1、OpenTSDB是什么？主要用途是什么？官方文档这样描述：OpenTSDB is a distributed, scalable Time Series Database (TSDB) written on top of HBase；翻译过来就是，基于Hbase的分布式的，可伸缩的时间序列数据库。主要用途，就是做监控系统；譬如收集大规模集群（包括网络设备、操作
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2024-03-07 21:42:59
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1. 几个概念TSDB: Time Series Database，时序数据库。非关系型数据库，主要用于处理带时间标签（按照时间的顺序变化，即时间序列化）的数据，带时间标签的数据也称为时间序列数据。时序数据库的特点在于：写多于读、顺序写、很少更新、区块删除。因此时序数据库非常契合那些产生频率快、严重依赖于采集时间、测点多信息量大的工业数据，比如：电力、化工、气象等行业。SQL：Structured
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2023-10-18 19:25:00
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hadoop的生态系统 1, hbase简介 –HBase–HadoopDatabase，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、实时读写的分布式数据库
–利用HadoopHDFS作为其文件存储系统,利用HadoopMapReduce来处理HBase中的海量数据,利用Zookeeper作为其分布式协同服务
–主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据（列存NoSQL数据库） 高
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2023-10-02 20:16:01
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在物联网领域数据管理的需求也有很多的还有细分，其中工业时序数据是非常重要的一类应用场景。它们的特点包括占空间大、数据吞吐量大、产生速度快且不间断。比如金风科技有超过 4 万风机在运行，每个风机有 120-510 个传感器，采集频率从 0.00167Hz 到 50Hz 不等。这对于数据接收与采集都是很大的挑战。今天的主角是IoTDB，它是一款聚焦工业物联网、高性能轻量级的时序数据管理系统，也是一款开
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2023-08-27 10:05:21
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时间序列数据库简称时序数据库(Time Series Database)，用于处理带时间标签(按照时间的顺序变化，即时间序列化)的数据，带时间标签的数据也称为时间序列数据。
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2018-12-02 10:20:00
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1. 简述时间序列数据：从定义上来说，就是一串按时间维度索引的数据。时序数据库（TSDB）特点：
持续高并发写入、无更新；
数据压缩存储；
低查询延时。常见 TSDB：influxdb、opentsdb、timeScaladb、Druid 等。1.1 influxdb概念influxdb是一个开源分布式时序、时间和指标数据库，使用 Go 语言编写，无需外部依赖。其设计目标是实现分布式和水平伸缩扩展
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2023-07-28 16:25:16
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背景随着物联网的发展，时序数据库的需求越来越多，比如水文监控、工厂的设备监控、国家安全相关的数据监控、通讯监控、金融行业指标数据、传感器数据等。在互联网行业中，也有着非常多的时序数据，例如用户访问网站的行为轨迹，应用程序产生的日志数据等等。时序数据有几个特点1. 基本上都是插入，没有更新的需求。2. 数据基本上都有时间属性，随着时间的推移不断产生新的数据，旧的数据不需要保存太久。业务方对时序数据通
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2024-05-06 17:25:47
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目录一、大数据时代二、TDengine设计思想三、CAP理论和TDengine的特性1、CAP理论 2、TDengine特性四、数据模型1、数据特点2、超级表和表3、数据查询a. 单表查询b. 多表聚合查询五、存储模型1、时序数据2、标签数据3、元数据 一、大数据时代大数据，已是技术发展中的重要领域，数据无处不在，支撑着大数据的中间件也不断迭代更新，TDengine成为当中的优势产品，生
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2024-02-29 09:12:07
