InfluxDB

Influxdb+Grafana打造Flink监控大盘

99封情书 提交于 2019-12-04 02:48:32
Influxdb+Grafana打造Flink监控大盘 Influxdb安装 Grafana安装 Flink配置 Grafana配置报表 Influxdb安装 为什么选influxdb,每条记录都有一个时间戳,很适合这种统计的场景,当然还有其它原因 安装参考文档 注意事项 ,如果要在界面打开查询界面 需修改配置 /etc/influxdb/influxdb.conf [admin] # Determines whether the admin service is enabled. enabled = true # The default bind address used by the admin service. bind-address = ":8083" 最后如图 web 端口 8083 命令行查询界面启动 influx setup Grafana安装 安装文档 Flink配置 参考文档 Flink 1.8才支持report到influxdb 修改配置文件 flink-conf.yaml metrics.reporter.influxdb.class: org.apache.flink.metrics.influxdb.InfluxdbReporter metrics.reporter.influxdb.host: centos-6 metrics.reporter

How to delete columns of a series in InfluxDB

梦想与她 提交于 2019-12-04 02:02:09
Is there any solution to remove a specific column of a series in InfluxDB? Its seems that this feature is not implemented. But does anybody have found any kind of trick to do that? There is no way to delete a "column" (i.e. a field or a tag) from an Influx measurement. Here's the feature request for that . You'll have to SELECT INTO a different measurement, excluding the columns you don't want: SELECT useful_field, nice_tag INTO new_measurement FROM measurement 来源: https://stackoverflow.com/questions/26767148/how-to-delete-columns-of-a-series-in-influxdb

TICK技术栈(三)InfluxDB安装及使用

走远了吗. 提交于 2019-12-03 23:44:48
1.什么是InfluxDB? InfluxDB 是一个用Go语言开发的时序数据库,用于处理高写入和查询负载,专门为带时间戳的数据编写,对DevOps监控,IoT监控和实时分析等应用场景非常有用。通过自定义配置让InfluxDB保留规定时间内的数据,并自动从系统中删除不在规定时间内的数据,可以节省计算机上的空间。InfluxDB还提供了一种类似于SQL的查询语言来与数据进行交互,并且InfluxDB相比传统关系型数据库更关注数据的实时性和并发插入时的承受能力。github地址: https://github.com/influxdata/influxdb 2.InfluxDB如何使用? 2.1安装 官方文档: https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.7/introduction/getting-started/ 系统:CenterOS7.2 安装版本:1.7 InfluxDB下载地址: https://portal.influxdata.com/downloads/ 首先下载你对应系统的InfluxDB版本,如果是windows的,直接下载,然后启动使用就行了: influxd.exe是InfluxDB的服务 influx.exe是InfluxDB的客户端 CenterOS7.2上安装InfluxDB: 首先下载对应版本: 运行下载命令

TICK技术栈(二)Telegraf安装及使用

别等时光非礼了梦想. 提交于 2019-12-03 23:11:28
1.什么是Telegraf? Telegraf是一个用Go语言开发的代理程序,可用于收集和报告指标。Telegraf插件直接从其运行的系统中获取各种指标,从第三方API中提取指标,甚至通过StatsD和Kafka消费者服务来监听指标。它还具有输出插件,可以将指标发送到各种其他数据存储,服务和消息队列,包括InfluxDB,Graphite,OpenTSDB,Datadog,Librato,Kafka,MQTT,NSQ等。github开源地址: https://github.com/influxdata/telegraf 2.Telegraf如何使用? 2.1安装 官方文档地址: https://docs.influxdata.com/telegraf/v1.12/introduction/installation/ 系统:CenterOS7.2 安装版本为:1.12.3 telegraf下载地址: https://portal.influxdata.com/downloads/ 找到你安装系统的对应版本: 运行下载页面提供的下载rpm文件命令: wget https://dl.influxdata.com/telegraf/releases/telegraf-1.12.3-1.x86_64.rpm 下载完成之后对应的目录会多出一个rpm的包: 然后执行下载页面提供的安装命令:

