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官方文档这样描述：OpenTSDB is a distributed, scalable Time Series Database (TSDB) written on top of HBase；
翻译过来就是，基于Hbase的分布式的，可伸缩的时间序列数据库。
主要用途，就是做监控系统；譬如收集大规模集群（包括网络设备、操作系统、应用程序）的监控数据并进行存储，查询。
存储到OpenTSDB的数据，是以metric为单位的，metric就是1个监控项，譬如服务器的话，会有CPU使用率、内存使用率这些metric；
OpenTSDB使用HBase作为存储，由于有良好的设计，因此对metric的数据存储支持到秒级别；
OpenTSDB支持数据永久存储，即保存的数据不会主动删除；并且原始数据会一直保存（有些监控系统会将较久之前的数据聚合之后保存）
介绍这些概念的时候，我们先看一个实际的场景。
譬如假设我们采集1个服务器（hostname=qatest）的CPU使用率，发现该服务器在21:00的时候，CPU使用率达到99%
下面结合例子看看OpenTSDB存储的一些核心概念
1）Metric：即平时我们所说的监控项。譬如上面的CPU使用率
2）Tags：就是一些标签，在OpenTSDB里面，Tags由tagk和tagv组成，即tagk=takv。标签是用来描述Metric的，譬如上面为了标记是服务器A的CpuUsage，tags可为hostname=qatest
3）Value：一个Value表示一个metric的实际数值，譬如上面的99%
4）Timestamp：即时间戳，用来描述Value是什么时候的；譬如上面的21:00
5）Data Point：即某个Metric在某个时间点的数值。
Data Point包括以下部分：Metric、Tags、Value、Timestamp
上面描述的服务器在21:00时候的cpu使用率，就是1个DataPoint
保存到OpenTSDB的，就是无数个DataPoint。
Servers：就是服务器了，上面的C就是指Collector，可以理解为OpenTSDB的agent，通过Collector收集数据，推送数据；
TSD：TSD是对外通信的无状态的服务器，Collector可以通过TSD简单的RPC协议推送监控数据；另外TSD还提供了一个web UI页面供数据查询；另外也可以通过脚本查询监控数据，对监控数据做报警
HBase：TSD收到监控数据后，是通过AsyncHbase这个库来将数据写入到HBase；AsyncHbase是完全异步、非阻塞、线程安全的Hbase客户端，使用更少的线程、锁以及内存，可以提供更高的吞吐量，特别对于大量的写操作。
OpenTSDB介绍——基于Hbase的分布式的，可伸缩的时间序列数据库，而Hbase本质是列存储
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原文地址：http://www.cnblogs.com/bonelee/p/6237004.html
