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- 开发指南(适用于2.x及之前)
- 简介
- MapReduce服务样例工程构建方式
- HBase应用开发
- Hive应用开发
- MapReduce应用开发
- HDFS应用开发
- Spark应用开发
- 概述
- 环境准备
- 开发程序
- 调测程序
- 调优程序
- Spark接口
- FAQ
- 如何添加自定义代码的依赖包
- 如何处理自动加载的依赖包
- 运行SparkStreamingKafka样例工程时报“类不存在”问题
- 执行Spark Core应用,尝试收集大量数据到Driver端,当Driver端内存不足时,应用挂起不退出
- Spark应用名在使用yarn-cluster模式提交时不生效
- 如何采用Java命令提交Spark应用
- SparkSQL UDF功能的权限控制机制
- 由于kafka配置的限制,导致Spark Streaming应用运行失败
- 如何使用IDEA远程调试
- 使用IBM JDK产生异常,提示“Problem performing GSS wrap”信息
- Structured Streaming的cluster模式,在数据处理过程中终止ApplicationManager,应用失败
- Spark on Yarn的client模式下spark-submit提交任务出现FileNotFoundException异常
- Spark任务读取HBase报错“had a not serializable result”
- 开发规范
- Storm应用开发
- Kafka应用开发
- Presto应用开发
- OpenTSDB应用开发
- Flink应用开发
- Impala应用开发
- Alluxio应用开发
- 附录
常用概念
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更新时间:2020/12/15 GMT+08:00
基本概念
- data point:时间序列数据点,包括metric、timestamp、value和tag。表示某个metric在某个时间点的数值。
- metric:指标项。例如,在系统监控中的CPU使用率、内存、IO等指标。
- timestamp:UNIX时间戳(自Epoch以来的秒或毫秒),即value产生的时间。
- value:某个metric的值,是JSON格式的事件或直方图/摘要。
- tag:标签,是由Tagk和Tagv组成的键值对。用于描述该点所属的时间序列。
标签允许您从不同的源或相关实体中分离出类似的数据点,因此您可以轻松地单独或成组地绘制它们。标签的一个常见用法是使用生成数据点的机器名称以及机器所属的集群或池的名称来注释数据点。这使您可以轻松地制作显示每个服务器的服务状态的仪表盘,以及显示跨逻辑服务器池的聚合状态的仪表盘。
OpenTSDB系统表简介
OpenTSDB是基于HBase存储时序数据的,在集群中开启OpenTSDB后,系统会在集群中创建4张HBase表。OpenTSDB系统表如所表1示。

请不要人为去修改这4张HBase表,因为这可能会导致OpenTSDB不可用。
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