标签：
在前面的《时序列数据库武斗大会之 TSDB 名录 Part 1》和《时序列数据库武斗大会之TSDB名录 Part 2》中，我们介绍了一些常见的TSDB，并在《时间序列数据库武斗大会之 KairosDB 篇》深入了解了KairosDB。本文将详细介绍TSDB中的OpenTSDB。
OpenTSDB ，可以认为是一个时系列数据（库），它基于HBase存储数据，充分发挥了HBase的分布式列存储特性，支持数百万每秒的读写，它的特点就是容易扩展，灵活的tag机制。
这里我们简单看一下它的架构，如下图所示：
其最主要的部件就是TSD了，这是接收数据并存储到HBase处理的核心所在。而带有C（collector）标志的Server，则是数据采集源，将数据发给 TSD服务。
为了安装 OpenTSDB ，都需要以下条件和软件：
如果你还想使用自带的界面，则需要安装GnuPlot 4.2及以后版本，以及gd和gd-devel等。这里我们选择了GnuPlot 5.0.1的版本。
根据情况执行（没有就装），安装所需软件
$ sudo yum install -y gd gd-devel libpng libpng-devel之后安装GnuPlot：
$ tar zxvf gnuplot-5.0.1.tar.gz
$ cd gnuplot-5.0.1
$ ./configure
$ make
$ sudo make install首先，确保设置了JAVA_HOME：
$ echo $JAVA_HOME
/usr这个不多说了，非常简单，只需要按照 https://hbase.apache.org/book.html#quickstart 这里所说，下载、解压、修改配置文件、启动即可。
这时候，再设置HBASE_HOME：
$ echo $HBASE_HOME
/opt/hbase-1.0.1.1之后便可启动hbase：
$ /opt/hbase-1.0.1.1/bin/start-hbase.sh
starting master, logging to /opt/hbase-1.0.1.1/logs/hbase-vagrant-master-localhost.localdomain.out 这个也很简单，如果build失败，那肯定是缺少Make或者Autotools等东西，用包管理器安装即可。
$ git clone git://github.com/OpenTSDB/opentsdb.git
$ cd opentsdb
$ ./build.sh创建表OpenTSDB所需要的表结构：
$ env COMPRESSION=NONE ./src/create_table.sh
2016-01-08 06:17:58,045 WARN [main] util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform… using builtin-java classes where applicable
HBase Shell; enter ‘help‘ for list of supported commands.
Type “exit” to leave the HBase Shell
Version 1.0.1.1, re1dbf4df30d214fca14908df71d038081577ea46, Sun May 17 12:34:26 PDT 2015
create ‘tsdb-uid’,
{NAME => ‘id’, COMPRESSION => ‘NONE’, BLOOMFILTER => ‘ROW’},
{NAME => ‘name’, COMPRESSION => ‘NONE’, BLOOMFILTER => ‘ROW’}
0 row(s) in 1.3180 seconds
Hbase::Table – tsdb-uid
create ‘tsdb’,
{NAME => ‘t’, VERSIONS => 1, COMPRESSION => ‘NONE’, BLOOMFILTER => ‘ROW’}
0 row(s) in 0.2400 seconds
Hbase::Table – tsdb
create ‘tsdb-tree’,
{NAME => ‘t’, VERSIONS => 1, COMPRESSION => ‘NONE’, BLOOMFILTER => ‘ROW’}
0 row(s) in 0.2160 seconds
Hbase::Table – tsdb-tree
create ‘tsdb-meta’,
{NAME => ‘name’, COMPRESSION => ‘NONE’, BLOOMFILTER => ‘ROW’}
0 row(s) in 0.4480 seconds
Hbase::Table – tsdb-meta 在habse shell里，可以看到表已经创建成功。
> list
TABLE
tsdb
tsdb-meta
tsdb-tree
tsdb-uid
4 row(s) in 0.0160 seconds 表创建之后，即可启动tsd服务，只需要运行如下命令：
$ build/tsdb tsd如果看到输出：
2016-01-09 05:51:10,875 INFO [main] TSDMain: Ready to serve on /0.0.0.0:4242 即可认为启动成功。
在安装并启动所有服务之后，我们就来尝试发送1条数据吧。
最简单的保存数据方式就是使用telnet。
$ telnet localhost 4242
put sys.cpu.user 1436333416 23 host=web01 user=10001 这时，从 OpenTSDB 自带界面都可以看到这些数据。 由于sys.cpu.sys的数据只有一条，所以 OpenTSDB 只能看到一个点。
下图为 OpenTSDB 自带的查询界面，访问http://localhost:4242即可。
我们来看看 OpenTSDB 的重要概念uid，先从HBase中存储的数据开始吧，我们来看一下它都有哪些表，以及这些表都是干什么的。
tsdb：存储数据点
hbase(main):003:0> scan ‘tsdb‘
ROW COLUMN+CELL
\x00\x00\x01U\x9C\xAEP\x00\x column=t:q\x80, timestamp=1436350142588, value=\x17
00\x01\x00\x00\x01\x00\x00\x
02\x00\x00\x02
1 row(s) in 0.2800 seconds 可以看出，该表只有一条数据，我们先不管rowid，只来看看列，只有一列，值为0x17，即十进制23，即该metric的值。
左面的row key则是 OpenTSDB 的特点之一，其规则为：
metric + timestamp + tagk1 + tagv1… + tagkN + tagvN 以上属性值均为对应名称的uid。
我们上面添加的metric为：
sys.cpu.user 1436333416 23 host=web01 user=10001 一共涉及到5个uid，即名为sys.cpu.user的metric，以及host和user两个tagk及其值web01和10001。
