一、业务背景 当今时代处在信息大爆发的时代，信息借助互联网的潮流在全球自由的流动，产生了各式各样的平台系统和软件系统，越来越多的业务也会导致系统的复杂性。 当核心业务出现了问题影响用户体验，开发人员没有及时发现，发现问题时已经为时已晚，又或者当服务器的CPU持续增高，磁盘
为了构建更为完整的物联网大数据处理生态，支持简单高效地从其他时序数据库迁移到TDengine，我们开发了taosAdapter。 TDengine是涛思数据专为物联网、车联网、工业互联网、IT运维等设计和优化的大数据平台。除核心的快10倍以上的时序数据库功能外，还提供缓存、数据订阅、流式计算等功
安装OpenTSDB 时序数据库 下载版本：2.4.0 cd /usr/local yum -y localinstall opentsdb-2.4.0.noarch.rpm vi /usr/lib/systemd/system/opentsdb.service，添加以下内容 [Unit] Description=OpenTSDB Service [Service] Type=forking PrivateTmp=yes ExecStart=/usr/share/open
在微服务架构的系列文章中，前面已经通过文章分别介绍过了微服务的「服务注册 」、「服务网关 」、「配置中心 」，今天这篇文章我们继续来聊一聊另外一个重要模块：「 监控系统 」。 因为在微服务的架构下，我们对服务进行了拆分，所以用户的每次请求不再是由某一个服务独立完成了，而是变
openTSDB API 详解之help 通过Telnet style API,返回一系列可支持的命令。这个命令无论如何都不会修改TSD。 Request 这个命令的格式是 help Response 可支持的命令使用空格分割 Example available commands: put stats dropcaches version exit help diediedie 注 如下是在我的
openTSDB API详解之version 这个命令与HTTP /api/version 端像似，因为它将返回信息：关于目前的运行的openTSDB版本。这个命令无论如何都不会修改TSD。 Request 这个命令格式是： version Response 一组带有版本信息的行 Example net.opentsdb.tools BuildData built at revision a7a0
openTSDB API详解之stats[统计] 这个命令与HTTP /api/stats命令像似，因为它将返回一个TSD stats列表，每行一个，使用put的格式。无论如何，这个命令没有修改TSD。 Request 命令格式如下： stats Response 关于运行TSD的一系列时间序列 Example tsd.hbase.rpcs 1479600574 0 type=increme
openTSDB API详解之rollup 尝试写一个累积，或者预聚合的值到存储中。注意：UTF-8字符可能不能被通过Telnet Style API正确处理，所以使用/api/rollup方法或者直接使用Java api【译者注：这里的意思我还是不大理解！】。见/user_guide/rollup 文档中参看更多消息。这个端点的行为和put API
openTSDB详解之 Put 本文译自：http://opentsdb.net/docs/build/html/api_telnet/put.html 尝试往存储中写入数据。注意：UTF-8编码字符集可能不能通过Telnet API被正确处理，所以使用/api/put方法而不是直接使用Java API。 Note 因为socket被异步的读和写，响应可能是混乱的。最好的方式
openTSDB详解之Telnet Style API 与openTSDB交互的原始方式是通过一个Telnet风格的API。用户或应用程序可以仅需要打开一个socket给TSD，并开始发送ASCII字符串命令，然后等待回应。这个文档列举由openTSDB提供的各种命令。 每条命令必须作为一系列字符串被发送， 并使用一个换行字符
openTSDB详解之HBase Schema【待完善】 本文译自 http://opentsdb.net/docs/build/html/user_guide/backends/hbase.html 1.1 Data Table Schema 默认情况下，所有的openTSDB数据点被存储在单个大表中，这个大表的就是tsdb。这将利用HBase的排序及分区功能。所有的值被存储在叫做t
openTSDB详解之Storage openTSDB目前支持Apache HBase作为它的主要存储后端。在版本2.3中，openTSDB同样可以在Google的云上Bigtable运行（原因是：openTSDB是出自Google的一个监控系统，与此同时HBase是出自Bigtable）。 选择下列的链接去学习关于存储模式或者Bigtable去寻找为了在云上的使
