浅谈Doris在物联网应用

发布时间:2024年01月04日

一、Doris简介

? ? ? ?Doris是一个高性能的分布式列式存储系统,支持PB级别的数据存储和查询。它最初由360公司开发,后来被百度接手,开源并进入了Apache社区,成为了Apache Doris(原名Apache Kylin)。Doris专门用于OLAP场景,具有优秀的查询性能和易用性,广泛应用于企业数据分析领域。

二、物联网设备数据分析

? ? ? ?物联网设备数量越来越多,产生的数据也越来越庞大。这些数据包含了丰富的信息,可以用于各种应用场景,例如健康监测、智能家居控制等。为了充分利用这些数据,我们需要对其进行分析。

物联网设备数据通常包含以下几个维度:

  1. 设备标识符:每个设备都有唯一的标识符,用于区分不同的设备。

  2. 时间戳:记录数据产生的时间,用于分析设备的使用情况和趋势。

  3. 传感器类型:设备通常会有多个传感器,例如温度、湿度、光照等,每个传感器都有不同的类型。

  4. 传感器数值:记录传感器采集到的数值,例如温度、湿度等。

基于这些维度,我们可以进行各种数据分析,例如:

  1. 设备使用情况分析:统计每个设备的使用时间、使用次数等信息,进一步分析设备的健康状况和维护需求。

  2. 传感器数据分析:对每个传感器的数据进行统计和分析,例如计算平均值、方差、最大值、最小值等,进一步理解设备的工作状态和环境变化情况。

  3. 设备趋势分析:对设备产生的数据进行时间序列分析,例如预测未来一段时间内的设备使用情况和传感器数据变化趋势。

三、Doris的使用

? ? ?在Doris中,我们可以将物联网设备数据按照设备标识符、时间戳、传感器类型等字段进行建模,并进行数据导入和查询。具体来说,我们可以按照以下步骤进行数据分析:

  1. 建立数据模型:在Doris中建立数据表,定义每个字段的数据类型和含义。例如,可以创建一个名为“iot_data”的表,包含以下字段:
  • device_id:设备标识符,类型为字符串。

  • timestamp:时间戳,类型为时间类型。

  • sensor_type:传感器类型,类型为字符串。

  • sensor_value:传感器数值,类型为浮点数。

  1. 导入数据:将物联网设备产生的数据导入到Doris中。可以使用Sqoop等工具进行数据导入,也可以通过Doris提供的API进行数据导入。

  2. 查询数据:使用Doris查询语句查询数据。例如,可以使用以下语句查询某个设备在某个时间段内的温度数据:

SELECT timestamp, sensor_value FROM iot_data WHERE device_id = 'device001' AND sensor_type = 'temperature' AND timestamp BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-01-04';

? ? 查询结果可以保存为CSV或Parquet格式,方便后续处理和分析。

四、Python代码示例

? ?下面是一个使用Python连接Doris并查询数据的示例代码:

import pyodbc 
# 连接Doris数据库 
conn_str = 'DRIVER={Doris};SERVER=127.0.0.1;PORT=9030;UID=root;PWD=123456;DATABASE=default' cnxn = pyodbc.connect(conn_str) 
# 查询温度数据 
sql = "SELECT timestamp, sensor_value FROM iot_data WHERE device_id = 'device001' AND sensor_type = 'temperature'" cursor = cnxn.cursor() cursor.execute(sql) 
# 输出查询结果 
for row in cursor: print(row.timestamp, row.sensor_value)

以上代码使用pyodbc库连接Doris数据库,并查询名为“iot_data”的表中设备标识符为“device001”且传感器类型为“temperature”的数据。查询结果以元组形式输出。

五、总结

? ? ? 本文介绍了如何使用Doris分析物联网设备数据,包含基本概念和技术实现。通过使用Doris,我们可以轻松地对物联网设备数据进行建模、导入和查询,进一步分析设备使用情况和环境变化情况,为设备维护和管理提供有力支持。同时,我们还提供了Python代码示例,帮助读者更好地理解和使用Doris。

文章来源:https://blog.csdn.net/wnm23/article/details/135396797
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