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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
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。
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。
Kafka”，查看当前Kafka状态，发现状态为良好，且监控指标内容显示正确。 FusionInsight Manager界面操作：登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Kafka”，查看当前Kafka状态，发现状态为良好，且监控指标内容显示正确。
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。
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
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。
Storm”，查看当前Storm状态，发现状态为良好，且监控指标内容显示正确。 FusionInsight Manager界面操作：登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Storm”，查看当前Storm状态，发现状态为良好，且监控指标内容显示正确。
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
MapReduce任务长时间无进展 问题 MapReduce任务长时间无进展。 回答 一般是因为内存太少导致的。当内存较小时，任务中拷贝map输出的时间将显著增加。 为了减少等待时间，您可以适当增加堆内存空间。 任务的配置可根据mapper的数量和各mapper的数据大小来进行优
Kafka”，查看当前Kafka状态，发现状态为良好，且监控指标内容显示正确。 FusionInsight Manager界面操作：登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Kafka”，查看当前Kafka状态，发现状态为良好，且监控指标内容显示正确。
行成本管理，减轻业务负担呢？本文将从成本构成、成本分配、成本分析和成本优化四个维度介绍成本管理，帮助您通过成本管理节约成本，在保障业务快速发展的同时获得最大成本收益。 成本构成 使用MRS集群时，成本主要包括两个方面： 资源成本：各类资源和资源包的成本，这取决于MRS的计费项，详细介绍请参见计费项。
ClickHouse是一个用于联机分析的列式数据库管理系统，具有压缩率和极速查询性能。被广泛的应用于互联网广告、App和Web流量、电信、金融、物联网等众多领域。 ClickHouse、ZooKeeper 实时分析集群 实时分析集群使用Hadoop、Kafka、Flink和ClickHo
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
多租户资源管理 特性简介 现代企业的数据集群在向集中化和云化方向发展，企业级大数据集群需要满足： 不同用户在集群上运行不同类型的应用和作业（分析、查询、流处理等），同时存放不同类型和格式的数据。 部分用户（例如银行、政府单位等）对数据安全非常关注，不接受将自己的数据与其他用户放在一起。
MRS多租户简介 多租户概述 背景介绍： 现代企业的数据集群在向集中化和云化方向发展，企业级大数据集群需要满足： 不同用户在集群上运行不同类型的应用和作业（分析、查询、流处理等），同时存放不同类型和格式的数据。 某些类型的用户（例如银行、政府单位等）对数据安全非常关注，很难容忍将自己的数据与其他用户的放在一起。
egion分配任务。 HMaster通过ZooKeeper协调log splitting任务和有效的RegionServer，并追踪任务的发展。如果主HMaster在log splitting任务期间退出，新的主HMaster会尝试重发没有完成的任务，RegionServer从头启动log
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