Hadoop集群监控需要使用时间序列数据库，今天花了半天时间调研使用了一下最近比较火的InfluxDB，发现还真是不错，记录一下学习心得。
Influx是用Go语言写的，专为时间序列数据持久化所开发的，由于使用Go语言，所以各平台基本都支持。类似的时间序列数据库还有OpenTSDB，Prometheus等。
OpenTSDB很有名，性能也不错，但是基于HBase，要用那个还得先搭一套HBase，有点为了吃红烧肉自己得先去杀猪，烫皮，拔毛的感觉。Prometheus相关文档和讨论太少，而InfluxDB项目活跃，使用者多，文档也比较丰富，所以先看看这个。Influx可以说是LevelDB的Go语言修改版实现，LevelDB采用LSM引擎，效率很高，Influx是基于LSM引擎再修改的TSM引擎，专为时间序列设计。
InfluxDB 架构原理介绍
LevelDB 架构原理介绍
下午跟七牛的CrazyJVM聊了一下，因为七牛都是用Go，所以也大量部署了Influx给大型企业级用户使用，据说是全球大的InfluxDB集群，七牛也给Influx提交了大量的Patch，结果Influx通过早期开源弄得差不多稳定了，突然就闭源了，这也太不局气了，然后搞Cluster功能收费，单机功能免费使用。
昨天看了一会文档，今天试用了一下，感觉很不错，值得推荐。把学习了解的内容记录下来，供爱好者参考，也省的自己时间长忘了。
InfluxDB其实不能说像哪个数据库，初上手感觉更像Mongo类型的NoSQL，但是有意思的是，它提供了类SQL接口，对开发人员十分友好。命令行查询结果的界面又有点像MySQL，挺有意思的。
不写安装部署和CLI接口，因为实在没得可写，直接yum或者apt就装了。service一启动，再influx命令就进命令行了，网上一大堆安装教程
InfluxDB有几个关键概念是需要了解的。
database：相当于RDBMS里面的库名。创建数据库的语句也十分相似。一进去就可以先创建一个数据库玩，加不加分号都行。
CREATE DATABASE 'hadoop'然后需要创建一个用户，我省事点，直接创建一个高权限，就看了一天，然后直接写REST接口去了，权限管理慢慢再细看。
CREATE USER "xianglei" WITH PASSWORD 'password' WITH ALL PRIVILEGES使用查询语句插入一条数据
INSERT hdfs,hdfs=adh,path=/ free=2341234,used=51234123,nonhdfs=1234Influx没有先建立schema的概念，因为Influx允许存储的数据是schemeless的，表在这里叫做measurement，数据在插入时如果没有表，则自动创建该表。
measurement: 相当于RDBMS里面的数据表名。
在上面的INSERT语句中，跟在insert后面的第一个hdfs就是measurement，如果不存在一个叫做hdfs的，就自动创建一个叫做hdfs的表，否则直接插入数据。
然后是tags，tags的概念类似于RDBMS里面的查询索引名，这里的tags是hdfs=adh和path=/，等于我建立了两个tags。
free往后统称叫fields，tags和fields之间用空格分开，tags和fields内部自己用逗号分开。tags和fields名称可以随意填写，主要是一开始设计好就行。
所以，对以上插入语句做一个注释的话，就是这样。
INSERT [hdfs(measurement)],[hdfs=adh,path=/(tags)] [free=2341234,used=51234123,nonhdfs=1234(fields)]然后即可查询该数据
SELECT free FROM hdfs WHERE hdfs='adh' and path='/'name: hdfs time free ---- ---- 1485251656036494252 425234 1485251673348104714 425234这里的where条件，即是上面tags里面的hdfs=adh和path=/，所以tags可以随意添加，但是在插入第一条数据的时候，最好先设计好你的查询条件。当然，你插入的任何数据，都会自动添加time列，数了数，应该是纳秒级的时间戳。
上面是Influx的基本概念和基本使用的记录，下面是接口开发的使用。以Tornado示例Restful查询接口。
Influx本身支持restful的HTTP API，python有直接封装的接口可以调用，直接 pip install influxdb即可
influxdb-python文档
Talk is cheap, show me your code.
