具体配置项请参考TDENGINE镜像文档(轩辕)https://xuanyuan.cloud/r/tdengine/tdengine。 具体配置方法请参考TDengine镜像文档(轩辕)。高可用部署对于生产环境,建议部署TDengine集群实现高可用。 集群部署详细步骤请参考官方文档。 /#dockerTDengineSQL参考文档https://tdengine.com/tdengine/taos-sqlTDengineRESTful接口文档https://tdengine.com/ https://xuanyuan.cloud/r/tdengine/tdengine/tags,及时更新镜像版本以获取最新功能和安全修复通过本文档的指导,相信您已能够顺利实现TDENGINE的Docker
TDengine是什么? TDengine 采取一个数据采集点一张表的策略,该策略会影响TDengine整体表结构的设计。 TDengine 容许一个运行实例有多个库,而且每个库可以配置不同的存储策略。 TDengine一些独特的设计点: 超级表,在 TDengine 的设计里,表用来代表一个具体的数据采集点(一个设备),超级表用来代表一组相同类型的数据采集点集合。 为便于负载均衡、数据恢复、支持异构环境,TDengine 将一个数据节点根据其计算和存储资源切分为多个 vnode。这些 vnode 的管理是 TDengine 自动完成的,对应用完全透明。
access_secret 仓库access_key 仓库状态 仓库状态 仓库名称 在Harbor中仓库的唯一ID 仓库credential类型 仓库access_secret 仓库access_key Harbor边缘部署文档 tls.key /etc/docker/certs.d/yourdomain.com/ cp ca.crt /etc/docker/certs.d/yourdomain.com/ 使用边缘Harbor部署工作负载
一.MetaQ安装部署情况: 地点 IP Broker ID Master/Slave Slave ID:Group 合肥 192.168.52.23 1 Slave 1:meta-slave-group-hf 部署 解压tar zxvfmetaq-server-1.4.6.2.tar.gz,将解压出来的taobao/metamorphosis-server-wrapper文件夹移动到/usr/lib下,并重命名为
TDengine是一个开源、高性能、分布式,支持SQL的时序数据库。 1.1. 背景 作为开源爱好者,最初看到TDengine,心里就有些痒痒。简单试用后,更是由衷地喜欢。 后来,混进了TDengine的微信群交流,陶总(Jeff Tao)也明确说运营商和话单也是他们明确支持的方向。但琐事繁忙我却一直没有动手,不过却一直关注TDengine的发展。 再再后来,原融云杨攀也加入了TDengine,就有了更多交流和探讨,我也终于下定决心写一个开源的FreeSWITCH TDengine模块。 关于TDengine,我也是小白,希望跟大家共同学习。 对TDengine不了解的可以先阅读TDengine的模型相关文档。 由于终端通话话单不需要更细的拆分粒度,但是TDengine底层需要,TDengine有没有方法解决时间戳冲突的插入问题(不能丢话单!)。 我们将与TDengine工程师团队深入交流解决这些问题。
/local/kafka/bin/kafka-server-start.sh /usr/local/kafka/config/server.properties & 现在,我们的Kafka集群已经成功部署了 现在,我们已经成功地部署了Kafka集群,并使用Kafka提供的命令行工具测试了它的功能。
本文将介绍etcd集群的原理和部署文档。etcd集群原理etcd是一个强一致性的系统,它采用Raft协议作为一致性算法。 etcd集群部署文档etcd集群可以在多台服务器上部署,以保证高可用性。下面是etcd集群的部署文档:步骤1:安装etcd在所有节点上安装etcd,可以从etcd官网下载二进制文件进行安装。 要部署etcd集群,需要在每个节点上安装etcd软件,并创建etcd配置文件,指定节点的IP地址、端口号、数据存储目录和集群配置。
