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这两年互联网行业掀着一股新风，总是听着各种高大上的新名词。大数据、人工智能、物联网、机器学习、商业智能、智能预警啊等等。
InfluxDB 3.0 现在是当前和未来所有 InfluxDB 产品的基础，首次为 InfluxDB 平台带来了高性能、无限基数、SQL 支持和低成本对象存储。InfluxDB 3.0 在 Rust 中作为列式数据库开发，在单个数据存储中引入了对各种时间序列数据（指标、事件和跟踪）的支持，以支持依赖于高基数时间序列数据的可观测性、实时分析和 IoT/IIoT 用例。
监控粒度、监控指标完整性、监控实时性是评价监控系统的三要素。从分层体系可以把监控系统分为三个层次：
在当今信息时代，数据的存储和管理变得越来越重要。无论是云存储、数据库还是分布式文件系统，都需要高效的数据存储和检索方法。其中，LSM树（Log-Structured Merge Tree）是一种高性能的数据结构，广泛应用于各种分布式存储系统和数据库引擎中。本文将介绍LSM树的原理，并探讨其在不同使用场景中的应用。
时间序列数据日益成为现代应用的核心 - 想想物联网，股票交易，点击流，社交媒体等。随着从批量处理系统向实时系统的转变，有效捕获和分析时间序列数据可以使组织在竞争对手之前更好地检测和响应事件，或提高运营效率以降低成本和风险。使用时间序列数据通常与常规应用程序数据不同，您应该遵循最佳实践。本系列博客旨在提供这些最佳实践，帮助您在 MongoDB 上构建时间序列应用程序：
自2015年开放源代码发布Apache Kudu以来，它自称是用于对快速数据进行快速分析的存储。其常规任务包含许多不同的工作负载，但是增长最快的用例之一是时间序列分析。时间序列有几个关键要求：
Apache Druid 适用于对实时数据提取，高性能查询和高可用要求较高的场景。因此，Druid 通常被作为一个具有丰富 GUI 的分析系统，或者作为一个需要快速聚合的高并发 API 的后台。Druid 更适合面向事件数据。
pandas.read_csv()函数是Pandas库中用于读取CSV（逗号分隔值）文件的函数之一。
今天为大家推荐一些翻译整理的大数据相关的学习资源，希望能给大家带来价值。
这只是市场上主流数据库的一小部分，实际上还有很多其他数据库类型和实现。选择适合项目需求的数据库类型通常取决于数据模型、性能需求、可扩展性等因素。
之前的文章“ 时间序列数据和MongoDB：第一部分 - 简介 ”中，介绍了时间序列数据的概念，然后介绍了一些常见问题，可用于帮助收集时间序列应用程序。这些问题的答案有助于指导支持大批量生产应用程序部署所需的架构和 MongoDB 数据库配置。现在，我们将重点介绍两种不同的模式设计如何影响读取，写入，更新和删除操作下的内存和磁盘利用率。
数据库种类有很多，比如传统的关系型数据库 RDBMS（ 如 MySQL ），NoSQL 数据库（ 如 MongoDB ），Key-Value 类型（ 如 redis ），Wide column 类型（ 如 HBase ）等等等等，当然还有本系列文章将会介绍的时序数据库 TSDB（ 如 InfluxDB ）。
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点击上方蓝字每天学习数据库 在MemSQL使用中，我们发现人们对时序数据库的场景非常感兴趣。当遇到以下情况时尤其如此：（1）高效率的事务获取，（2）低延迟查询和（3）高并发查询率。 在下文中，我将展示如何使用MemSQL用作一个强大的时序数据库，并通过简单的查询和用户定义的函数来说明这一点，这些函数将展示如何进行时间序列 - 频率转换，平滑等操作。 我还将介绍如何快速加载时序数据点，并且没有规模限制。 用SQL操作时间序列 与大多数时序数据库不同，MemSQL支持标准SQL，包括内部和外部联接，子查询，
Trickster(tricksterproxy.io)是一个用于 http 应用的 HTTP 反向代理/缓存，也是一个用于时间序列数据库的仪表盘查询加速器。
关系数据库管理系统（RDBMS） SQLServer：世界最有活力的数据库； MySQL：世界最流行的开源数据库； PostgreSQL：世界最先进的开源数据库； Oracle 数据库：对象-关系型数据库管理系统。 框架 Apache Hadoop：分布式处理架构，结合了 MapReduce（并行处理）、YARN（作业调度）和HDFS（分布式文件系统）； Tigon：高吞吐量实时流处理框架。 分布式编程 AddThis Hydra ：最初在AddThis上开发的分布式数据处理和存储系统；
vmstat 和 top 都是 Linux 系统自带的命令，提供了实时的监控信息，对于系统管理员和开发人员来说非常有用。
