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输入和输出集成概述
MQTT Telegraf 插件旨在从指定的 MQTT 主题读取数据并创建指标,使用户能够利用 MQTT 进行实时数据收集和监控。
Telegraf 的 SQL 插件使用直接的表模式和动态列生成将收集的指标发送到 SQL 数据库。当配置为 ClickHouse 时,它会调整 DSN 格式和类型转换设置,以确保无缝数据集成。
集成详情
MQTT
MQTT 插件允许从指定的 MQTT 主题读取指标,并使用支持的输入数据格式创建指标。此插件作为服务输入运行,它监听传入的指标或事件,而不是像普通插件那样按设定的时间间隔收集它们。该插件的灵活性通过支持各种代理 URL、主题和连接功能(包括服务质量 (QoS) 级别和持久会话)得到增强。其配置选项包含用于修改指标和有效处理启动错误的全局设置。它还支持用于保护用户名和密码选项的密钥存储配置,从而确保与 MQTT 服务器的安全连接。
Clickhouse
Telegraf 的 SQL 插件旨在通过基于传入指标动态创建表和列,将指标数据写入 SQL 数据库。当配置为 ClickHouse 时,它使用 clickhouse-go v1.5.4 驱动程序,该驱动程序采用独特的 DSN 格式和一组专门的类型转换规则,将 Telegraf 的数据类型直接映射到 ClickHouse 的原生类型。这种方法确保了在高吞吐量环境中的最佳存储和检索性能,使其非常适合实时分析和大规模数据仓库。动态模式创建和精确的类型映射实现了详细的时序数据日志记录,这对于监控现代分布式系统至关重要。
配置
MQTT
[[inputs.mqtt_consumer]]
servers = ["tcp://127.0.0.1:1883"]
topics = [
"telegraf/host01/cpu",
"telegraf/+/mem",
"sensors/#",
]
# topic_tag = "topic"
# qos = 0
# connection_timeout = "30s"
# keepalive = "60s"
# ping_timeout = "10s"
# max_undelivered_messages = 1000
# persistent_session = false
# client_id = ""
# username = "telegraf"
# password = "metricsmetricsmetricsmetrics"
# tls_ca = "/etc/telegraf/ca.pem"
# tls_cert = "/etc/telegraf/cert.pem"
# tls_key = "/etc/telegraf/key.pem"
# insecure_skip_verify = false
# client_trace = false
data_format = "influx"
# [[inputs.mqtt_consumer.topic_parsing]]
# topic = ""
# measurement = ""
# tags = ""
# fields = ""
# [inputs.mqtt_consumer.topic_parsing.types]
# key = type
Clickhouse
[[outputs.sql]]
## Database driver
## Valid options include mssql, mysql, pgx, sqlite, snowflake, clickhouse
driver = "clickhouse"
## Data source name
## For ClickHouse, the DSN follows the clickhouse-go v1.5.4 format.
## Example DSN: "tcp://localhost:9000?debug=true"
data_source_name = "tcp://localhost:9000?debug=true"
## Timestamp column name
timestamp_column = "timestamp"
## Table creation template
## Available template variables:
## {TABLE} - table name as a quoted identifier
## {TABLELITERAL} - table name as a quoted string literal
## {COLUMNS} - column definitions (list of quoted identifiers and types)
table_template = "CREATE TABLE {TABLE} ({COLUMNS})"
## Table existence check template
## Available template variables:
## {TABLE} - table name as a quoted identifier
table_exists_template = "SELECT 1 FROM {TABLE} LIMIT 1"
## Initialization SQL (optional)
init_sql = ""
## Maximum amount of time a connection may be idle. "0s" means connections are never closed due to idle time.
connection_max_idle_time = "0s"
## Maximum amount of time a connection may be reused. "0s" means connections are never closed due to age.
connection_max_lifetime = "0s"
## Maximum number of connections in the idle connection pool. 0 means unlimited.
connection_max_idle = 2
## Maximum number of open connections to the database. 0 means unlimited.
connection_max_open = 0
## Metric type to SQL type conversion for ClickHouse.
## The conversion maps Telegraf metric types to ClickHouse native data types.
[outputs.sql.convert]
conversion_style = "literal"
integer = "Int64"
text = "String"
timestamp = "DateTime"
defaultvalue = "String"
unsigned = "UInt64"
bool = "UInt8"
real = "Float64"
输入和输出集成示例
MQTT
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智能家居监控:使用 MQTT Consumer 插件来监控智能家居设置中的各种传感器。在这种情况下,可以将插件配置为订阅不同设备的主题,例如温度、湿度和能耗。通过聚合这些数据,房主可以可视化趋势并接收异常模式的警报,从而提高家庭自动化系统的整体质量和效率。
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物联网环境传感:部署 MQTT Consumer 来收集来自分布在不同位置的传感器的环境数据。例如,这可以包括来自空气质量传感器、温度传感器和噪声水平仪的读数。可以将插件配置为从 MQTT 主题中提取相关的标签和字段,从而可以对大规模的环境条件进行详细的分析和报告,支持城市规划或环境倡议的更好决策。
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实时车辆跟踪和遥测:将 MQTT Consumer 插件集成到车辆遥测系统中,该系统实时收集来自各种传感器的数据。借助该插件,与车辆性能、位置和燃料消耗相关的指标可以发送到中央监控仪表板。这种实时遥测数据使车队管理者能够通过主动数据分析来优化路线、降低燃料成本和改进车辆维护计划。
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农业监控系统:利用此插件来收集来自农业传感器的数据,这些传感器监控土壤湿度、作物健康状况和天气条件。MQTT Consumer 可以订阅与农业设备和环境传感器相关的多个主题,使农民能够做出数据驱动的决策,以提高作物产量,同时节约资源,从而提高农业的可持续性。
Clickhouse
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高容量数据的实时分析:使用该插件将来自大规模系统的流式指标馈送到 ClickHouse 中。此设置支持超快的查询性能和近乎实时的分析,非常适合监控高流量应用程序。
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时序数据仓库:将该插件与 ClickHouse 集成以创建强大的时序数据仓库。此用例允许组织存储详细的历史指标,并执行复杂的查询以进行趋势分析和容量规划。
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分布式环境中的可扩展监控:利用该插件在 ClickHouse 中动态创建每个指标类型的表,从而更轻松地管理和查询来自大量分布式系统的数据,而无需预先定义模式。
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物联网部署的优化存储:部署该插件以将来自物联网传感器的数据摄取到 ClickHouse 中。其高效的模式创建和原生类型映射有助于处理海量数据,从而实现实时监控和预测性维护。
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