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架构

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标签

Container 23

Concurrency 14

Life 41

Tool 8

Algorithm 8

JVM 10

Go 21

Kubernetes 65

k8s设备管理 多类型负载协调员Koordinator controller-runtime细节分析 finops学习 kubevela多集群 kubevela中cue的应用 基于k8s的工作流 kubevela源码分析 容器和CPU那些事儿 数据集管理fluid 应用管理平台kubevela karmada支持crd 多集群管理 K8S YAML 资源清单管理方案 从混部到统一调度 volcano特性源码分析 kubebuilder 学习 client-go学习 tf-operator源码分析 k8s批处理调度/Job调度 喜马拉雅容器化实践 Kubernetes 实践 openkruise学习 基于Kubernetes选主及应用 Admission Controller 与 Admission Webhook k8s水平扩缩容 Scheduler如何给Node打分 Scheduler扩展 深入controller openkruise cloneset学习 controller-runtime源码分析 pv与pvc实现 csi学习 client-go informer源码分析 kubelet 组件分析 调度实践 Pod是如何被创建出来的？ Kubernetes events学习及应用 CRI——kubelet与容器引擎之间的接口 资源调度泛谈 如何学习Kubernetes 以应用为中心 kubernetes operator kubernetes扩缩容 serverless 泛谈 什么是云原生 自定义CNI IPAM docker和k8s安全访问机制 Kubernetes监控 Kubernetes 控制器模型 Kubernetes资源调度——scheduler Kubernetes类型系统 Kubernetes源码分析——controller mananger Kubernetes源码分析——apiserver Kubernetes源码分析——kubelet Kubernetes介绍 Kubernetes源码分析——从kubectl开始 kubernetes yaml配置 CNI——容器网络是如何打通的 当我在说PaaS时，我在说什么 《深入剖析kubernetes》笔记 Kubernetes存储 访问Kubernetes上的Service Kubernetes副本管理 Kubernetes pod 组件

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Network 15

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Spring 17

Netty 10

Storage 25

Distribute 9

MQ 8

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Linux 11

Scala 1

Code 9

MachineLearning 75

上下文记忆 agentic chat bert rerank微调 大模型推理tips LLM一些探索 Agent实践 LLM预训练 RAG向量检索与微调 LLM微调实践 RAG与知识图谱 大模型推理服务框架vLLM Agent Functon Calling LLamaIndex入门 Multi-Agent探索 LLM工作流编排 大模型推理服务框架 模型服务化（未完成） 大模型Post-Training 大模型训练 大模型推理 从Attention到Transformer 下一个平台Agent 激发LLM涌现——提示工程 LLM微调理论 大佬沉思 LLM外挂知识库 LLMOps 多模态LLM Transformers源码学习 LangChain源码学习 如何应用LLM 小鼠如何驾驭大象（LLM）？ AutoML和AutoDL 特征平台 实时训练 tensorflow原理——python层分析 如何学习tensorflow 数据并行——allreduce 数据并行——ps 推荐系统embedding原理及实践 机器学习中的python调用c 机器学习训练框架概述 tensornet源码分析 大模型训练和推理 X的生成——特征工程 tvm tensorflow原理——core层分析 模型演变 《深度学习推荐系统实战》笔记 keras 和 Estimator tensorflow分布式训练 分布式训练的一些问题 基于Volcano的弹性训练 图神经网络 pytorch弹性分布式训练 从RNN到Attention pytorch分布式训练 CNN 《动手学深度学习》笔记 pytorch与线性回归 推理服务 mpi 学习pytorch 提高gpu 利用率 GPU与容器的结合 GPU入门 AI云平台梳理 tensorflow学习 kaggle泰坦尼克问题实践 神经网络模型优化 概率论 直觉上理解深度学习 如何学习机器学习 深度学习泛谈

Practice 16

RPC 6

Compute 11

Architecture 20

DDD 6

Reactive 5

Basic 13

Product 3

Monitor 7

CPP 2

Mesh 12


OpenTSDB 入门

2017年08月02日

前言

网站主页 opentsdb

Opentsdb简介（一）

OpenTSDB is a distributed, scalable Time Series Database (TSDB) written on top of HBase

重点就是两个事情：实现架构；数据存储格式

架构实现

  1. OpenTSDB is primarily achieved by running one or more of the TSDs（ Time Series Daemon）. Each TSD is independent.
  2. store and retrieve time-series data
  3. There is no master, no shared state so you can run as many TSDs as required to handle any load you throw at it.

可以看到

  1. 底层是hbase 存储
  2. 中间是 Time Series Daemon (TSD)
  3. 周边是 运行在各个server 的collector，web ui，脚本等

数据结构

时序性数据库介绍及对比

time series 最直观的数据格式是(t0,v0),(t1,v1),(t2,v2)...，当然作为一个系统考虑的要更多些，包括：

  1. A metric name.
  2. A UNIX timestamp
  3. A value, (64 bit integer or single-precision floating point value)
  4. A set of tags (key-value pairs) that describe the time series the point belongs to.