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亲爱的天互数据用户们，今天终于迎来了一年一度令人彻夜无眠的的双11，默默地问一句：各位尾款人算到了凌晨几点呢？心痛过后就是快乐的收货人啦~今天来给大家讲一讲之前讲过的时序时空数据库。时序时空数据库(TSDB)是什么呢？它是存储和管理时间序列、地理空间数据的专业化数据库，为时间序列数据及地理空间数据提供强计算能力和高性能读写的分布式云端数据库服务。目的是用分布式云端数据库服务，为物联网设备监控和数据
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2023-10-07 15:20:13
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文章目录前言一、IoTDB是什么？二、使用步骤1.环境要求2.下载安装3.启动服务4.使用Cli工具操作IoTDB5.IoTDB的基本操作6.停止服务总结 前言IoTDB时序数据库，小白无痛入门手册。提示：以下是本篇文章正文内容一、IoTDB是什么？IoTDB是针对时间序列数据收集、存储与分析一体化的数据管理引擎。它具有体量轻、性能高、易使用的特点，完美对接Hadoop与Spark生态，适用于工
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2023-12-16 23:30:08
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数据特点时序数据是基于时间的一系列的数据。在有时间的坐标中将这些数据点连成线，往过去看可以做成多纬度报表，揭示其趋势性、规律性、异常性；往未来看可以做大数据分析，机器学习，实现预测和预警。比如工业上的设备状态监控，无人驾驶汽车各个设备监控。时序数据库就是存放时序数据的数据库，并且需要支持时序数据的快速写入、持久化、多纬度的聚合查询等基本功能。对比传统数据库仅仅记录了数据的当前值，时序数据库则记录了
时序数据库时序数据库(Time Series Database，TSDB) 全称为时间序列数据库。时间序列数据库指主要用于处理带时间标签（按照时间的顺序变化，即时间序列化）的数据，带时间标签的数据也称为时间序列数据通过 DB-Engines网站排名， 可以看到很多时序数据库1、时序数据的主要数据属性（1）每个数据点都包含用于索引、聚合和采样的时间戳。该数据也可以是多维的和相关的
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2023-12-12 16:14:30
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2 月 21 日，开源、高性能、云原生的时序数据平台 TDengine 正式发布 TDengine 3.0 性能对比分析报告，该报告从数据写入、压缩和查询等维度，对比了 TDengine 与市场其他流行的时序数据库（Time Series Database，TSDB）产品的性能差异。报告旨在验证 TDengine 基于时序数据场景所设计的独特架构带来的性能优势以
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2024-07-30 21:00:34
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简述时间序列数据：从定义上来说，就是一串按时间维度索引的数据。时序数据库（TSDB）特点： 持续高并发写入、无更新； 数据压缩存储； 低查询延时。常见 TSDB：influxdb、opentsdb、timeScaladb、Druid 等。influxdb概念influxdb是一个开源分布式时序、时间和指标数据库，使用 Go 语言编写，无需外部依赖。其设计目标是实现分布式和水平伸缩扩展，是Influ
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2023-09-25 14:41:57
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事实证明，在时序数据场景下，无论是在存储空间、写入速度还是查询性能等各方面，TDengine 都存在数量级优势。
MySQL 是中国开发者最熟悉的开源数据库产品，在很多开发者心中 MySQL 就是关系数据库的代名词。开发者们对 MySQL 数据库的的特性已经非常熟悉了。TDengine （https://github.com/taosdata/
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2024-05-18 23:04:36
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时序数据库是一种专门面向时序数据进行优化的数据库管理系统。主要用于处理带时间标签（按照时间的顺序变化，即时间序列化）的数据，带时间标签的数据也称为时间序列数据，具有下面特征之一的时序型特征的数据可以考虑使用：大量高性能的写入；聚合实时分析；数据实时可视化分析；数据量巨大，需要压缩存储；历史数据需要高效地删除；2022年12月时序数据库排行榜DB-Engines Ranking - populari
时序数据库技术体系 – 初识InfluxDB 综合技术
2017-12-08
在上篇文章 《时序数据库体系技术 – 时序数据存储模型设计》 中笔者分别介绍了多种时序数据库在存储模型设计上的一些考虑，其中OpenTSDB基于HBase对维度值进行了全局字典编码优化，Druid采用列式存储并实现了B
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2024-05-11 16:04:35
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