1.4 處理時序數(shù)據(jù)所需要的核心模塊

為了高效處理時序數(shù)據(jù)，一個完善的時序大數(shù)據(jù)平臺應具備以下核心模塊。

1.數(shù)據(jù)庫

數(shù)據(jù)庫負責高效存儲和讀取時序數(shù)據(jù)。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)場景中，設備產(chǎn)生的時序數(shù)據(jù)量龐大。數(shù)據(jù)庫需要將這些數(shù)據(jù)持久化存儲在硬盤上，并盡可能地進行壓縮，以降低存儲成本。同時，數(shù)據(jù)庫還須確保實時查詢和歷史數(shù)據(jù)查詢的效率。常見的存儲方案包括關系型數(shù)據(jù)庫（如MySQL、Oracle）和Hadoop體系的HBase，以及專用時序數(shù)據(jù)庫（如InfluxDB、OpenTSDB、Prom-etheus）。

2. 數(shù)據(jù)訂閱

許多時序數(shù)據(jù)應用需要實時訂閱業(yè)務所需的數(shù)據(jù)，以便及時了解被監(jiān)測對象的最新狀態(tài)，并利用AI或其他工具進行實時數(shù)據(jù)分析。同時，出于數(shù)據(jù)隱私和安全考慮，平臺應僅允許應用訂閱其權限范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)。因此，一個高效的時序大數(shù)據(jù)平臺應具備強大的數(shù)據(jù)訂閱功能，既幫助應用實時獲取最新數(shù)據(jù)，又確保數(shù)據(jù)權限得到妥善控制。

3. ETL

在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)場景中，時序數(shù)據(jù)的采集需要通過專門的ETL（Extract，Transform，Load，提取、轉換和加載）工具進行數(shù)據(jù)提取、清洗和轉換，以便將數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)庫并確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。由于不同數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)可能使用不同的標準，如測量單位的不同、時區(qū)的不一致或命名規(guī)范的不一致，因此需要對匯聚的數(shù)據(jù)進行轉換。

4. 流計算

物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和金融應用需要對時序數(shù)據(jù)流進行高效、快速計算，以滿足實時業(yè)務需求。例如，對于實時采集的智能電表電流和電壓數(shù)據(jù)，需要立即計算出各電表的有功功率和無功功率。因此，時序大數(shù)據(jù)平臺通常會采用流處理框架，如Apache Spark和Apache Flink。

5.緩存

由于物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和金融應用需要實時展示設備或股票的最新狀態(tài)，因此需要緩存技術提供快速的數(shù)據(jù)訪問。由于時序數(shù)據(jù)量巨大，若不使用緩存技術，而采用常規(guī)的讀取和篩選方法，將難以實現(xiàn)設備最新狀態(tài)的實時監(jiān)控，從而導致較大的延遲，失去“實時”的意義。因此，緩存技術/工具（如Redis）是時序大數(shù)據(jù)平臺不可或缺的一部分。

處理時序數(shù)據(jù)需要多個模塊的協(xié)同工作，從數(shù)據(jù)采集到存儲、計算、分析與可視化，再到專用的時序數(shù)據(jù)分析算法庫，每個環(huán)節(jié)都需要相應的工具支持。合理選擇和搭配這些工具，才能高效處理各種類型的時序數(shù)據(jù)，挖掘數(shù)據(jù)背后的價值。