自己制作的网站上传到服务器后怎么原来的网页没有变,wordpress收录p,建设网站需要的技术指标,深圳高端网站建设价格概念 Timeplus是一个流处理器。它提供强大的端到端功能#xff0c;利用开源流引擎Proton来帮助数据团队快速直观地处理流数据和历史数据#xff0c;可供各种规模和行业的组织使用。它使数据工程师和平台工程师能够使用 SQL 释放流数据价值。
Timeplus 控制台可以轻松连接到不…概念 Timeplus是一个流处理器。它提供强大的端到端功能利用开源流引擎Proton来帮助数据团队快速直观地处理流数据和历史数据可供各种规模和行业的组织使用。它使数据工程师和平台工程师能够使用 SQL 释放流数据价值。
Timeplus 控制台可以轻松连接到不同的数据源例如 Apache Kafka、Confluence Cloud、Redpanda、NATS、Web Socket/SSE、CSV 文件上传等、通过 SQL 查询探索流模式、发送实时见解和向其他系统或个人发出警报并创建仪表板和可视化。 关于Timeplus 与 proton的关系 Proton是Timeplus开源的核心系统。 Timeplus Cloud是云端的Proton支持多租户外加 Web UIdashboard alert血缘图和一些Proton不支持的数据源通过额外组建。 对于 On-prem私有化部署官方提供了Timeplus Enterprise功能和 Timeplus Cloud 相似。 Timeplus 与Clickhouse的关系 Timeplus的Proton就是基于ClickHouse开发的或者说内置ClickHouse就是一个 proton 进程去掉一些不需要的ClickHouse 的功能和函数加入流计算能力和一个流存储。 event数据先进入这个 streaming storage实现small batch write然后再自动转批写到 OLAP 存储。 必须明确的是Timeplus的Proton与现有Clickhouse集群没关系timeplus需要依赖自己内部Proton改造的clickhouse提供计算能力而不能依赖现有的clickhouse提供的计算能力但支持读写远程的clickhouse集群。 Timeplus两种运行方式 最简单就是 All In One用 Timeplus 自己做历史存储也做流存储自己做流计算也自己做历史计算当你有数据在 ClickHouse 时也可以把 Timeplus 当 Flink等流处理框架用从 Kafka 读数据写到远程的 ClickHouse Timeplus语法 Timeplus的SQL语法类似Clickhouse语法支持ClickHouse协议加上自己的一些tumble/hop/session方法在Flink等流程处理常见的函数。 消息触发机制 Timeplus的触发机制是micro-batch而不是per event trigger但可以做到毫秒级。 如果是 global aggregation 默认是2秒发一次聚合数据这个用户可以自定义最大可以支持到微秒。 Timeplus的触发策略还是比较全的也是一大优势。 Timeplus与RisingWave比较 Timeplus与流处理数据库RisingWave相比较最大的优势是Timeplus可以很好的支持随机分析因为其底层基于Clickhouse。
部署环境
获取docker编排文件 wget https://github.com/timeplus-io/proton/blob/develop/examples/ecommerce/docker-compose.yml 启动服务 docker compose up -d 进入客户端 docker exec -it proton-demo-ecommerce-proton-1 proton-client 实例demo
ecommerce case
DROP STREAM default.frontend_events0;
CREATE STREAM frontend_events0(raw string) \
SETTINGS typekafka, \brokersredpanda:9092,\topicowlshop-frontend-events;-- Create externarl stream to read data from Kafka/Redpanda
CREATE EXTERNAL STREAM frontend_events(raw string)
SETTINGS typekafka, brokersredpanda:9092,topicowlshop-frontend-events;-- Scan incoming events
select * from frontend_events;-- Get live count
select count() from frontend_events;-- Filter events by JSON attributes
select _tp_time, raw:ipAddress, raw:requestedUrl from frontend_events where raw:methodPOST;-- Show a live ASCII bar chart
select raw:method, count() as cnt, bar(cnt, 0, 40,5) as bar from frontend_events group by raw:method order by cnt desc limit 5 by emit_version();
MATERIALIZED VIEW
CREATE MATERIALIZED VIEW IF NOT EXISTS mv01 \
AS select _tp_time, raw:ipAddress, raw:requestedUrl from frontend_events where raw:methodPOST;--1. Streaming mode: SELECT * FROM materialized_view
SELECT * FROM mv01;--2.Historical mode: SELECT * FROM table(materialized_view)
SELECT * FROM table(mv01);--3.Historical streaming mode: SELECT * FROM materialized_view WHERE _tp_time1970-01-01 Get all past results and as well as the future data.
SELECT * FROM mv01 WHERE _tp_time1970-01-01;--4.Pre-aggregation mode: SELECT * FROM table(materialized_view) where __tp_version in (SELECT max(__tp_version) as m from table(materialized_view)) This immediately returns the most recent query result. We will provide new syntax to simplify this.监控case
数据按照预设的时间批次进行分组例如2024-01-01 08:00:00、2024-01-01 08-30:00并实时统计每个批次内的数据计数。 当批次数据计数在指定的延迟时间内未达到预设数量时例如从2024-01-01 08:00:00延迟1小时触发时间为系统时间2024-01-01 09:00:00会触发警报。发布批量数据的指标包括批量时间、触发报警时的计数数据量等
create stream s1(ts datetime64,cnt int32);
insert into s1(ts,cnt) values(2024-02-28 20:59:00,2);select * from s1 where ts now()-1m \
emit last 5m on proctime;关于Timeplus
github 仓库
官方文档
Timeplus知乎主页
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