-------------------------------------------------------------------+ ---- 标题:openstack系列- keystone部署文档
使用Docker 快速体验TDengine的官方文档地址如下:https://www.taosdata.com/cn/documentation/getting-started/docker ,按照这个操作 ,外部的应用程序连不上TDengine,这里记录下体验的完整结果。 windows 下起 docker 的完整命令行: docker run -tid --privileged=true --name=tdengine --hostname=tdengine -p 6030 -6042:6030-6042/tcp -p 6030-6043:6030-6043/udp tdengine/tdengine 编辑 Windows\System32\drivers\etc\hosts 并添加 "127.0.0.1 tdengine" 安装 TDengine client for Windows C:\TDengine\taos.exe -h tdengine 安装麦壳饼 开发的可视化管理工具
tdengine 常用命令 Tdengine是一款国产高性能时序数据库,以下常用问题排查使用指令。
为了提高公司办公效率,需要搭建一款文档分享server,windows可轻轻松松搭建一个文档服务器,但是为了配合研发同事的工作需要,综合考虑最终使用了Linux下的SVN作为首选。
转发一则消息: 对TDengine开源项目感兴趣的朋友,可报名参加。推荐人请填陶建辉,可获得赠票。
后台代码部署 前言: 需要环境有,JDK1.8,Maven3.8,Mysql8.0,Redis,Tomcat(自己百度安装),本项目内不含该服务部署 如有细微不同之处,会一对一进行讲诉 打开idea 找到application配置文件,修改数据库端口号、数据库名称、用户名、密码 随后即可点击运行按钮运行此工程 数据库部署 新建数据库,导入项目包里的sql文件即可,太基础这里不做讲解 前台工程项目部署
Mkdocs 是一个采用 Python 构建轻量级的静态 HTML 在线文档框架,内置部署到 Github Pages 的功能。我用来创建实践指南,用来做个人的知识积累。 更多的主题请参考 Wiki 页:https://github.com/mkdocs/mkdocs/wiki/MkDocs-Themes 创建并测试站点 通过mkdocs new <目录>就可以快速创建文档站点 在所在目录执行mkserve,你就可以在http://localhost:8000看到初始化的文档。Mkdocs 会监测目录的改动并重新生成站点更新浏览器。 但如果你修改了配置,比如主题。 HTML 生成和部署 执行mkdocs build会新建site目录,并将 markdown 文件构建为 html 文件。 - run: pip install mkdocs-material - run: mkdocs gh-deploy --force 提交后,你就可以看到自己的站点自动部署到
TDengine IDMP 作为 AI 原生的工业数据管理平台,专为工业场景设计了 “低运维成本、高安全性” 的运维体系,无需专业运维团队,系统管理员通过基础操作即可完成部署、权限、备份等核心工作,为数据治理提供坚实的后端保障 TDengine IDMP 部署:轻量化方案,适配不同工业场景工业企业的 IT 环境差异较大(如中小型工厂可能仅有单机服务器,大型集团需跨厂区集群),IDMP 提供 “单机部署” 与 “集群部署” 两种方案 运维避坑指南:常见问题与解决方案在 IDMP 运维过程中,管理员可能遇到一些典型问题,以下为常见问题及排查方法(参考官方文档 “运维指南” 章节):6. 总结:IDMP 让工业数据治理运维 “化繁为简”传统工业数据平台的运维,往往需要专业团队应对复杂的部署、权限、备份问题,而 TDengine IDMP 通过 “轻量化部署、精细化权限、自动化备份”,将运维门槛大幅降低 若需进一步优化运维效率,可参考 IDMP 官方文档 “高级运维” 章节,探索 “系统监控告警”“批量设备管理” 等进阶功能,实现运维自动化升级。
