面向数据科学 | 使用 InfluxDB 和结构化流式处理实时处理时间序列数据
作者：NewsFeed / 公司
2018 年 12 月 21 日
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出版物： 面向数据科学 标题： 使用 InfluxDB 和结构化流式处理实时处理时间序列数据 作者： Vibhor Nigam
摘要： 在由“面向数据科学”发布的这篇文章中，Vibhor Nigam 展示了如何将开源 InfluxDB 与 Spark 结构化流式处理结合使用，以实时处理、存储和可视化数据。本文详细介绍了如何设置 InfluxDB 的单节点实例，以及如何扩展 Spark 的 ForeachWriter 以使用它写入 InfluxDB。作者还讨论了开发人员在使用 InfluxDB 数据库时应牢记的事项。在他的结论中，他写道：“我发现 InfluxDB 在数据存储方面非常高效，而且非常易于使用。InfluxDB 的压缩算法非常强大，可以将数据压缩到几乎一半的大小。在我自己的数据中，我看到压缩导致数据大小从大约 67GB 减少到 35GB。”
