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参数含义 来源 产生告警的集群或系统名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 挂载目录名 产生告警的挂载目录名。 设备分区名 产生告警的设备分区名。 对系统的影响 数据丢失：设备分区丢失，可能导致客户保存在这个分区上的数据丢失。 系统
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
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。 大数据平台：
根据属性层级、属性涵盖范围以及数据之间的从属关系，可将IoTDB数据模型表示为如图3所示的属性层级组织结构，即“电力集团层-电厂层-设备层-传感器层”。其中ROOT为根节点，传感器层的每一个节点为叶子节点。IoTDB的语法规定，ROOT节点到叶子节点的路径以“.”连接，以此完整路径命名IoTDB中的一个时间序
图2展示了使用IoTDB套件的全部组件形成的整体应用架构，IoTDB特指其中的时间序列数据库组件。 图2 IoTDB结构 用户可以通过JDBC/Session将来自设备传感器上采集的时序数据和服务器负载、CPU内存等系统状态数据、消息队列中的时序数据、应用程序的时序数据或者其他数据库中的时序数据导
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（例如温
参数含义 来源 产生告警的集群或系统名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 挂载目录名 产生告警的挂载目录名。 设备分区名 产生告警的设备分区名。 对系统的影响 业务失败：如果运行的作业需要修改这个只读的设备分区上的数据，可能会导致作业运行失败。
参数名称 参数含义 ServiceName 产生告警的服务名称。 RoleName 产生告警的角色名称。 HostName 产生告警的主机名。 DirName 产生告警的挂载目录名。 PartitionName 产生告警的设备分区名。 对系统的影响 造成服务数据无法写入，业务系统运行不正常。
查询单个设备的所有测量值 根据时间精确查询所有设备的所有测量值： select * from root.c1.r1.s1.* where time=2023-11-28T14:38:53.318+08:00; 图8 查询所有设备的所有测量值 根据设备健康状态查询该设备的所有测量值：
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。 图1 电力场景属性层级组织结构 如图1所示，即“电力集团层-电厂层-设备层-传感器层”。其中ROOT为根节点，传感器层的每一个节点为叶子节点。IoTDB的语法规定，ROOT节点到叶子节点的路径以“.”连接，以此完整路径命名IoTDB中的一个时间序列。例
ALM-12015 设备分区文件系统只读（2.x及以前版本） 告警解释 系统周期性进行扫描，如果检测到挂载服务目录的设备分区变为只读模式（如设备有坏扇区、文件系统存在故障等原因），则触发此告警。 系统如果检测到挂载服务目录的设备分区的只读模式消失（比如文件系统修复为读写模式、设备拔出、设备被重新格式化等原因），则告警恢复。
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。 图1 电力场景属性层级组织结构 如图1所示，即“电力集团层-电厂层-设备层-传感器层”。其中ROOT为根节点，传感器层的每一个节点为叶子节点。IoTDB的语法规定，ROOT节点到叶子节点的路径以“.”连接，以此完整路径命名IoTDB中的一个时间序列。例
用户可以通过JDBC/Session将来自设备传感器上采集的时序数据和服务器负载、CPU内存等系统状态数据、消息队列中的时序数据、应用程序的时序数据或者其他数据库中的时序数据导入到本地或者远程的IoTDB中。用户还可以将上述数据直接写成本地（或位于HDFS上）的TsFile文件。 用户可以将
Session程序章节。 根据业务情况推荐优先使用性能高的写入接口 写入接口性能由高到低排序如下： insertTablets（多设备多行同列） > insertTablet（单设备多行同列） > insertRecordsOfOneDevice （单设备多行不同列） > insertRecords(Object
ClickHouse是一款开源的面向联机分析处理的列式数据库，其独立于Hadoop大数据体系，最核心的特点是压缩率和极速查询性能。同时，ClickHouse支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse核心的功能特性介绍如下：
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
参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群或系统名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 对系统的影响 diskmgt磁盘监控服务不可用时，影响系统对磁盘信息和分区信息的监控，如设备分区文件系统只读检测、设备分区丢失检测、磁盘分区扩容检测等。
java.lang.Thread.run(Thread.java:748) 回答 上述问题可能是因为网络内存枯竭而导致的。 问题的解决方案是根据实际场景适当增大网络设备的阈值级别。 例如： [root@xxxxx ~]# cat /proc/sys/net/ipv4/neigh/default/gc_thresh*
OBS对象存储是支持海量数据存储，并提供安全可靠的、低成本的分布式存储服务，ClickHouse基于OBS的优势构建冷热分离存储架构。ClickHouse实例所在的SSD云盘存放最近时间生成并且频繁访问的“热数据”，OBS存放较早时间生成且访问不频繁的“冷数据”，在建表的时候使用TTL实现数据根据特定时间策略进行冷热存储。
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 ClickHouse
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