近日,TDengine正式开放与Apache Spark的无缝集成通道,为时序数据处理带来新的突破。
TDengine是高性能、低成本的时序数据库,专注于高效存储与极速查询;而Spark则是大数据分析引擎,拥有强大的分布式处理能力。二者协同,打通了“数据库”与“分析引擎”之间的关键链路。
通过TDengine提供的Java Connector,Spark不仅能直接读取TDengine中的历史数据,还可将处理结果回写数据库,甚至订阅实时流数据进行流式计算。结合Spark的SQL、MLlib、Streaming等组件,用户能基于TDengine中的时序数据实现从基础报表到模型训练、趋势预测、异常检测等一系列数据分析任务。对于TDengine用户而言,无需更换系统、迁移数据,就能拥有灵活强大的分析引擎。
据悉,TDengine与Spark的集成过程并不复杂,只需部署TDengine 3.3.6.0及以上版本、配置taosAdapter、准备Spark 3.3.2+、加载JDBC驱动即可。完成集成后,用户可使用SparkSQL查询TDengine数据,实现跨表、跨库的复杂分析;基于Java提交任务,实现批量数据写入或结果回写;通过标准JDBC接口,实时消费TDengine中的数据流并交由Spark进一步处理与计算。此外,TDengine 官方文档中还提供了详尽的代码样例,方便用户快速上手。
随着各行业时序大数据的海量提升,数据的价值不仅在于“存得快、查得准”,更在于“算得动、用得上”。时序数据库TDengine与Spark的组合让用户在应对复杂业务计算时如虎添翼,真正把数据从存储系统转化为决策引擎。(咸宁新闻网)
本文链接:http://www.gihot.com/news-1-48265-0.htmlTDengine与Spark集成,释放时序数据价值
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