Prometheus时序数据库-数据的插入 前言 在之前的文章里,笔者详细的阐述了Prometheus时序数据库在内存和磁盘中的存储结构.有了前面的铺垫,笔者就可以在本篇文章阐述下数据的插入过程. 监控数据的插入 在这里,笔者并不会去讨论Promtheus向各个Endpoint抓取数据的过程.而是仅仅围绕着数据是如何插入Prometheus的过程做下阐述.对应方法: func (a *headAppender) Add(lset labels.Labels, t int64, v float64

1.使用svg实现组态画面和动态数据展示 通过js的定时器调用webservice方法获取数据后更新节点数据 /// <summary>启动定时刷新</summary> function Start() { InitSvgElement(); this.timer = setInterval("GetTagValues()", 1000); } /// <summary>启动定时刷新</summary> function Stop() {

   查询频繁的表t_yh_transport_task 保证数据量最少,增加查询效率, 常用于查询的字段增加索引, 每日定时移动数据 <!-- 医院系统预约任务历史删除定时器 --> <bean name="delHosTaskTimer" class="org.springframework.scheduling.quartz.JobDetailBean"> <property name="jobClass" v

主要内容: 1.Hive的基本工能机制和概念 2.hive的安装和基本使用 3.HQL 4.hive的脚本化运行使用方式 5.hive的基本语法--建表语法 6.hive的基本语法--内部表和外部表. 7.hive的基本语法--create建表 like as 8.hive的基本语法--数据导入--从本地--从hdfs 9.查询语法 10.数据类型 11.hive函数 1.   什么是hive hive本身是一个单机程序.转在哪里都行,相对于hadoop来说就是一个hdfs的客户端和yarn的客

一.前言 最近工作中有这样一个ElasticSearch(以下简称ES)写入的场景,Flink处理完数据实时写入ES.现在需要将一批历史数据通过Flink加载到到ES,有两个点需要保证: 对于历史数据,ES已有文档,则舍弃旧数据,ES没有则插入历史数据. 对于新数据,能对现有的ES数据进行更新. 参考ElasticSearch进阶篇(一)--版本控制,可以使用ES的版本实现该需求的开发. 二.代码实现及验证 代码实现 请求写数据时加入version和version_type参数,主要代码如下:

vivo 互联网服务器团队-YuanPeng 一.概述 从容器技术的推广以及 Kubernetes成为容器调度管理领域的事实标准开始,云原生的理念和技术架构体系逐渐在生产环境中得到了越来越广泛的应用实践.在云原生的体系下,面对高度的弹性.动态的应用生命周期管理以及微服务化等特点,传统的监控体系已经难以应对和支撑,因此新一代云原生监控体系应运而生. 当前,以Prometheus为核心的监控系统已成为云原生监控领域的事实标准.Prometheus作为新一代云原生监控系统,拥有强大的查询能力.便捷的操

在业务需求中,经常需要我们在系统中能够记录历史信息,能够查看到历史变动情况,这时我们可以通过增加开始结束时间字段来记录数据的历史版本.对数据的历史记录主要分为:关系.属性历史,实体历史和变更历史. 关系.属性历史记录 所谓关系历史记录就是指两个实体之间的关系存在历史版本.比如部门表和员工表,对于某一个时刻来说,一个部门有多个员工,一个员工只属于一个部门,所以是个一对多的关系.而我们希望把这个关系记录下历史变动,那么就会形成多对多关系.多对多关系就形成中间表,然后我们在中间表上加入“开始时间”字段

1.创建表 CREATE TABLE `trn_comment_msg` ( `comMsgId` ) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '评论消息主键', `msgId` ) NOT NULL COMMENT '消息ID', `comId` ) NOT NULL COMMENT '课程评论ID', `createUserId` ) NOT NULL COMMENT '消息创建人Id', PRIMARY KEY (`comMsgId`), KEY `fk_comMs

前言: 鄙司原始用的都是ADO来访问数据库,而我现在着手的项目是从我的GPS历史数据库中,取出历时数据的一个接口,一个DLL.用ADO写完之后,测试下来,平均4000条的数据,需要 180 毫秒左右. 包括数据包的排序.领导说有点慢.他是用C#写的. 而后我查找了资料,决定用Native Client OLEDB来试一试. 测试之后,效果还不错.取4000条的数据,只花了50毫秒左右,足足快了三倍.当然这也包括了排序. 鉴于此外加OLEDB资料很少,把我的代码分享出来. WO 对 OLEDB 进

以下内容大部分来自: http://blog.csdn.net/tjvictor/article/details/4360030 部分内容出自互联网,实验结果为亲测. 最近自己开发一个向数据库中插入大量历史数据的函数库,需要解决一个大数据量插入的效率问题.不用分析,我知道如果采取逐条数据插入的方式,那么效率肯定很低,光是那么多循环就知道很慢了.于是乎,我找到了上篇博客,知道了BulkCopy和TVPs方式.为了更好的了解其效率,我自己动手亲测了一下效果,测试的数据库位于本机. (1)方式1:循环

