近日,TDengine正式開(kāi)放與Apache Spark的無(wú)縫集成通道,為時(shí)序數(shù)據(jù)處理帶來(lái)新的突破。
TDengine是高性能、低成本的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù),專注于高效存儲(chǔ)與極速查詢;而Spark則是大數(shù)據(jù)分析引擎,擁有強(qiáng)大的分布式處理能力。二者協(xié)同,打通了“數(shù)據(jù)庫(kù)”與“分析引擎”之間的關(guān)鍵鏈路。
通過(guò)TDengine提供的Java Connector,Spark不僅能直接讀取TDengine中的歷史數(shù)據(jù),還可將處理結(jié)果回寫(xiě)數(shù)據(jù)庫(kù),甚至訂閱實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)進(jìn)行流式計(jì)算。結(jié)合Spark的SQL、MLlib、Streaming等組件,用戶能基于TDengine中的時(shí)序數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)從基礎(chǔ)報(bào)表到模型訓(xùn)練、趨勢(shì)預(yù)測(cè)、異常檢測(cè)等一系列數(shù)據(jù)分析任務(wù)。對(duì)于TDengine用戶而言,無(wú)需更換系統(tǒng)、遷移數(shù)據(jù),就能擁有靈活強(qiáng)大的分析引擎。
據(jù)悉,TDengine與Spark的集成過(guò)程并不復(fù)雜,只需部署TDengine 3.3.6.0及以上版本、配置taosAdapter、準(zhǔn)備Spark 3.3.2+、加載JDBC驅(qū)動(dòng)即可。完成集成后,用戶可使用SparkSQL查詢TDengine數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)跨表、跨庫(kù)的復(fù)雜分析;基于Java提交任務(wù),實(shí)現(xiàn)批量數(shù)據(jù)寫(xiě)入或結(jié)果回寫(xiě);通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)JDBC接口,實(shí)時(shí)消費(fèi)TDengine中的數(shù)據(jù)流并交由Spark進(jìn)一步處理與計(jì)算。此外,TDengine 官方文檔中還提供了詳盡的代碼樣例,方便用戶快速上手。
隨著各行業(yè)時(shí)序大數(shù)據(jù)的海量提升,數(shù)據(jù)的價(jià)值不僅在于“存得快、查得準(zhǔn)”,更在于“算得動(dòng)、用得上”。時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)TDengine與Spark的組合讓用戶在應(yīng)對(duì)復(fù)雜業(yè)務(wù)計(jì)算時(shí)如虎添翼,真正把數(shù)據(jù)從存儲(chǔ)系統(tǒng)轉(zhuǎn)化為決策引擎。(咸寧新聞網(wǎng))
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