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管理架构和时间属性进行组织存储和访问，具备低延迟、高并发、高性价比的特点，并提供丰富的时间序列语义，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。
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
景，对存储数据进行预计算和存储，提升分析场景的性能。针对时序数据特征，进行强有力的数据编码和压缩能力，同时其自身的副本机制也保证了数据的安全，并与Apache Hadoop和Flink等进行了深度集成，可以满足工业物联网领域的海量数据存储、高速数据读取和复杂数据分析需求。 IoTDB结构
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
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。
入用户名和密码登录ECS。 执行以下命令创建用于放置Grafana安装包和IoTDB插件的目录： cd /opt mkdir grafana 将下载到本地的Grafana安装包和iotdb-grafana插件包上传到“/opt/grafana”目录下。 图5 上传软件包和IoTDB插件
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。
修改主机机架名称，将影响HDFS的副本存放策略、Yarn的任务分配及Kafka的Partition存储位置。修改后需重启HDFS、Yarn和Kafka，使配置信息生效。 不合理的机架配置会导致集群的节点之间的负载（包括CPU、内存、磁盘、网络）不平衡，降低集群的可靠性，影响集群的
OMA上面性能监控和告警的Agent，负责收集该Agent Node上的性能监控数据和告警数据。 CAS 统一认证中心，登录Web Service时需要在CAS进行登录认证，浏览器通过URL自动跳转访问CAS。 AOS 权限管理模块，管理用户和用户组的权限。 ACS 用户和用户组管理模块，管理用户及用户归属的用户组。
中的所有数据文件都可以存储在Hadoop HDFS文件系统上。 HBase和ZooKeeper的关系 HBase和ZooKeeper的关系如图 ZooKeeper和HBase的关系所示。 图1 HBase和ZooKeeper的关系 HRegionServer以Ephemeral
DATABASES，USE DB等命令查看和切换对应Catalog中的Database。Doris会自动同步Catalog中的Database和Table。用户可以像使用Internal Catalog一样，对External Catalog中的数据进行查看和访问。 当前，Doris只支持对External
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设备的指标数据（
Ranger提供一个集中式安全管理框架，提供统一授权和统一审计能力。它可以对整个Hadoop生态中如HDFS、Hive、HBase、Kafka、Storm等进行细粒度的数据访问控制。用户可以利用Ranger提供的前端WebUI控制台通过配置相关策略来控制用户对这些组件的访问权限 。 Ranger架构如图1所示 图1
性能问题，设定调优目标，调优达到客户所需目标即可。 ClickHouse调优人员需要系统软件架构、软硬件配置、数据库架构原理及配置参数、并发控制、查询处理和数据库应用有广泛而深刻的理解和认识，才能在调优过程中找到关键瓶颈点，解决性能问题。 图1 调优流程 表1 调优流程说明 流程
Doris支持使用基于MySQL协议的客户端访问单个FE节点进行业务操作，当FE故障时，无法对外提供服务。因此，MRS服务提供了基于弹性负载均衡ELB的部署架构如图1所示。 基于ELB的部署架构，可以将用户访问流量自动均匀分发到多台后端节点，扩展系统对外的服务能力，实现更高水平的应用容错。当其中一台Doris后端节
擎（Replicated 系列引擎）实现了副本机制。副本机制是多主架构，可以将INSERT语句发送给任意一个副本，分片内其余副本会进行数据的异步复制。 下图中的Node1和Node2对应为集群配置中的host1和host2主机节点。 ClickHouse集群创建成功后，默认会创建
MemArtsCC主要特点 去中心化架构，所有实例提供对等服务能力。 轻量化设计，极低的资源占用率。 应用解耦，业务无需感知无需适配即可使用。 高可用，单实例级别异常不影响集群可用性。 MemArtsCC结构 MemArtsCC由CCSideCar和CCWorker两个角色组成。 在存算架构下，Spar
更多相关介绍请参见StarRocks。 该组件当前为公测阶段，若需使用需联系技术支持申请白名单开通。 StarRocks架构 StarRocks整体架构如下图所示，FE和BE节点可以水平无限扩展。 图1 StarRocks架构 表1 StarRocks节点及角色说明 名称 说明 Client Application
在MRS服务中可以配合Jupyter Notebook使用PySpark，能够提高机器学习、数据探索和ETL应用开发效率。 本实践指导用户如何在MRS集群中配置Jupyter Notebook来使用Pyspark。 方案架构 Spark的应用运行架构如图1所示，运行流程如下所示： 应用程序（Application）
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