這是一個大數據爆發的時代。面對信息的激流、多元化數據的涌現，我們在獲取、存儲、傳輸、理解、分析、應用、維護大數據時，無疑需要一種便捷的信息交流通道，以便快速、有效、準確地理解和駕馭這個過程。本文將通過時序數據庫(InfluxDB)+Grafana的實踐，來介紹如何將數據便捷地展現出來。

?

一、InfluxDB

?

開源的分布式時序、時間和指標數據庫，使用Go語言編寫，無需外部依賴。其中，時間序列數據庫是數據格式里包含Timestamp字段的數據，比如某一時間用戶上網流量、通話詳單等。但是，有什么數據不包含Timestamp呢？幾乎所有的數據都可以打上一個Timestamp字段。時間序列數據更重要的一個屬性是如何去查詢它，包括數據的過濾、計算等。

?

它有三大特性：

• 時序性（Time Series）：與時間相關的函數的靈活使用（例如最大、最小、求和等）；

• 度量（Metrics）：對實時大量數據進行計算；

• 事件（Event）：支持任意的事件數據，換句話說，任意事件的數據我們都可以做操作。

?

個人認為InfluxDB的幾個優點：

• 無特殊依賴，幾乎開箱即用（如ElasticSearch需要Java）

• 自帶數據過期功能；

• 自帶權限管理，精細到“表”級別；

• 原生的HTTP支持，內置HTTP API

• 強大的類SQL語法，支持min, max, sum, count, mean, median 等一系列函數，方便統計。

• 自帶管理界面(如下圖)，免插件配置。

?

?

InfluxDB基本概念

?

1、與傳統數據庫中的名詞做比較

?

InfluxDB中的名詞	傳統數據庫中的概念
database	數據庫
measurement	數據庫中的表
points	表里面的一行數據

?

2、InfluxDB中特有的概念

?

1）Point

?

Point由時間戳（time）、數據（field）、標簽（tags）組成。

?

Point相當于傳統數據庫里的一行數據，如下表所示：

?

Point屬性	傳統數據庫中的概念
time	每個數據記錄時間，是數據庫中的主索引(會自動生成)
fields	各種記錄值（沒有索引的屬性）也就是記錄的值：溫度， ? 濕度
tags	各種有索引的屬性：地區，海拔

?

2）series

?

所有在數據庫中的數據，都需要通過圖表來展示，而這個series表示這個表里面的數據，可以在圖表上畫成幾條線：通過tags排列組合算出來。

?

如下所示：

?

?

3、InfluxDB相關API

?

InfluxDB 支持http api?方式寫入數據。使用curl這個工具來模擬HTTP 請求，在實際使用中，可以將請求寫入代碼中，通過其他編程語言來模擬HTTP請求。

?

例如：通過HTTP API向Internet_users這張表添加數據

curl -v –XPOST "http:// localhost:8086/write?db=Internet&u=user&p=password" --data-binary "Internet_users,users=小區上網用戶,mobile=移動端上網用戶,users_num=56,

mobile_num=21 1493571600000000000"

?

?

說明：

• db=Interne是指使用Interne數據庫；

• --data-binary后面是需插入數據，其中：

Internet_users：表名（measurement）

tag字段：users和mobile,值分別為：小區上網用和移動端上網用戶

field key字段：users_num和mobile_num，值分別為56和21

時間戳（timestamp）：1493571600000000000

?

這樣，就向Interne數據庫的Internet_users表中插入了一條數據。

?

需要注意，DB參數必須指定一個數據庫中已經存在的數據庫名，數據體的格式遵從InfluxDB規定格式，首先是表名，后面是tags，然后是field，最后是時間戳。tags、field和時間戳三者之間以空格相分隔。

?

InfluxDB 數據可視化工具

?

InfluxDB 用于存儲基于時間的數據，比如監控數據，因為InfluxDB本身提供了Http API，所以可以使用InfluxDB很方便的搭建了個監控數據存儲中心。對于InfluxDB中的數據展示，這里不得不提數據展示利器-Grafana。

?

二、Grafana

?

一個純粹的HTML/JS應用，其功能非常強大，訪問InfluxDB時不會有跨域訪問的限制。只要配置好數據源為InfluxDB之后就可以，剩下的工作就是配置圖表。

?