腾讯云上有许多种数据库产品，本文简单介绍每种产品的介绍，特性，应用场景等，帮助各位根据业务需要选择最适合的数据库。
原创文字，IoTDB 社区可进行使用与传播基于IoTDB 平台的学习和研究_应用_芯动大师_InfoQ写作社区
InfluxDB 数据模型将时间序列数据组织到存储桶和测量中。一个桶可以包含多个测量值。测量包含多个标签和字段。
Apache Hadoop：分布式处理架构，结合了 MapReduce（并行处理）、YARN（作业调度）和HDFS（分布式文件系统）；
还在苦苦寻觅用Python控制、处理、整理、分析结构化数据的完整课程？《利用Python进行数据分析》含有大量的实践案例，你将学会如何利用各种Python库（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）高效地解决各式各样的数据分析问题。
虚拟机管理软件，允许一台真实的电脑在一个操作系统中同时打开并运行多个不同的操作系统
Citus 是 Postgres 的开源扩展，它在集群中的多个节点上分布数据和查询。因为 Citus 是 Postgres 的扩展（不是 fork），所以当您使用 Citus 时，您也在使用 Postgres。您可以利用最新的 Postgres 功能、工具和生态系统。
本文介绍如何去设计一个时序数据库，可以学习一下文章中提及的一些技术点。需要注意的是，本文编写的时间为2017年4月，因此文中需要改善的也是老版本的Prometheus存储存在的问题。
在当今的数字时代，数据是组织的命脉，可以推动创新、推动洞察力并增强决策制定能力。随着企业努力有效地管理和利用其数据，选择合适的数据库变得至关重要。数据库领域向我们展示了两个突出的范例：SQL 和 NoSQL。这些不同的方法提供了不同的优势和功能，提供了丰富的数据存储和管理选项。
近日，UCloud新发布了一款时间序列数据库UTSDB (UCloud TimeSeries Database) ，此次上线的UTSDB-InfluxDB版基于InfluxDB v.1.7，完全兼容原生 InfluxDB 协议。后端存储接入 UCloud 自研的Manul统一存储，容量可动态扩充，最高可至数百TB，并通过高效压缩节省80%存储成本。支持高并发写入，QPS最高可达350万，为物联网等领域的亿级设备提供实时监控生产数据、全局掌握数据趋势等能力。
随着物联网的普及和工业技术的不断发展，高效管理海量时间序列的需求越来越广泛，数据量越来越庞大。时间序列主要分为两种，即单元时间序列和多元时间序列。单元时间序列是指一个具有单个时间相关变量的序列，单元时间序列只包含一列时间戳和一列值。多元时间序列是指一个具有多个时间相关变量的序列，多元时间序列包含多个一元时间序列作为分量，各个一元时间序列的采样时间点相同，所以数据可以用矩阵形式表示，每行为一个时间点，每列为一个一元时间序列。
另外，InfluxDB也提供了多个可能需要自定义端口的插件，所以的端口映射都可以通过配置文件修改，对于默认安装的InfluxDB，这个配置文件位于/influxdb/influxdb.conf。
数据库管理系统（DatabaseManagementSystem，DBMS）是实现对数据库资源有效组织、管理和存取的系统软件。它在操作系统的支持下，支持用户对数据库的各项操作。
在当今云计算和DevOps的时代，有效管理和维护多个集群环境是一项挑战。每个集群环境，如开发、测试、生产，都有其独特的特性和需求。有效管理这些集群需要精心规划和合适的工具。
3、prometheus根据配置定时去拉取各个节点的数据，默认使用的拉取方式是pull
随着互联网、移动互联网、物联网和各种智能终端的快速发展，各种数据无时无刻地生成，新数据的产生成大爆炸趋势，如此大数据量的实时查询和分析能力已然成为企业报表分析系统的重要考量指标。
image.png 头图是西雅图风光，站在山上可以眺望华盛顿湖和雷尼尔雪山。 下面这篇文章写的比较highlevel，初学者可能看不懂，欢迎资深人士一起探讨。 典型云存储&存储引擎 以AWS为例： 存储 对象存储:s3 块存储:EBS 文件存储:ElasticFile System 冷存储：Glacier 存储引擎 关系型数据库RDS NoSQL数据库DynamoDB 缓存服务ElastiCache 数据仓库Redshift HBASE(EMR服务中的子服务) 存储创新的几种思路 1） 硬件上的创新 Cos
Elastic 可观测解决方案里面一些最常用的集成插件在最新版本里面默认使用更加经济高效的时间序列索引来存储指标数据。Kubernetes、Nginx、System、AWS、Azure、RabbitMQ、Redis 和更多的常用 Elastic 可观测集成插件开始支持时间序列数据流 (TSDS)。
