簡介：
? ? ??TDengine是一個高效的存儲唤殴、查詢、分析時序大數(shù)據(jù)的平臺到腥，專為物聯(lián)網(wǎng)朵逝、車聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)乡范、運維監(jiān)測等優(yōu)化而設(shè)計配名。而作為服務(wù)于一家車聯(lián)網(wǎng)公司且有著鉆研精神的大數(shù)據(jù)工程師，自然會摸索一番晋辆。
? ? ??在安裝好TDengine后渠脉，根據(jù)官方給出的TDengine+Telegraf+Grafana組合，搭建監(jiān)控平臺栈拖。
Telegraf--數(shù)據(jù)采集
TDengine--數(shù)據(jù)存儲
Grafana--數(shù)據(jù)展示
利用官方博客給出的c程序向TDengine插入數(shù)據(jù)连舍，并通過監(jiān)控平臺觀測CPU、內(nèi)存和磁盤利用率如下圖：
注意事項:
TDengine官方文檔顯示：
目前涩哟，TDengine只支持在使用`systemd`做進程服務(wù)管理的linux系統(tǒng)上安裝索赏。其他linux系統(tǒng)的支持正在開發(fā)中。用`which`命令來檢測系統(tǒng)中是否存在`systemd`贴彼。
因此潜腻，Linux系統(tǒng)需要是`Centos7`和`Ubuntu16.04`及以上系統(tǒng)。
Linux環(huán)境：
1. 系統(tǒng)：Centos7.2
2. 內(nèi)存：8G
3. 磁盤：1T
4. CPU：Intel(R) Pentium(R) CPU G3250 @ 3.20GHz
5. 核數(shù)：2核
TDengine部署：
1器仗、從官網(wǎng)https://www.taosdata.com/cn/getting-started/下載RPM包（tdengine-1.6.0.0-3.el7.x86_64.rpm）
2融涣、安裝：rpm -ivh tdengine-1.6.0.0-3.el7.x86_64.rpm
3、啟動taos：systemctl start taosd
4精钮、輸入taos威鹿，進入數(shù)據(jù)庫
Telegraf部署：
? ? ??Telegraf 是收集和報告指標和數(shù)據(jù)的代理。Telegraf是TICK Stack的一部分轨香，是一個插件驅(qū)動的服務(wù)器代理忽你，用于收集和報告指標。
1臂容、進入官網(wǎng)https://portal.influxdata.com/downloads/下載
2科雳、選擇對應(yīng)版本安裝
wget https://dl.influxdata.com/telegraf/releases/telegraf-1.11.3-1.x86_64.rpm
sudo yum localinstall telegraf-1.11.3-1.x86_64.rpm
3根蟹、配置Telegraf，進入/etc/telegraf/telegraf.conf
在[agent]部分修改配置項：
hostname: 區(qū)分不同采集設(shè)備的機器名稱糟秘，需確保其唯一性metric_batch_size: 30简逮，允許Telegraf每批次寫入記錄最大數(shù)量，增大其數(shù)量可以降低Telegraf的請求發(fā)送頻率尿赚，但對于TDengine散庶，該數(shù)值不能超過50
在[[outputs.http]]修改配置項：
url：http://ip:6020/telegraf/udb，其中ip為TDengine集群的中任意一臺服務(wù)器的IP地址吼畏，6020為TDengine RESTful接口的端口號督赤，telegraf為固定關(guān)鍵字，udb為用于存儲采集數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫名稱泻蚊，可預(yù)先創(chuàng)建（一般默認生成）
method: "POST"
username: 登錄TDengine的用戶名躲舌，默認為root
password: 登錄TDengine的密碼，默認為taosdata
data_format: "json"
json_timestamp_units: "1ms" `注意這一行不能直接復(fù)制粘貼性雄，里面“:”要改成“=”`
4没卸、啟動Telegraf
systemctl start telegraf
5、進入taos數(shù)據(jù)庫秒旋，查看生成的庫和表
show databases; --顯示數(shù)據(jù)庫
use udb;--使用數(shù)據(jù)庫
show stables;--顯示超級表
show tables;--顯示普通表
Grafana部署：
? ? ??Grafana是一個跨平臺的開源的度量分析和可視化工具约计，可以通過將采集的數(shù)據(jù)查詢?nèi)缓罂梢暬恼故荆⒓皶r通知迁筛。
1煤蚌、進入官網(wǎng)https://grafana.com/grafana/download下載并安裝：
wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana-6.2.5-1.x86_64.rpm
sudo yum localinstall grafana-6.2.5-1.x86_64.rpm
2、TDengine的Grafana插件在安裝包的/usr/local/taos/connector/grafana目錄下细卧。