配置數據源：

?

?

設置查詢條件：

?

?

展示數據：

?

?

Grafana告警功能

?

沒有比”可視化“更好的一個詞能來概括運維的本質，我想Grafana也是深知廣大運維人員的痛處：如何用可視化數據說話？ 所以Grafana在 4.0以后版本：新增報警功能（Alerting），根據官網介紹，Grafana報警方式也有很多種，常見的Email、Slack即時通訊、webhook等。

?

下圖為目前集群Grafana監控界面，主要包含對集群主機CPU、內存配合Grafana的閾值預警功能：

?

主機內存和CPU使用率監控：

?

?

通過規則配置，可配置相關監控規則，包含相關邏輯與時間跨度以及監控告警條件。目前，僅支持一種條件類型—— Query 。可以指定Query字母，時間跨度和聚合函數。字母指定你在Metrics tab里設置的聚合函數。Query的結果和聚合函數將會是一個單一的值，用于后面判斷是否超過了閾值。

?

規則配置完成后可在報警列表里統一查看報表狀態：

?

?

三、實踐案例

?

1、數據采集規劃

?

目前采集數據主要來源于Hadoop的jmx監控，獲取相關Cluster、Queue等Metrics信息以及部分Oracle日志信息，通過相關接口寫入InfluxDB數據庫，根據來源及日志信息從數據庫層進行獨立管理設計，以便后續維護。

?

2、InfluxDB數據庫權限配置

?

InfluxDB自帶權限控制，權限分別為：

• ADMIN：所有者

• READ :只讀 （精確到庫與表）

• WRITE：只寫 （精確到庫與表）

• ALL (READ 和 WRITE ) ：讀和寫

?

鑒于源數據流，目前只會用到三個角色，對于這三個角色分工如下：

• ADMIN：維護人員

• READ：數據展示與后臺查詢（Grafana上設置的Influnxdb為只讀）

• WRITE：外部程序（插入數據至Influnxdb）

?

配置數據庫權限需開啟相關認證，操作如下：

vi /etc/InfluxDB/InfluxDB.conf

?

把 [http] 標簽下的 auth-enabled 選項值改為 true

[http]?

enabled = true?

bind-address = ":8086"?

auth-enabled = true

log-enabled = true?

write-tracing = false?

pprof-enabled = false?

https-enabled = false?

https-certificate = "/etc/ssl/InfluxDB.pem"

?

3、Influnxdb和Grafana高可用配置

?

本次實踐為了避免因主機通斷而導致Influnxdb和Grafana服務無法使用的情況，所以在部署應用時用了2臺虛擬機，2臺虛擬機安裝的服務如下：

?

主機	服務
Localhost-01	InfluxDB+Grafana
Localhost-02	InfluxDB+Grafana

?

在系統層方面又做了如下設置：

?

• 主機域名設置

?

將兩臺主機設置為主備模式，共用同一個域名http://xxx.xxx.com

?

域名	主機	主備模式
http://xxx.xxx.com	Localhost-01	主
http://xxx.xxx.com	Localhost-02	備

?

• 負載均衡設置

?

負載均衡設置即VIP主用與容災端域名+端口與的Localhost-01～02主備節點域名+端口映射。大家都知道InfluxDB和Grafana端口如下圖展示：

?

服務	端口
InfluxDB	8083
InfluxDB	8086
InfluxDB	8088
Grafana	3000

?

所以映射關系可設計成這樣：

• VIP：主用ip、容災ip

• VPORT：8083

• 均衡算法：pi 32 rr

• 健康檢查：tcp

• 實例IP及端口：

  Localhost-01的ip 8083

  Localhost-02的ip 8083

?

其它端口均按此設置，負載均衡設置完成后，這里不得不提Grafana配置，如果要做到可視化展示的高可用，那么Grafana配置數據源就必須采用域名+端口的方式：

?

?

至此數據安全設置完畢。

?

4、Grafana界面配置

?

完成以上環境配置，根據相關需求進行Grafana界面配置以及監控配置，具體操作可以參照官網操作教程，這里不再贅述。

?

HDFS目錄配額監控：

?

?

HDFS空間使用率監控：

?

轉載于:https://www.cnblogs.com/davidwang456/p/7795263.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的基于InfluxDB+Grafana打造大数据监控利器--转的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。