检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
时间序列语义,可以更好的满足物联网场景下时序数据分析的需求。 物联网时序数据分析架构如图1所示。 图1 物联网时序数据分析 数据源:物联网时序数据,包括离线的CSV文件数据、实时采集器采集的数据、或支持MQTT协议的物联网终端设备。 大数据平台:物联网时序数据分析的核心平台,包括
物联网时序数据分析 物联网时序数据分析场景介绍 手动将CSV离线数据导入至IoTDB 使用HetuEngine查询IoTDB时序数据 使用Grafana对接IoTDB数据库 父主题: 数据分析
使用Grafana对接IoTDB数据库 应用场景 IoTDB(物联网数据库)是一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的软件系统。 IoTDB支持对接Grafana,对接成功后,即可通过Grafana丰富的图形报表展示能力,对IoTDB中的时序数据进行图形化展示,以分析时序数据的变化趋势等信息。
Manager页面、各组件的Web站点无法访问。 再次开启通信安全授权,集群状态会恢复为“运行中”,以上功能将恢复为可用。具体操作请参见为关闭安全通信的集群开启安全通信。 当集群中授权的安全组规则不足以支撑MRS集群管理控制台为用户发放、管理和使用大数据组件的操作时,“通信安全授权”右侧出现的提示,请单击
IoTDB基本原理 IoTDB(物联网数据库)是一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的软件系统。 Apache IoTDB采用轻量式架构,具有高性能和丰富的功能。 IoTDB从存储上对时间序列进行排序,索引和chunk块存储,大大的提升时序数据的查询性能。通过Raft协议,
手动将CSV离线数据导入至IoTDB 应用场景 IoTDB(物联网数据库)是一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的软件系统,采用轻量式架构,具有高性能和丰富的功能。 IoTDB支持以下方式批量导入或导出数据: 批量导入数据:通过import-csv.sh离线方式进行数据的导入。
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,支持对接Hadoop与Spark生态,适用于工业物联网应用中海量时间序列数据高速写入和复杂分析查询的需求。 背景信息 假定某某集团旗下有3个生产线,每个生产线上有5台设备,传感器会实时采集这些
使用HetuEngine查询IoTDB时序数据 应用场景 IoTDB(物联网数据库)是一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的软件系统。 Apache IoTDB采用轻量式架构,具有高性能和丰富的功能。IoTDB数据查询及分析包括以下两种场景: IoTDB时序数据查询 IoT
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,支持对接Hadoop与Spark生态,适用于工业物联网应用中海量时间序列数据高速写入和复杂分析查询的需求。 本文档内容仅适用于MRS 3.2.0及之后版本。 常用概念 以电力场景为例,说明如何在IoTDB中创建一个正确的数据模型。
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,支持对接Hadoop与Spark生态,适用于工业物联网应用中海量时间序列数据高速写入和复杂分析查询的需求。 本文档内容仅适用于MRS 3.2.0及之后版本。 常用概念 以电力场景为例,说明如何在IoTDB中创建一个正确的数据模型。
-XX:NewSize=2G -XX:MaxNewSize=3G” 100,000,000 “-Xms64G -Xmx64G -XX:NewSize=4G -XX:MaxNewSize=6G” 200,000,000 “-Xms96G -Xmx96G -XX:NewSize=8G -XX:MaxNewSize=9G”
Streaming作业消费Kafka数据 通过Flume采集指定目录日志系统文件至HDFS 基于Kafka的Word Count数据流统计案例 实时OLAP数据分析 物联网时序数据分析
HetuEngine支持配置IoTDB数据源。 Hudi 升级到0.11.0版本。 IoTDB 新增组件,一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的服务。 集群管理 支持补丁在线推送及更新。 组件版本信息 表1 MRS组件版本信息 组件 版本 CarbonData 2.2.0
配置MapReduce应用安全认证 场景说明 在kerberos认证集群环境下,各个组件之间的相互通信不能够简单的互通,而需要在通信之前进行相互认证,以确保通信的安全性。 用户在提交MapReduce应用程序时,需要与Yarn、HDFS等之间进行通信。那么提交MapReduce的应用程序中需要写入安全认证代码,确保MapReduce程序能够正常运行。
时driver端相应的一些对象就变大了,而且每个task完成时executor和driver都要通信,这就会导致由于内存不足,进程之间通信断连等问题。 当把Driver的内存设置到4g时,应用成功跑完。 使用ThriftServer执行TPC-DS测试套,默认参数配置下也报了很多错误:Executor
时driver端相应的一些对象就变大了,而且每个task完成时executor和driver都要通信,这就会导致由于内存不足,进程之间通信断连等问题。 当把Driver的内存设置到4g时,应用成功跑完。 使用JDBCServer执行TPC-DS测试套,默认参数配置下也报了很多错误:Executor
yarn-cluster --executor-cores 2 --核心 --executor-memory 4g --堆内存 --conf spark.executor.memoryOverhead=1024
时driver端相应的一些对象就变大了,而且每个task完成时executor和driver都要通信,这就会导致由于内存不足,进程之间通信断连等问题。 当把Driver的内存设置到4g时,应用成功跑完。 使用JDBCServer执行TPC-DS测试套,默认参数配置下也报了很多错误:Executor
-XX:NewSize=2G -XX:MaxNewSize=4G 集群中的NodeManager实例数量达到3000,ResourceManager实例的JVM参数建议配置为:-Xms60G -Xmx60G -XX:NewSize=2G -XX:MaxNewSize=4G 集群中的NodeManager实
-XX:NewSize=2G -XX:MaxNewSize=4G 集群中的NodeManager实例数量达到3000,ResourceManager实例的JVM参数建议配置为:-Xms60G -Xmx60G -XX:NewSize=2G -XX:MaxNewSize=4G 集群中的NodeManager实