以CentOS 7.2系統(tǒng)為例尉桩，將tdengine目錄拷貝到/var/lib/grafana/plugins目錄下
scp -r /usr/local/taos/connector/grafana/tdengine/ /var/lib/grafana/plugins
3、啟動Grafana
systemctl start grafana-server
4贪庙、在瀏覽器中通過host:3000登錄Grafana服務(wù)器（用戶名/密碼：admin/admin）
5蜘犁、添加數(shù)據(jù)源為TDengine
用戶名/密碼為連接TDengine的root/taosdata，而不是Grafana的admin/admin止邮。
6这橙、創(chuàng)建dashboard實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化
注意事項
最近有朋友執(zhí)行我文檔中的SQL語句，發(fā)現(xiàn)顯示no data导披，原因是
新版的TDengine改變了各個參數(shù)在數(shù)據(jù)庫中的名稱屈扎，請大家對照taos數(shù)據(jù)庫中的表名編寫SQL語句。
以上分為7個步驟撩匕，分別用1-7標明：
1助隧、點擊Queries圖標
2、選擇Query中的TDengine
3、在INPUT SQL中填入需要顯示的指標并村，以上為CPU利用率:
select avg(f_usage_user) from udb.cpu WHERE ts>=$from and ts<$to interval($interval)
4、為Panel形取一個別名：CPU
5滓技、點擊GENERATE SQL哩牍，生成圖形
6、選擇需要展示的時間段令漂，如Last 5 minutes
7膝昆、選擇圖形刷新的頻率，如5s
7叠必、配置Visualization參數(shù)
8荚孵、設(shè)置General參數(shù)
點擊General，為Panel修改名稱為：CPU利用率
9纬朝、配置Settings
10收叶、保存后得到下圖
11、進入Grafana官網(wǎng)https://grafana.com/grafana/plugins?type=panel還可以安裝一些插件共苛，如時鐘等
grafana-cli plugins install grafana-clock-panel
systemctl restart grafana-server
重啟Grafana后判没，刷新dashboard便會出現(xiàn)Clock
12、其他監(jiān)控指標如下：
磁盤利用率
select avg(f_used_percent) from udb.disk WHERE ts>=$from and ts<$to interval($interval);
總內(nèi)存
select avg(f_total) from udb.mem WHERE ts>=$from and ts<$to interval($interval);
內(nèi)存利用率
select avg(f_used_percent) from udb.mem WHERE ts>=$from and ts<$to interval($interval);
可用內(nèi)存
select avg(f_available) from udb.mem WHERE ts>=$from and ts<$to interval($interval);
總結(jié)：
? ? ??基于TDengine+Telegraf+Grafana的簡易監(jiān)控平臺搭建完成隅茎，感興趣的朋友可以監(jiān)控更多指標并加上報警功能等澄峰。TDengine自開源以來便引起了巨大反響，使用過一段時間后辟犀，不得不說俏竞，TDengine的誕生確實為物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的存儲分析帶來了便利，我有以下幾個心得：
1堂竟、從部署來講魂毁，即使搭建過很多次Hadoop架構(gòu)，我還是得仔細配置調(diào)參測試跃捣，至少得折騰一兩天漱牵，TDengine單機版部署確實是秒級，集群版部署流程不太清楚疚漆。
2酣胀、從存儲來講，我用的是snappy算法娶聘，官方給出的壓縮率是remaining 20%闻镶，在測試的時候感覺并沒有這么多，我們磁盤總共60T丸升，3月開始到現(xiàn)在用了差不多10T了铆农。TDengine的壓縮率是10%。
3狡耻、從數(shù)據(jù)分析來講墩剖，我們讀取Hbase數(shù)據(jù)猴凹，快的方法是Spark，我們的行健是車輛ID和時間戳的組合岭皂，相鄰時間的數(shù)據(jù)可能分散在各個region上郊霎，在不同的機器上，通過RPC連接爷绘，查詢時也比較慢书劝。而TDengine設(shè)計時一輛車對應(yīng)一張表，連續(xù)的數(shù)據(jù)在一個block上土至，查詢非彻憾裕快，我用python連接單機版taos數(shù)據(jù)庫陶因，讀取和分析整個超級表也是秒級的骡苞，集群版沒有測試過。
4坑赡、從運維上來講烙如，我安裝的每個組件是分開部署，不像Ambari那種集成了所有組件的毅否，集群出問題了就要一點點排查亚铁，不過好在Hadoop架構(gòu)相對比較成熟了，網(wǎng)上應(yīng)該總能找到解決辦法螟加。而TDengine就是把所有東西都封裝在一個小小的包里面徘溢，運維應(yīng)該會相對輕松。
? ? ??以上言論均為一家之言捆探，最后然爆，希望能盡快感受到集群版的魅力，也祝愿TDengine蓬勃發(fā)展黍图。