Models Influx模块，用于连接influxdb
class InfluxClient: def __init__(self): self._conf = ParseConfig() self._config = self._conf.load() self._server = self._config['influxdb']['server'] self._port = self._config['influxdb']['port'] self._user = self._config['influxdb']['username'] self._pass = self._config['influxdb']['password'] self._db = self._config['influxdb']['db'] self._retention_days = self._config['influxdb']['retention']['days'] self._retention_replica = self._config['influxdb']['retention']['replica'] self._retention_name = self._config['influxdb']['retention']['name'] self._client = InfluxDBClient(self._server, self._port, self._user, self._pass, self._db) def _create_database(self): try: self._client.create_database(self._db) except Exception, e: print e.message def _create_retention_policy(self): try: self._client.create_retention_policy(self._retention_name, self._retention_days, self._retention_replica, default=True) except Exception, e: print e.message def _switch_user(self): try: self._client.switch_user(self._user, self._pass) except Exception, e: print e.message def write_points(self, data): self._create_database() self._create_retention_policy() if self._client.write_points(data): return True else: return False def query(self, qry): try: result = self._client.query(qry) return result except Exception, e: return e.message连接influxdb的配置从项目的配置文件里读取，自己写也行。
Controller模块InfluxController
class InfluxRestController(tornado.web.RequestHandler): ''' "GET" op=query&qry=select+used+from+hdfs+where+hdfs=adh ''' 查询方法，使用HTTP GET def get(self, *args, **kwargs): op = self.get_argument('op') #自己实现的python switch case，网上一大堆 for case in switch(op): if case('query'): #查询语句从url参数获取 qry = self.get_argument('qry') #实例化Models里面的class influx = InfluxClient() result = influx.query(qry) #返回结果为对象，通过raw属性获取对象中的字典。 self.write(json.dumps(result.raw, ensure_ascii=False)) break if case(): self.write('No argument found') #写入数据，使用HTTP PUT def put(self): op = self.get_argument('op') for case in switch(op): if case('write'): #data should urldecode first and then turn into json data = json.loads(urllib.unquote(self.get_argument('data'))) influx = InfluxClient() #写入成功或失败判断 if influx.write_points(data): self.write('{"result":true}') else: self.write('{"result":false}') break if case(): self.write('No argument found')Tornado配置路由
applications = tornado.web.Application( [ (r'/', IndexController), (r'/ws/api/influx', InfluxRestController) ], **settings )JSON项目配置文件
{ "http_port": 19998, "influxdb":{ "server": "47.88.6.247", "port": "8086", "username": "root", "password": "root", "db": "hadoop", "retention": { "days": "365d", "replica": 3, "name": "hound_policy" }, "replica": 3 }, "copyright": "CopyLeft 2017 Xianglei" }插入测试
def test_write(): base_url = 'http://localhost:19998/ws/api/influx' #data = '[{"measurement": "hdfs"},"tags":{"hdfs": "adh","path":"/user"},"fields":{"used": 234123412343423423,"free": 425234523462546546,"nonhdfs": 1341453452345}]' #构造插入数据 body = dict() body['measurement'] = 'hdfs' body['tags'] = dict() body['tags']['hdfs'] = 'adh' body['tags']['path'] = '/' body['fields'] = dict() body['fields']['used'] = 234123 body['fields']['free'] = 425234 body['fields']['nonhdfs'] = 13414 tmp = list() tmp.append(body) op = 'write' # dict data to json and urlencode data = urllib.urlencode({'op': op, 'data': json.dumps(tmp)}) headers = {'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8'} try: http = tornado.httpclient.HTTPClient() response = http.fetch( tornado.httpclient.HTTPRequest( url=base_url, method='PUT', headers=headers, body=data ) ) print response.body except tornado.httpclient.HTTPError, e: print e test_write()插入数据后通过访问http连接获取插入结果
curl -i "http://localhost:19998/ws/api/influx?op=query&qry=select%20*%20from%20hdfs" HTTP/1.1 200 OK Date: Tue, 24 Jan 2017 15:47:42 GMT Content-Length: 1055 Etag: "7a2b1af6edd4f6d11f8b000de64050a729e8621e" Content-Type: text/html; charset=UTF-8 Server: TornadoServer/4.4.2 {"values": [["2017-01-24T09:54:16.036494252Z", 425234, "adh", 13414, "/", 234123]], "name": "hdfs", "columns": ["time", "free", "hdfs", "nonhdfs", "path", "used"]}收工，明天用React写监控前端
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