InfluxDB入门教程

我的梦境 提交于 2019-12-03 13:12:15
前言 InfluxDB是一个时序性数据库,详细资料如下 http://liubin.org/blog/2016/02/18/tsdb-intro/ 下载和安装 LZ从官网下载的是influxdb-1.2.4_windows_amd64这个版本,这种数据库不需要安装,解压后配置完毕直接使用,解压后的文件为 influx.exe---->influxdb 命令行客户端 influxd.exe---->influxdb服务器 influxdb.conf---->配置文件,指定对应数据存储文件的位置、日志信息、连接数量、连接时间等等功能的具体配置 主要需要修改的内容如下: meta部分 data部分 retention部分 shard-percreation部分 monitor部分 admin部分 bind-address端口视服务器端口使用情况而定,这个端口是用来通过浏览器访问的 http部分 这个端口是用来通过程序来访问的,各种参数的具体含义详见 https://github.com/mike-zhang/mikeBlogEssays/blob/master/2017/20170206_InfluxDB%E5%AE%89%E8%A3%85%E5%8F%8A%E9%85%8D%E7%BD%AE.md 启动 通过cmd打开window的命令窗口,进入到influxdb的放置目录,执行命令

.NET Core微服务之基于App.Metrics+InfluxDB+Grafana实现统一性能监控

孤街醉人 提交于 2019-12-03 10:19:21
一、关于App.Metrics+InfluxDB+Grafana 1.1 App.Metrics      App.Metrics是一款开源的支持.NET Core的 监控 插件,它还可以支持跑在.NET Framework上的应用程序(版本 >= 4.5.2)。官方文档地址: https://www.app-metrics.io/ 1.2 InfluxDB      InfluxDB是一款开源的分布式 时序、时间和指标 数据库,使用go语言编写,无需外部依赖。官网地址: https://portal.influxdata.com 1.3 Grafana      Grafana是一个可视化面板( Dashboard ),有着非常漂亮的图表和布局展示,功能齐全的度量仪表盘和图形编辑器,支持Graphite、zabbix、 InfluxDB 、Prometheus和OpenTSDB作为数据源。官网地址: https://grafana.com/ 二、InfluxDB的安装与配置 2.1 Linux下的安装   请参考focus-lei的文章《 .NET Core使用App.Metrics + InfluxDB + Grafana进行APM监控 》,我这里只是做demo,所以选择了在我的Windows Server虚拟机中安装,快速一点。当然

Spark connection pooling - Is this the right approach

匿名 (未验证) 提交于 2019-12-03 09:10:12
可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效,请关闭广告屏蔽插件后再试): 由 翻译 强力驱动 问题: I have a spark job in Structured Streaming that consumes data from Kafka and saves it to InfluxDB. I have implemented the connection pooling mechanism as follows: object InfluxConnectionPool { val queue = new LinkedBlockingQueue [ InfluxDB ]() def initialize ( database : String ): Unit = { while (! isConnectionPoolFull ) { queue . put ( createNewConnection ( database )) } } private def isConnectionPoolFull : Boolean = { val MAX_POOL_SIZE = 1000 if ( queue . size < MAX_POOL_SIZE ) false else true } def getConnectionFromPool :

Insert line in InfluxDB using CURL

匿名 (未验证) 提交于 2019-12-03 09:05:37
可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效,请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: I have the following POST request which is done from C#: POST http://192.168.123.27:8086/write?db=HWDB HTTP/1.1 Content-Type: text/plain; charset=utf-8 Host: 192.168.123.27:8086 Content-Length: 97 Expect: 100-continue Connection: Keep-Alive HARDWARE,CPU=1 count=91i 1456298998307783936 HARDWARE,CPU=2 count=92i 1456298998307783936 I want to do the same request using CURL. I'm using the following command: curl -i -XPOST http://192.168.123.27:8086/write?db=HWDB --data-binary "HARDWARE,CPU="1" value=91, CPU="2" value=92 1422568543702900257" This

select from InfluxDB where value is null

匿名 (未验证) 提交于 2019-12-03 08:36:05
可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效,请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: If my data (conceptually) is: # a b c ------- 1 1 1 2 1 1 0 3 1 0 1 Then in legacy SQL language, the statement would be: select * from table where b is null I cannot find a similar condition within the InfluxDB Query Language documentation. I am working with data where there is optionally a numeric value in a column, and I want to select records where this column is empty/null. Since these are integers, they appear not to work with the matching regexes at all, so something like where !~ /.*/ is out. 回答1: You cannot search for nulls in

How do I get consistent values with influxdb non_negative_derivative?

穿精又带淫゛_ 提交于 2019-12-03 08:24:29
问题 Using grafana with influxdb, I am trying to show the per-second rate of some value that is a counter. If I use the non_negative_derivative(1s) function, the value of the rate seems to change dramatically depending on the time width of the grafana view. I'm using the last selector (but could also use max which is the same value since it is a counter). Specifically, I'm using: SELECT non_negative_derivative(last("my_counter"), 1s) FROM ... According to the influxdb docs non-negative-derivative: