Centos7搭建influxdb+Chronograf
elasticsearch实验过后，今天尝试了另一种时序数据库influxdb
安装Influxdb
centos7 64位：1
2wget https://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb-1.6.1.x86_64.rpm
sudo yum localinstall influxdb
前言在我们很多应用中会遇到有一种基于一系列时间的数据需要处理，通过时间的顺序可以将这些数据点连成线，再通过数据统计后可以做成多纬度的报表，也可通过机器学习来实现数据的预测告警。而时序数据库就是用于存放管理这种有着时间顺序数据的，时序数据库一般都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。InfluxDB简介InfluxDB是一个基于时间序列数据而开发的高性能数据存储平台，它可以对时
背景随着监控系统的搭建开发 时序数据库选择了InfluxDB. 这里记录了Windows平台下的使用过程。InfluxDBInfluxDB是一个由InfluxData开发的开源时序型数据。它由Go写成，着力于高性能地查询与存储时序型数据。 InfluxDB被广泛应用于存储系统的监控数据，IoT行业的实时数据等场景。Why is InfluxDB时间序列数据可以是随时间跟踪、监视、下采样和聚合的度量
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2024-01-27 21:35:35
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InfuxDB学习文档 https://xtutu.gitbooks.io/influxdb-handbook/content/默认端口：8086 web访问端口：8083 http://localhost:8083/infuxdb与传统数据库比较，这里选用mysql对比 InfluxDB中独有的一些念概Point由时间戳（time）、数据（field）、标签（tags）
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2023-11-15 15:27:20
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1 总览自动化运维监控展示三剑客：Telegraf+Influxdb+ Grafana。 Telegraf 收集数据：是一个用 Go 编写的代理程序，可收集系统和服务的统计数据，并写入到 InfluxDB 数据库。内存占用小，通过插件系统可轻松添加支持其他服务的扩展。 Influxdb存储数据： 是一个开源的分布式时序、时间和指标数据库，使用 Go 语言编写，无需外部依赖。 Grafana：展示数
在某个项目中，我们遇到了“Java往InfluxDB写入数据很慢”的问题。这个问题不仅影响了数据的实时处理能力，还导致了我们在业务决策和分析时的延迟。在项目的关键时期，快速写入数据是至关重要的。以下是解决这一性能问题的过程记录。
> **用户原始反馈**：“我们发现使用Java写入InfluxDB的数据速度很慢，影响了我们的监控和分析能力，急需解决。”
### 时间轴（问题演进过程）
- **
在这篇博文中，我们讨论的主题是“java往influxDB写入数据多快”。从背景介绍到具体解决方案，我们将详细而直白地剖析在这个过程中可能遇到的问题和解决方法。
### 背景定位
在我们的一款实时数据分析系统中，InfluxDB用作时序数据库来处理来自各种传感器的数据。随着用户量增加，写入InfluxDB的请求频率显著提升，导致整体性能下降。以下是这一问题的演进过程：
- **第 1 周**
QTableWidget是QT程序中常用的显示数据表格的空间，很类似于VC、C#中的DataGrid。说到QTableWidget，就必须讲一下它跟QTabelView的区别了。QTableWidget是QTableView的子类，主要的区别是QTableView可以使用自定义的数据模型来显示内容(也就是先要通过setModel来绑定数据源)，而QTableWidget则只能使用标准的数据模型，并
1. os.popen()os.system(cmd)会直接输出命令的结果到屏幕上，返回一个状态码0或1。os.popen(cmd)会返回一个<open file 'dir', mode 'r' at 0x016AD1D8> file read对象如果要读取返回的内容，os.popen(cmd).read()进行读取。2. subprocess（Python3）和commands（Py
简介 InfluxDB 是一个开源分布式时序、事件和指标数据库。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。 它有三大特性： 1. Time Serie
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2024-02-02 23:48:01
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# Python 往 Elasticsearch 写数据
