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如何使用ClickHouse实现时序数据管理和挖掘?

ClickHouse是一个高效的开源联机分析列式数据库管理系统,由俄罗斯IT公司Yandex开发的,并于2016年6月宣布开源。本次文章将详细解读京东城市时空数据引擎JUST(https://just.urban-computing.cn/)是如何使用ClickHouse实现时序数据管理和挖掘的。 1,时序数据简介 时序数据全称是时间序列(TimeSeries)数据,是按照时间顺序索引的一系列数据点。最常见的是在连续的等时间间隔时间点上获取的序列,因此,它是一系列离散数据[1]。 时序数据几乎无处不在,在目前单向的时间流中,人的脉搏、空气的湿度、股票的价格等都随着时间的流逝不断变化。时序数据是数据的一种,因为它显著而有价值的特点,成为我们特别分析的对象。 将时序数据可以建模为如下部分组成: **Metric:**度量的数据集,类似于关系型数据库中的 table,是固定属性,一般不随时间而变化 **Timestamp:**时间戳,表征采集到数据的时间点 **Tags:**维度列,用于描述Metric,代表数据的归属、属性,表明是哪个设备/模块产生的,一般不随着时间变化 **Field/V...

架构拆分:如何让笨重的系统架构变灵巧?

随着业务的复杂性增大、系统吞吐量增长,所有功能统一部署难度加大,各个功能模块相互影响使系统变的笨重且脆弱,因此需要对业务进行拆分、对系统进行解耦、对系统内部架构升级,以此来提升系统容量及健壮性。接下来主要分系统拆分和结构演变两部分介绍: 一、系统拆分 系统拆分从资源角度分为应用拆分和数据库拆分,而从采用的先后顺序则可分为:水平扩展、垂直拆分、业务拆分和水平拆分。 图1 系统分解原则 1、水平扩展 水平扩展是最初始的解决的手段,也是系统遇到瓶颈的首选方案,主要从以下两个方面扩展: 应用加实例,搞集群,把系统吞吐量扩上去; 数据库利用主从进行读写分离,数据库其实是系统最应该保护的资源。 2、垂直拆分 垂直拆分才是真正开始拆分系统,主要是从业务功能角度拆分。如拆出用户系统、商品系统、交易系统等。 为了解决拆分后各个子系统之间相互依赖调用的问题,这时会引入服务调用治理。虽然系统复杂度有所加大,但系统基本解耦,稳定性相对提高,做好降级就能避免因其它系统功能异常导致系统崩溃问题。 业务对应的库也会按照对应的业务拆分出用户库、商品库、交易库等。 3、业务拆分 业务拆分主要是针对应用层面按功能特点拆分...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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