HTTP API也有两种操作:写入和查询,本文就先给大家介绍一下 InfluxDB的HTTP API的写入操作方式.     在InfluxDB学习的上一篇文章:InfluxDB学习之InfluxDB的基本操作 中,我们提到 InfluxDB操作有三种方式,其中一种是HTTP API的方式. HTTP API也有两种操作:写入和查询,本文就先给大家介绍一下 InfluxDB的HTTP API的写入操作方式.更多InfluxDB详细教程请看:InfluxDB系列学习教程目录 InfluxDB技术交

InfluxDB HTTP API reference API地址:https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.6/tools/api/ The InfluxDB HTTP API provides a simple way interact with the database. It uses HTTP response codes, HTTP authentication, JWT Tokens, and basic authentication, and

package com.zhen.hdfs; import java.io.BufferedInputStream; import java.io.FileInputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.io.OutputStream; import java.net.URI; import java.net.URISyntaxException; import org.apache

一.项目背景 我们知道InfluxDB是最受欢迎的时序数据库(TSDB).InfluxDB具有 持续高并发写入.无更新:数据压缩存储:低查询延时 的特点.从下面这个权威的统计图中,就可以看出InfluxDB的热度. InfluxDB可以作为 性能监控.应用程序指标.物联网传感器数据和实时分析等的后端存储. 我们的DB性能监控体系是基于Telegraf+InfluxDB+Grafana组件搭建,如下图所示. 但是这个体系没有和既有的CMDB打通,例如,不清楚公司目前有多少台数据库实例已部署了监控?

一.简介 syslog是Linux系统默认的日志守护进程.默认的主配置文件和辅助配置文件分别是/etc/syslog.conf和/etc/sysconfig/syslog文件.通常,syslog 接受来自系统的各种功能的信息,每个信息都包括重要级./etc/syslog.conf 文件通知 syslogd 如何根据设备和信息重要级别来报告信息. 二.配置文件 /etc/syslog.conf 文件按照以下格式进行配置 facility.level action 说明 :facility.leve

时序数据库技术体系 – InfluxDB TSM存储引擎之数据写入 http://hbasefly.com/2018/03/27/timeseries-database-6/  2018年3月27日  范欣欣  时序数据库 之前两篇文章笔者分别从TSM File文件存储格式.倒排索引文件存储格式这两个方面对InfluxDB最基础.最底层也最核心的存储模块进行了介绍,接下来笔者会再用两篇文章在存储文件的基础上分别介绍InfluxDB是如何处理用户的写入(删除)请求和读取请求的.在阅读这两篇文章之前

1.安装平台 1).grafana , 访问各类数据源 , 自定义报表.显示图表等等 , 用于提供界面监控 , 默认端口为3000 , 默认登陆信息admin wget https://grafanarel.s3.amazonaws.com/builds/grafana-3.1.1-1470047149.x86_64.rpm yum install initscripts fontconfig -y rpm -ivh grafana--.x86_64.rpm systemctl start gr

这是一个大数据爆发的时代.面对信息的激流.多元化数据的涌现,我们在获取.存储.传输.理解.分析.应用.维护大数据时,无疑需要一种便捷的信息交流通道,以便快速.有效.准确地理解和驾驭这个过程.本文将通过时序数据库(InfluxDB)+Grafana的实践,来介绍如何将数据便捷地展现出来. 一.InfluxDB 开源的分布式时序.时间和指标数据库,使用Go语言编写,无需外部依赖.其中,时间序列数据库是数据格式里包含Timestamp字段的数据,比如某一时间用户上网流量.通话详单等.但是,有什么数据不

安装InfluxDB OSS 此页面提供有关安装,启动和配置InfluxDB的说明. InfluxDB OSS安装要求 root为了成功完成,需要安装InfluxDB软件包或具有管理员权限. InfluxDB OSS网络端口 InfluxDB默认使用以下网络端口: TCP端口8086用于通过InfluxDB的HTTP API进行客户端 - 服务器通信 TCP端口8088用于RPC服务以进行备份和还原 除了上面的端口,InfluxDB还提供了多个可能需要自定义端口的插件.可以通过配置文件修改所有端

在我们很多应用中会遇到有一种基于一系列时间的数据需要处理,通过时间的顺序可以将这些数据点连成线,再通过数据统计后可以做成多纬度的报表,也可通过机器学习来实现数据的预测告警.而时序数据库就是用于存放管理这种有着时间顺序数据的,时序数据库一般都支持时序数据的快速写入.持久化.多纬度的聚合查询等基本功能. InfluxDB简介 InfluxDB是一个基于时间序列数据而开发的高性能数据存储平台,它可以对时序数据进行高吞吐量的摄取.压缩和实时查询.InfluxDB是用Go语言编写的,它会编译成一个没有外部

本文假设读者已经安装并配置好了Docker的运行环境,Docker daemon已经运行.如果要在Suse上安装Docker,请参考文章Docker学习系列1-Suse安装Docker来设置Docker运行环境.如果是其他Linux系统,请参考Docker官方文档进行安装配置. # docker pull tutum/influxdb 该命令执行成功后,使用docker images命令可以查看下载的镜像 #docker images REPOSITORY            TAG     

背景 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. 以前的系统,做数据可视化,信息管理,流程控制.现在业务已经不仅仅满足于这种简单的管理和控制了.数据可视化分析,大数据信息挖掘,统计预测,建模仿真,智能控制成了各种业务的追求. “所有一切如泪水般消失在时间之中,时间正在死去“,以前我们利用互联网解决现实的问题.现在我们已经不满足于现实,数据将连接成时间序列,可以往前可以观其历史,揭示其规律性,往后可以把握其趋势性,预测其

前言:如题.直接上手撸,附带各种截图,就不做介绍了. 1.influxDB的官网下载地址  https://portal.influxdata.com/downloads/ 打开以后,如下图所示,可以选择版本号,以及平台.此处咱们选择windows平台.不过此处没有实际的可以下载的地方,着实比较过分,不过咱们可以另辟蹊径. 2.直接下载.具体地址如下,2.3.0是版本号: https://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb2-2.3.0-wi

第三方库API接口 InfluxDB提供了各种语言的Http API接口的封装.具体可以看这里: https://docs.influxdata.com/influxdb/v0.10/clients/api/ + 同时,官方也提供了Telegraf插件来收集数据,除此之外还有collectd等比较常用的第三方数据收集工具. 我并不推荐一开始就用各种工具,这样会淡化对InfluxDB的理解.当然,如果你本身对这些工具很熟悉,那么就直接使用吧! 所以本章节主要介绍各语言对InfluxDB Http

前言: 一般写完代码之后,还要将各类参数注解写入API文档,方便后续进行对接和测试,这个过程通常都很麻烦,如果有工具可以读取代码注释直接生成API文档的话,那会十分方便. 此前一直都是在使用eolinker的,但自从去年他们家"注释生成文档"的功能下线后,我就一直活在水深火热当中--真的不想写文档啊,真的好累啊. 然而这两天上线后,突然发现这个功能重新上线了!必须给大家安利一波! 官网地址:https://www.eolinker.com 根据官方的解释,这个功能简单来说就是读取 gi

// 结构体列表 typedef struct leveldb_t leveldb_t; // 数据库 typedef struct leveldb_cache_t leveldb_cache_t; // 缓存 typedef struct leveldb_comparator_t leveldb_comparator_t; // 比较器 typedef struct leveldb_env_t leveldb_env_t; // 环境 typedef struct leveldb_filelo

本文演示在Docker中运行Grafana和InfluxDB,并通过Grafana展示InfluxDB曲线图. 1 准备工作 1.1 安装Docker 请参考这里 1.2 下载镜像 $ docker pull grafana/grafana:5.2.3 $ docker pull influxdb:1.6.1 2 启动 2.1 启动InfluxDB $ docker run -d -p 8086:8086 -v $PWD:/var/lib/influxdb -v /etc/localtime:/

从spark1.2 到spark1.3,spark SQL中的SchemaRDD变为了DataFrame,DataFrame相对于SchemaRDD有了较大改变,同时提供了更多好用且方便的API.DataFrame将数据写入hive中时,默认的是hive默认数据库,insertInto没有指定数据库的参数,本文使用了下面方式将数据写入hive表或者hive表的分区中,仅供参考.1.将DataFrame数据写入到Hive表中从DataFrame类中可以看到与hive表有关的写入Api有以下几个:

Pipelines - .NET中的新IO API指引 作者 marcgravell  原文 此系列前两篇网上已有的译文 Pipelines - .NET中的新IO API指引(一) Pipelines - .NET中的新IO API指引(二) 关于System.IO.Pipelines的一篇说明 System.IO.Pipelines: .NET高性能IO 本篇不是翻译,边看边译边记而已. System.IO.Pipelines 是对IO的统一抽象,文件.com口.网络等等,重点在于让调用者注

1.将DataFrame数据如何写入到Hive表中?2.通过那个API实现创建spark临时表?3.如何将DataFrame数据写入hive指定数据表的分区中? 从spark1.2 到spark1.3,spark SQL中的SchemaRDD变为了DataFrame,DataFrame相对于SchemaRDD有了较大改变,同时提供了更多好用且方便的API. DataFrame将数据写入hive中时,默认的是hive默认数据库,insertInto没有指定数据库的参数,本文使用了下面方式将数据写入

本文转自 http://hbasefly.com/2018/01/13/timeseries-database-4/ 为了更加系统的对时序数据库技术进行全方位解读,笔者打算再写一个系列专题(嘿嘿,好像之前事务专题还有几篇关于分布式事务的文章没有写完,后续一定会补上)-时序数据库技术专题,详细解读当前主流时序数据库中会涉及到的相关技术点.这个专题前面已经写过三篇暖场文章: <时序数据库 – 为万物互联插上一双翅膀> - 介绍时序数据库的应用场景.时序数据库关注的核心技术点以及主流的几款时序数据库