## 引言
Elasticsearch 是一个分布式的全文搜索引擎，广泛用于数据的存储、搜索和分析。通过 Python，我们能够轻松地将数据写入 Elasticsearch。本文将带领你了解如何用 Python 将数据写入 Elasticsearch，提供相应的代码示例，并通过可视化工具展示数据流动的过程。
## 环境准备
在开始之
# Python往Kafka里写数据
## 引言
Apache Kafka是一个高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，广泛应用于大数据领域。它以高效的方式处理海量的实时数据流，并支持水平扩展。本文将介绍如何使用Python向Kafka写入数据，并通过代码示例进行演示。
## Kafka的基本概念
在开始之前，我们先简要介绍一下Kafka的一些基本概念。
### Topic
Kafka中的消
原创
2023-10-14 12:29:39
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# Python ctypes往指针写数据
在Python中，ctypes是一个强大的库，允许我们与C语言的原生数据类型进行交互。使用ctypes，我们可以轻松地操作内存，包括对指针的读写。这在进行系统级编程或需要直接与硬件交互的应用程序时尤其有用。本文将探讨如何使用ctypes将数据写入指针。
## ctypes基础
ctypes库提供了一种简单的方法来访问C语言的数据结构，如指针、结构体
原创
2024-10-17 11:34:04
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**非关系型数据库MONGODB处理特定格式数据非关系型数据库简介平时使用非关系型数据库（hbase、redis、mongodb等nosql数据库），通常会处理一些ppt、word等非规则数据，届时需要使用转码值包或者外部springboot包进行处理，今天主要提及下mongodb是怎么处理或者读写word种类数据数据格式在日常的开发和处理数据etl的过程中，在数据存储阶段（拿hive数据仓库举例
# 使用 Python 循环将数据写入数据库
在数据处理与管理的过程中，Python 是一门强大的编程语言。它被广泛应用于数据分析、机器学习和数据库交互等领域。本文将讨论如何使用 Python 循环将数据写入数据库，并结合代码示例，详细介绍这一过程。
## 前提条件
在开始之前，请确保您已经安装了必要的库。常用的数据库库包括 Sqlite3、MySQL Connector 和 SQLAlch
## Python批量往ZooKeeper中写数据
### 简介
ZooKeeper是一个开源的分布式协调服务，由Apache基金会维护。它提供了一个简单且高效的分布式数据管理解决方案，用于协调和管理分布式系统中的各种资源。本文将介绍如何使用Python编写脚本批量往ZooKeeper中写入数据。
### 连接ZooKeeper
在开始之前，我们需要先安装`kazoo`库，它是一个Pyth
原创
2023-10-01 07:15:52
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在现代数据分析和自动化工作流中，Python与Excel的结合成为了一种流行的选择。通过Python将数据写入Excel文件，可以实现自动化报告生成、数据记录等功能。本文将详细阐述如何使用Python操作将数据写入Excel，并逐步引导用户完成这一过程。
### 环境准备
为了顺利进行Python与Excel的操作，需要确保环境的完整性。以下是所需的前置依赖和安装命令：
| 依赖库
# Python 操作 SparkSQL 将数据写入 Hudi 的完整指南
在大数据处理的领域，Apache Spark 和 Hudi 是两个非常重要的技术。Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）主要用于管理大规模数据集的增量更新，而 Spark 是一个强大的分布式计算框架。因此，将 SparkSQL 与 Hudi 结合，可以有效地处理海量数据
InfluxDBInfluxDB简介： InfluxDB 是一个开源分布式时序、事件和指标数据库。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。 它有三大特性：  
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2024-03-08 18:36:37
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上一篇文章，学习了搭建hadoop 环境，现学习如何使用python编写mapper 和reducerHadoop Streaming 原理Hadoop 本身是用 Java 开发的，程序也需要用 Java 编写，但是通过 Hadoop Streaming，我们可以使用任意语言来编写程序，让 Hadoop 运行。Hadoop Streaming 就是通过将其他语言编写的 mapper 和 red
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2024-06-30 07:05:49
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