上面数据的row key为：
\x00\x00\x01U\x9C\xAEP\x00\x00\x01\x00\x00\x01\x00\x00\x02\x00\x00\x02具体这个row key是怎么算出来的，我们来看看tsdb-uid表。
tsdb-uid：存储name和uid的映射关系
下面tsdb-uid表的数据，各行之间人为加了空行，为方便显示。
tsdb-uid用来保存名字和UID（metric，tagk，tagv）之间互相映射的关系，都是成组出现的，即给定一个name和uid，会保存（name,uid）和（uid,name）两条记录。
我们一共看到了8行数据。
前面我们在tsdb表中已经看到，metric数据的row key为\x00\x00\x01U\x9C\xAEP\x00\x00\x01\x00\x00\x01\x00\x00\x02\x00\x00\x02，我们将其分解下，用+号连起来（从name到uid的映射为最后5行）：
\x00\x00\x01 + U + \x9C\xAE + P + \x00\x00\x01 + \x00\x00\x01 + \x00\x00\x02 + \x00\x00\x02
sys.cpu.user 1436333416 host = web01 user = 10001 可以看出，这和我们前面说到的row key的构成方式是吻合的。
需要着重说明的是时间戳的存储方式
虽然我们指定的时间是以秒为单位的，但是，row key中用到的却是以一小时为单位的，即：1436333416 – 1436333416 % 3600 = 1436331600。
1436331600转换为16进制，即0x55 0x9c 0xae 0x50，而0x55即大写字母U，0x50为大写字母P，这就是4个字节的时间戳存储方式。相信下面这张图能帮助各位更好理解这个意思，即一小时只有一个row key，每秒钟的数据都会存为一列，大大提高查询的速度。
反过来，从uid到name也一样，比如找uid为\x00\x00\x02的tagk，我们从上面结果可以看到，该row key（\x00\x00\x02）有4列，而column=name:tagk的value就是user，非常简单直观。
重要：我们看到，上面的metric也好，tagk或者tagv也好，uid只有3个字节，这是 OpenTSDB 的默认配置，三个字节，应该能表示1600多万的不同数据，这对metric名或者tagk来说足够长了，对tagv来说就不一定了，比如tagv是ip地址的话，或者电话号码，那么这个字段就不够长了，这时可以通过修改源代码来重新编译 OpenTSDB 就可以了，同时要注意的是，重编以后，老数据就不能直接使用了，需要导出后重新导入。
tsdb-meta：元数据表
我们再看下第三个表tsdb-meta，这是用来存储时间序列索引和元数据的表。这也是一个可选特性，默认是不开启的，可以通过配置文件来启用该特性，这里不做特殊介绍了。
tsdb-tree：树形表
第4个表是tsdb-tree，用来以树状层次关系来表示metric的结构，只有在配置文件开启该特性后，才会使用此表，这里我们不介绍了，可以自己尝试。
保存数据除了我们前面用到的telnet方式，也可以选择HTTP API或者批量导入工具“` import（http://opentsdb.net/docs/build/html/user_guide/cli/import.html ）
假设我们有如下数据，保存为文件mysql.json：
[ { "metric": "mysql.innodb.rowlocktime", "timestamp": 1435716527, "value": 1234, "tags": { "host": "web01", "dc": "beijing" } }, { "metric": "mysql.innodb.rowlocktime", "timestamp": 1435716529, "value": 2345, "tags": { "host": "web01", "dc": "beijing" } }, { "metric": "mysql.innodb.rowlocktime", "timestamp": 1435716627, "value": 3456, "tags": { "host": "web02", "dc": "beijing" } }, { "metric": "mysql.innodb.rowlocktime", "timestamp": 1435716727, "value": 6789, "tags": { "host": "web01", "dc": "tianjin" } } ]之后执行如下命令：
$ curl -X POST -H “Content-Type: application/json” http://localhost:4242/api/put -d @mysql.json即可将数据保存到 OpenTSDB 了。
看完了如何保存数据，我们再来看看如何查询数据。
查询数据可以使用query接口，它既可以使用get的query string方式，也可以使用post方式以JSON格式指定查询条件，这里我们以后者为例，对刚才保存的数据进行说明。
首先，保存如下内容为search.json：
{ "start": 1435716527, "queries": [ { "metric": "mysql.innodb.rowlocktime", "aggregator": "avg", "tags": { "host": "*", "dc": "beijing" } } ] }执行如下命令进行查询：
$ curl -s -X POST -H "Content-Type: application/json" http://localhost:4242/api/query -d @search.json | jq . [ { "metric": "mysql.innodb.rowlocktime", "tags": { "host": "web01", "dc": "beijing" }, "aggregateTags": [], "dps": { "1435716527": 1234, "1435716529": 2345 } }, { "metric": "mysql.innodb.rowlocktime", "tags": { "host": "web02", "dc": "beijing" }, "aggregateTags": [], "dps": { "1435716627": 3456 } } ] ``` 可以看出，我们保存了dc=tianjin的数据，但是并没有在此查询中返回，这是因为，我们指定了dc=beijing这一条件。值得注意的是，tags参数在新版本2.2中，将不被推荐，取而代之的是filters参数。
可以看出来， OpenTSDB 还是非常容易上手的，尤其是单机版，安装也很简单。有HBase作为后盾，查询起来也非常快，很多大公司，类似雅虎等，也都在用此软件。
但是，大规模用起来，多个TDB以及多存储节点等，应该都需要专业、细心的运维工作了。
标签：
原文地址：http://www.cnblogs.com/276815076/p/5479070.html