例如,TDengine采用分布式分片(Sharding)和副本策略,支持跨数据中心部署,并通过Raft协议实现强一致性。自动故障转移:当主节点宕机时,系统自动选举新主节点,确保服务不间断。 异地容灾:支持跨地域部署,如边云协同架构,防止区域性故障导致数据丢失。4.监控与自动化运维健康检测 :实时监控节点状态,触发告警和恢复流程。TDengine提供Web控制台和命令行工具简化运维。 二、为何选择TDengine?TDengine作为国产领先的开源云原生时序数据库,在高可用设计上具有显著优势:分布式架构与多副本容错基于Raft协议实现多副本数据同步,支持自动故障切换。 集成流式计算与缓存功能,无需额外部署Kafka或Redis。全场景适配与生态支持兼容SQL语法,支持Grafana、Telegraf等工具无缝集成。 企业可通过TDengine官方文档深入了解其高可用实现细节,并申请免费试用体验。
什么是 TDengine 早在 TDengine 还在开发阶段,就知道了它是主要运用在物联网领域的数据库。它的创始人是一位充满热情的资深程序员--陶建辉老师。 为什么选择树莓派作为开发部署平台 本身 TDengine 就是一个主要面向物联网领域的,而树莓派也是在物联网领域中有一定地位的存在。因此想看看它们两个在一起会碰撞出什么样的火花。 如果你对树莓派还不是很熟悉,没有关系,和我一起通过本篇文章看看从安装系统到完成部署是多么的简单。 1. databases")results = cursor.fetchall()for row in results: print(row) 复制代码 OK,一切都很完美,具体的其他操作大家可以参考官方文档 :文档 | 涛思数据 (taosdata.com) 总结 整体安装还是非常顺利的,如果你之前使用过 MySQL 这类的数据库,相信你几乎可以零成本转移到这个数据库上面来,至于为何选择这个数据库,这里就不在赘述了
在本文中,我将介绍一种基于Nginx的高可用方案,同时提供一份详细的部署文档。高可用方案本方案将使用Nginx来提供负载均衡和故障转移,同时使用keepalived来确保Nginx的高可用性。 部署文档以下是一份基于CentOS 7的Nginx高可用性方案的部署文档:步骤1:安装Nginx和keepalived在两台服务器上执行以下命令以安装Nginx和keepalived:Copy codeyum
tdengine是国内涛思数据开源的一款高性能时序数据库,尤其针对物联网应用领域,大部分采用C++语言开发,所以不存在类似cassandra的GC问题,涛思官网对自家产品与其他几款时序数据库做了比较详尽的性能对比 ,详见:文档 | 涛思数据 tdengine在很多方面性能都远超其他竞品,tdengine之所以快有开发语言问题,更多的是其在多方面的优化,比如一设备一表的设计,这种设计不管是读取还是插入都会有不同程度的性能提升 好了,进入今天的正题,说说tdengine的超级表设计,超级表是为了更好的管理一设备一表的模式而设计的,首先要强调的是tdengine是一款结构化的数据库(需要提前设计表结构),尤其是设备很多的时候,总不能提前为每个设备创建表结构 也就是说tdengine目前是不支持直接通过超级表插入数据的,笔者觉得也许这只是一个中间阶段,这种设计也许是从tdengine自身开发人员的角度出发的,使用者有时并不需要关注这些东西,期待可以直接通过超级表插入数据的功能 PS: 1、虽然tdengine暂时不支持通过超级表插入数据,但是支持通过超级表读取数据。 参考文章: 1、文档 | 涛思数据
此外,TDengine 提供了开放的 API 和丰富的生态工具链,可与多种数据分析、可视化工具集成,方便用户进行数据分析和挖掘。 TDengine 还支持多种数据格式的存储,包括关系型、非关系型、半结构化等,可满足不同类型数据的存储和管理需求。 目前码匠已经实现了与 TDengine 数据源的连接,支持对 TDengine 数据进行增、删、改、查, 同时还支持将数据绑定至各种组件,并通过简单的代码实现数据的可视化和计算等操作,能让您快速、高效地搭建应用和内部系统 在码匠中集成 TDengine 步骤一:新建数据源连接,选择 TDengine 数据源,并根据提示填写相应配置。 图片 步骤二:新建 TDengine 查询。 图片 在码匠中使用 TDengine 操作数据: 在码匠中可以对 TDengine 数据进行增、删、改、查的操作 使用数据: 这两种模式下,用户可以在左侧的查询面板内查看数据结构,并通过{{yourQueryName.data