openTSDB详解之Deferred类 Deferred类在github中的介绍，如下: 简单翻译一下：Deferred类是Java 库提供一些有用的构建模块去 构建高性能，多线程，异步的java应用。它的实现灵感来自Twisted的异步库（twisted.internet.defer）。 Deferred允许你轻松地构建异步的处理链，这个处理链必须触发，当
openTSDB详解之Definitions Definitions 当提及时间序列数据，有许多术语（terms）交织在一起，这样容易造成许多疑惑。这个页面按照字母表顺序，对术语进行简单的介绍，去帮助定义（以及理解）那些在openTSDB中与使用相关的关键字。 Cardinality Cardinality是一个数学术语，用于定义一个集合中的元
openTSDB详解之Stats Stats 关于openTSDB的性能，openTSDB提供许多metrics，通过各种API端可以访问得到。在GUI中可以通过Stats选项卡【如下图1示】，访问主要的stats，来自于HTTP API /api/stats或者是遗留的API /stats。为了从CLI中拉取数据，Telnet风格的API同样支持“stats”命令。【在
openTSDB详解之GUI 目前，openTSDB提供一个简单的内置GUI，你可以在浏览器导航栏中输入TSD正在运行的主机和端口号来访问。例如：如果你在本地计算机运行一个TSD，其运行端口是4242，那么（浏览器中）访问地址就是：http://localhost:4242。然而GUI不会赢得美丽的盛誉（译者注：openTSDB的GUI真心很丑），
openTSDB详解之Trees【待完善】 和metadata一起，openTSDB2.0引进了trees（树）的概念，一个组织时间序列成一个容易导航的结构的分层方法，从而可以被浏览，这与电脑中的文件系统相似。用户能够定义大量trees，使用不同的规则集（原文rule set），从而将TSMeta对象组织成一个树形结构。然后通过HTTP A
openTSDB详解之Rollup and pre-aggregates【待完善】 尽管TSDB被设计为：只要仍有存储空间的话，就会存储源头的，全部的频率数据，但是很广的时间范围中且有许多标签集合中的查询，仍然是很痛苦的。这类查询经常花费大量的时间才能完成，或者差点儿说，将会杀死TSDs因为没有内存可用的异常。对
使用opentsdb，安装了hbase之后，将来通过grafana作为前端显示工具，grafana显示起来，使用ｔｓｄｂ是个更好的选择 https://blog.csdn.net/u014552678/article/details/73865145 文档中有一个错误，ｉｎｓｔａｌｌ的时候是直接在ｏｐｅｎｔｓｄｂ的目录中ｉｎｓｔａｌｌ就好了。
业务背景 OpenTSDB 是一款非常适合存储海量时间序列数据的开源软件，使用 HBase 作为存储让它变的非常容易扩展。我们在建设美团性能监控平台的过程中，每天需要处理数以亿计的数据，经过几番探索和调研，最终选取了 OpenTSDB 作为数据存储层的重要组件。OpenTSDB 的安装和配置过程都比较
OpenTSDB 底层 HBase 的 Rowkey 是如何设计的 过往记忆大数据 过往记忆大数据 在https://www.iteblog.com/archives/2450.html文章中有实际的案例分析 Rowkey 如何设计的，感兴趣的可以点击下面阅读原文去查看。 OpenTSDB 是基于 HBase 的可扩展、开源时间序列数据库(Time Series Da
摘要：在中国HBase技术社区第十届MeetUp--HBase生态实践 （杭州站）上，阿里云技术专家郭泽晖为大家介绍了云HBase之时序引擎OpenTSDB的介绍及压缩优化，向大家展示了使用OpenTSDB所遇到的一些问题及优化方案，并对云OpenTSDB的集中使用模式进行了相应的介绍。本文根据演讲视频以及PPT整理而
OpenTSDB 2.0, the scalable, distributed time series database可扩展、分布式时间序列数据库 1、背景 一些老的监控系统，它常常会出现这样的问题： 1）中心化数据存储进而导致单点故障。 2）有限的存储空间。 3）数据会因为时间问题而变得不准确。 4）不易于定制图形。 5）不能扩展采集数据
https://www.cnblogs.com/WeaRang/p/12421842.html 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
opentsdb 概览(overview) opentsdb 存储细节(Writing) rowkey的设计 rowkey的具体实现 压缩(compaction) 追加模式(appends) opentsdb UID的分配(UID Assignment) opentsdb 查询细节(Reading) rowkey中加salt的情况(Salting) 其他配置(Configuration) http接口(HTTP API) op
