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TSDB的数据如何利用Hadoop/spark集群做数据分析?

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    物联网场景已经成为各行业巨头和各互联网公司的兵家必争之地,百度云天工TSDB对物联网场景下时序数据表现除了优秀的存储和查询能力,已经成为物联网应用的标配,支撑着智能制造、工业能源、智能车联网、智能家居、智慧城市等多个行业应用。TSDB正在助力企业拥抱物联网时代的到来。
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    众所周知,百度云TSDB在读取、写入和查询数据上的性能一直表现优异。
支持每秒百万级数据点的写入,可线性扩展
查询1亿个数据点聚合值的响应时间小于1秒
提供优于传统数据库的压缩能力,大大节约存储空间
弹性、按需的海量数据存储能力,成本更低。
 
我们都清楚,仅有提供海量的数据存储、极速的查询能力还不足以支撑不停发展的物联网行业应用。存储的海量数据如何产生价值为业主所用,是TSDB要解决的新难题。
 
物联网场景下,设备全是7*24小时工作以一定的频率上报数据的,数据量非常巨大。例如一辆无人车,以10Hz的频率上传数据,每次上传20个维度的数据点,每辆车每天就要存储1700万数据点;一个传感类监测设备例如温度传感器,通常每10秒钟上传一次数据,一个楼宇建筑中假如部署200个监测点,那一天下来必需170万个数据点。随着业务的发展,数据只会越来越多。这么多数据全是挖掘行业应用的金矿。
 
我们都不甘心数据只做存储躺在服务器里,那怎样把TSDB中的数据发挥价值呢。不用担心,TSDB当前已经可以作为Hadoop和spark集群的数据源,进行数据分析计算啦。
 
先来看最常使用的大数据分析工具Hadoop。Hadoop作为大数据分析的领军代表,提供可靠存储HDFS以及MapReduce编程范式以便大规模并行处理数据。TSDB作为存储海量数据的数据源,自然更必需Hadoop的帮助来做数据分析啦。我们都知晓,Hadoop提供了基于廉价硬件实现大规模并行处理的能力,不过,简单的查询都要写MapReduce代码,对于商业客户实在不怎样友好。所以TSDB采用了更友好的方式,直接提供基于TSDB的Hive SQL。Hive是一个关系数据仓库,客户可以方便的利用类似SQL语言查询数据,而Hive会自动把SQL语言转换成MapReduce代码交给Hadoop处理。

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