CnosDB 2.0 是一款基于 Rust 研发的时间序列数据库（TSDB），具有高性能、高压缩比、高可用的特点，可广泛应用于 IoT 监控、实时分析等场景。CnosDB 2.0 致力于解决时间线膨胀问题，具备超大规模时间序列支持以及更好的生态特性，且实现了分布式云原生。
管理大数据所需的许多功能是其中一些是事务，数据突变，数据校正，流媒体支持，架构演进，因为酸性事务能力Apache提供了四种，用于满足和管理大数据。
ClickHouse是由俄罗斯Yandex公司开发的一款开源列存数据库系统，旨在处理大规模数据分析场景下的实时查询。以下是ClickHouse的发展历程，包括最初的设计目标、技术架构的演进等方面。
IoTDB即物联网数据库，是一个面向时间序列数据的集成数据管理引擎，可以为用户提供特定的数据收集、存储和分析服务。由于其轻量级结构、高性能和可用特性，以及与Hadoop和Spark ecology的紧密集成，IoTDB满足了物联网工业领域的海量数据集存储、高速数据输入和复杂数据分析的要求。
12 月 3 日、4日，2022 Apache IoTDB 物联网生态大会在线上圆满落幕。大会上发布 Apache IoTDB 的分布式 1.0 版本，并分享 Apache IoTDB 实现的数据管理技术与物联网场景实践案例，深入探讨了 Apache IoTDB 与物联网企业如何共建活跃生态，企业如何与开源社区紧密配合，实现共赢。
---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 新智元 授权 【导读】时间序列预测问题通常比普通机器学习更棘手，不仅需要维持一个增量数据库，还需要实时预测的性能。最近MIT的研究人员发布了一个可以通过SQL创建机器学习模型的数据库，不用再发愁时序数据管理了！ 人类从历史中学到的唯一教训，就是人类无法从历史中学到任何教训。 「但机器可以学到。」 ——沃兹基硕德 无论是预测明天的天气，预测未来的股票价格，识别合适的机会，还是估计病人的患病风险，都可能对时间序列数据进行解释，数据的收集则是在
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】时间序列预测问题通常比普通机器学习更棘手，不仅需要维持一个增量数据库，还需要实时预测的性能。最近MIT的研究人员发布了一个可以通过SQL创建机器学习模型的数据库，不用再发愁时序数据管理了！ 人类从历史中学到的唯一教训，就是人类无法从历史中学到任何教训。 「但机器可以学到。」 ——沃兹基硕德 无论是预测明天的天气，预测未来的股票价格，识别合适的机会，还是估计病人的患病风险，都可能对时间序列数据进行解释，数据的收集则是在一段时间内对观察结果的记录。
>>> 活动介绍 <<< Apache Pulsar 是下一代云原生分布式流数据平台，它源于 Yahoo，2016 年 12 月开源，2018 年 9 月正式成为 Apache 顶级项目，逐渐从单一的消息系统演化成集消息、存储和函数式轻量化计算的流数据平台。 从成为 Apache 顶级项目后，在这一年的时间中，Pulsar 发展势头非常迅速，目前在全球拥有 100+ 的企业级用户，像雅虎、苹果、迪斯尼、Hulu、腾讯、中国移动、中国电信、智联招聘、涂鸦智能、个推等公司都在使用 Pulsar。 Pu
点击下方图片 收看Apache软件基金会两大孵化器项目 Pulsar x IoTDB 分享会全程直播 ---- ---- ---- ---- >>> 活动介绍 <<< Apache Pulsar 是下一代云原生分布式流数据平台，它源于 Yahoo，2016 年 12 月开源，2018 年 9 月正式成为 Apache 顶级项目，逐渐从单一的消息系统演化成集消息、存储和函数式轻量化计算的流数据平台。 从成为 Apache 顶级项目后，在这一年的时间中，Pulsar 发展势头非常迅速，目前在全
本文对 Thanos 和 VictoriaMetrics 进行了比较，讨论了它们是什么、它们的架构组件以及它们的差异。
时序数据库有很多，比如 Prometheus、M3DB、TimescaleDB、OpenTSDB、InfluxDB等等。Prometheus 和 VictoriaMetrics 是开源时间序列数据库，可为复杂 IT 环境中的监控和告警提供强大的解决方案。然而，它们的设计不同，并提供独特的功能，这些功能可能会影响其性能、可扩展性和监控工作负载的易用性。本文旨在分析 Prometheus 和 VictoriaMetrics 之间的差异，从而为寻求最适合其特定需求的解决方案（作为监控解决方案和可观察性或对系统进行故障排除）的用户提供见解。
InfluxDB的开源版本在单个节点上运行。如果您需要高可用性来消除单点故障，请考虑InfluxDB企业版。
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