这种存储结构是后面一堆儿事儿（读取、写入、约束、原则、规范）的核心

mysql.bytes_received 1287333217 327810227706 schema=foo host=db1
mysql.bytes_sent 1287333217 6604859181710 schema=foo host=db1
mysql.bytes_received 1287333232 327812421706 schema=foo host=db1
mysql.bytes_sent 1287333232 6604901075387 schema=foo host=db1
mysql.bytes_received 1287333321 340899533915 schema=foo host=db2
mysql.bytes_sent 1287333321 5506469130707 schema=foo host=db2

名词解释

名词 指的是 数量
metric mysql.bytes_received/mysql.bytes_sent 2个
data point 每一个记录 6 个
time series metric 和 tag 的不同组合 4个

4个 time series 分别是，schema 都是 foo 可以忽略

  1. mysql.bytes_received + host=db1
  2. mysql.bytes_received + host=db2
  3. mysql.bytes_sent + host=db1
  4. mysql.bytes_sent + host=db2

基于这个基本结构

  1. 如何节省存储空间？opentsdb 有两张表，一张表存储数据本身，一张表存储 metric name、tag name、tag value 到一个unique id 的映射关系（uid 表）。metrics, tag name, tag value的编码长度都是3byte, 所以UID的数量上限为 2^24 个。
  2. 如果提高查询效率？参见存储结构小节
  3. 查询方式。或者说，基于tag的查询有什么花活儿？

tag

naming schema 命名规则

Tags allow you to separate similar data points from different sources or related entities, so you can easily ** graph them ** individually or in groups. tag 的最大作用是：方便各种条件的聚合查询。也就是，一个数据有多个维度，支持多个维度的聚合查询。the uniqueness comes from a combination of tag key/value pairs that allows for flexible queries with very fast aggregations.

大部分人的查询习惯，都是先看metric 总的数据，然后tagA 情况下的数据，然后tagA + tagB 情况下的数据，即 drill down。

tag 方式的副作用

  1. 假设 time series 有两个tag， 那么根据一个tag 去查询，则另一个tag的所有数据都会被匹配。这有时会带来一些不便。

A critical（重要的） aspect of any naming schema is to consider the cardinality（基数） of your time series. 任何命名规则（映射关系） 都必须考虑 命名的基数，比如月份，就是1~12. 比如，如果你将ip 地址作为 一个tag，则ip tag value 共有4 billion 中可能值 ，而 一个tag value 最多允许 16 million 中可能值。

OpenTSDB creates a new row per time series per hour

存储结构

解密OpenTSDB的表存储优化

hbase 存储结构

直观上，官网 例子 sys.cpu.user 在 hbase 的存储结构

优化1，缩短row key

优化2，减少key value 个数。将多行（一个行一秒）合并为一行（1h 的数据 存在一行中），多行单列变为单行多列（每列列名是 相对 row key 中base 时间戳的偏移值）。

单行多列合并为单行单列

当某一个metric下数据点很多时，则该metric很容易造成写入热点。预分桶后的变化就是在rowkey前会拼上一个桶编号（bucket index）。可将某个热点metric的写压力分散到多个桶中，避免了写热点的产生。

查询

Querying or Reading Data

几个点

  1. OpenTSDB可以以毫秒分辨率存储数据，但为保持工具的向后兼容性，大多数查询将以秒为分辨率返回数据。 如果相同的时间点存储了多个数据值，这些数据值将被聚合并且作为一个正常的查询结果返回。
  2. Aggregation 聚合函数是将单个时间戳的两个或多个数据点的值合并成单个数据值的方法。
  3. Downsampling，返回秒级分辨率的数据时，通常数据量很大，可以在查询时使用向下采样以减少返回的数据点的数量。 下采样需要聚合函数和时间间隔。比如每秒1个，一共20s数据，interval=2s and Aggregation=avg。则查询结果返回10个数据，每一个是2s内数据的平均值。

图表操作

地址：http://ip:4242/

通过简单查询，即可得到数据。鼠标在折线图中选中一个区域，即可对该区域进行放大。

tips

  1. opentsdb 由java编写，启动方式类似hadoop、zookeeper 等 二进制脚本包裹的方式
  2. 第一次启动时候，运行指定脚本创建hbase表
  3. OpenTSDB can be configured via a file on the local system, via command line arguments or a combination or both.
  4. Querying or Reading Data

简单使用

opentsdb 本身提供cli、telnet和http api 等接口。此外还可以 直接操作 hbase 表，其本质 是copy了 opentsdb 的部分源码，写数据时，通过 opentsdb 代码 完成 input data ==> opentsdb data 的转换，然后由hbase client 写入 hbase。读取 亦然，相当于将 tsd 内嵌到 业务代码中。

java 封装 http api OpenTSDB的读写API