上周值班,碰到这样的一个客户问题,表结构简化如下: CREATE TABLE `aa` (`c1` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,`c2` int(11) DEFAULT NULL,`c3` int(11) DEFAULT '0',`c4` int(11) DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (`c1`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8   在使用如下的语法时,怎么会插入两条 c2 = 10

简介 Prometheus是SoundCloud公司开发的一站式监控告警平台,依赖少,功能齐全.于2016年加入CNCF,广泛用于 Kubernetes集群的监控系统中,2018.8月成为继K8S之后第二个毕业的项目.Prometheus作为CNCF生态圈中的重要一员,其活跃度仅次于 Kubernetes. 关键功能包括: 多维数据模型:metric,labels 灵活的查询语言:PromQL, 在同一个查询语句,可以对多个 metrics 进行乘法.加法.连接.取分数位等操作. 可独立部署,拆

详细参考这篇文章 https://cloud.tencent.com/developer/article/1171434 prometheus 2.0于2017-11-08发布,主要是存储引擎进行了优化. 详细发布日志:https://prometheus.io/blog/2017/11/08/announcing-prometheus-2-0/ prometheus 2.0迁移指南:https://prometheus.io/docs/prometheus/2.0/migration/ pro

原文链接:https://www.ibm.com/developerworks/cn/cloud/library/cl-lo-prometheus-getting-started-and-practice 随着容器技术的迅速发展,Kubernetes 已然成为大家追捧的容器集群管理系统.Prometheus 作为生态圈 Cloud Native Computing Foundation(简称:CNCF)中的重要一员,其活跃度仅次于 Kubernetes, 现已广泛用于 Kubernetes 集群

整体思路: 1.备份现有系统数据,提供一个可以查询历史的入口(可以查询2015年6月份以前的所有OA产生的流程) 2.删除生产环境中2015年6月份以前的流程 为避免影响考勤,暂定在本月考勤定稿后实施 实施方案: 数据量大的信息主要是流程,主要存放在flow_run流程主表,flow_run_data流程数据表,flow_run_prcs流程审批信息,flow_run_log流程日志表中,清理 思路: ①创建和flow_run_data.flow_run.flow_run_prcs.flow_r

0x00 概述 Prometheus 提供了一种功能表达式语言 PromQL,允许用户实时选择和汇聚时间序列数据.表达式的结果可以在浏览器中显示为图形,也可以显示为表格数据,或者由外部系统通过 HTTP API 调用. 0x01 表达式语言数据类型 在 Prometheus 的表达式语言中,表达式或子表达式包括以下四种类型之一: 瞬时向量(Instant vector) - 一组时间序列,每个时间序列包含单个样本,它们共享相同的时间戳.也就是说,表达式的返回值中只会包含该时间序列中的最新的一个样

0x00 概述 Prometheus之于kubernetes(监控领域),如kubernetes之于容器编排.随着heapster不再开发和维护以及influxdb 集群方案不再开源,heapster+influxdb的监控方案,只适合一些规模比较小的k8s集群.而prometheus整个社区非常活跃,除了官方社区提供了一系列高质量的exporter,例如node_exporter等.Telegraf(集中采集metrics) + prometheus的方案,也是一种减少部署和管理各种expor

0x00 概述 Prometheus 是一个开源监控系统,它本身已经成为了云原生中指标监控的事实标准,几乎所有 k8s 的核心组件以及其它云原生系统都以 Prometheus 的指标格式输出自己的运行时监控信息.我在工作中也比较深入地使用过 Prometheus,最大的感受就是它非常容易维护,突出一个简单省心成本低.当然,这当中也免不了踩过一些坑,下面就总结一下. # 假如你没有用过 Prometheus,建议先看一遍 官方文档 0x01 接受准确性与可靠性的权衡 Prometheus 作为一个

0x00 概述 Prometheus是继Kubernetes后第2个正式加入CNCF基金会的项目,容器和云原生领域事实的监控标准解决方案.在这次分享将从Prometheus的基础说起,学习和了解Prometheus强大的数据处理能力,了解如何使用Prometheus进行白盒和黑盒监控,以及Prometheus在规模化监控下的解决方案等.最后将从0开始构建完整的Kubernetes监控架构. 0x01 监控的目标 在<SRE:Google运维解密>一书中指出,监控系统需要能够有效的支持白盒监控和

一.前言 1.本监控方案主要由smokeping+promethues+grafana组成.smokeping主要数据采集,promethues作为数据存储,grafana数据展示 2.其实smokeping也有自己的展示方案,但是太low太难看,不符合当下装逼的风格,所以果断换成grafana 3.之所以使用promethues,是由于目前的生产环境有一个promethues,可以直接复用,当然也可以选用graphite等 二.环境准备 组件 版本 OS Ubuntu 16.04.4 LTS