[发明专利]一种实现数据流向建立时序数据库的方法有效

专利信息
申请号: 201910216903.6 申请日: 2019-03-21
公开(公告)号: CN109960691B 公开(公告)日: 2023-04-14
发明(设计)人: 王翠;苑晓龙;方亚东 申请(专利权)人: 浪潮软件集团有限公司
主分类号: G06F16/21 分类号: G06F16/21;G06F16/25
代理公司: 济南信达专利事务所有限公司 37100 代理人: 孙晶伟
地址: 250100 山东*** 国省代码: 山东;37
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摘要:
搜索关键词: 一种 实现 数据 流向 建立 时序 数据库 方法
【说明书】:

发明公开一种实现数据流向建立时序数据库的方法,涉及数据库建立技术领域;将数据源中需要流向时序数据库的数据的字段转化为字段和字段_value的形式,同时加上数据源中原有的timestamp和tags,作为数据的统一格式,对统一格式后的数据进行遍历,获取每条数据的字段名,并遍历字段名,当字段名不是timestamp、tags和字段名不包含_value时,对数据的字段进行处理转化,形成json格式新数据,所有json格式新数据组合成集合转发至时序数据库,完成数据的流入。

技术领域

本发明公开一种实现数据流向建立时序数据库的方法,涉及数据库建立技术领域。

背景技术

Spark Streaming是Spark core API的扩展,支持实时数据流的处理,并且具有可扩展,高吞吐量,容错的特点。数据来源比较广泛,如Kafka,Flume,Kinesis或TCP sockets,并且可以使用复杂的算法进行处理,这些算法使用诸如map,reduce,join和window等高级函数表示。Spark Streaming处理后的数据可以推送到文件系统,数据库等。

时序数据是基于时间的一系列的数据。在有时间的坐标中将这些数据点连成线,往过去看可以做成多纬度报表,揭示其趋势性、规律性、异常性;往未来看可以做大数据分析,机器学习,实现预测和预警。时序数据库是存放时序数据的数据库,并且支持时序数据的快速写入、持久化、多纬度的聚合查询等基本功能。对比传统数据库仅仅记录了数据的当前值,时序数据库则记录了所有的历史数据。同时时序数据的查询将时间作为过滤条件。

本发明提供一种实现数据流向建立时序数据库的方法,由spark streaming将数据转化为时序数据库支持的数据格式,推送到时序数据库,完成数据流向时序数据库,建立时序数据库的目的。

发明内容

本发明针对现有技术的问题,提供一种基于sparkstreaming实现数据流向时序数据库的方法,本发明提出的具体方案是:

一种实现数据流向建立时序数据库的方法,将数据源中需要流向时序数据库的数据的字段转化为字段和字段_value的形式,同时加上数据源中原有的timestamp和tags,作为数据的统一格式,

对统一格式后的数据进行遍历,获取每条数据的字段名,并遍历字段名,当字段名不是timestamp、tags和字段名不包含_value时,对数据的字段进行处理转化,形成json格式新数据,所有json格式新数据组合成集合转发至时序数据库,完成数据的流入。

所述的方法中基于Spark Streaming,利用sql语句将数据源中需要流向时序数据库的数据的字段转化为字段和字段_value的形式,同时加上数据源中原有的timestamp和tags,作为数据的统一格式。

所述的方法中对数据的字段进行处理转化:新建jsonMap对象,增加四个Map对象,其中四个key分别为metric,_value,tags和timestamp,以数据的字段名作为metric值,以数据的字段名加上_value字段对应的数据作为value值,tags和timestamp字段对应的数据分别作为tags和timestamp的值,数据的字段转化成json格式新数据。

所述的方法中对统一格式后的数据进行遍历,判断遍历累加次数i是否小于数据中所含的字段集合list的长度,小于则执行数据字段的遍历操作和json格式新数据集合的拼接操作,否则执行获取json格式新数据集合的操作。

所述的方法中遍历累加次数小于数据中所含的字段集合的长度,判断list(i)字段是否为tags,timenstamp或是包含_value,不是tags,timenstamp或是不包含_value,将list(i)字段作为metric值,并结合tags、timestamp以及list(i)_value三个字段转化成json格式新数据。

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