每個工程師可能(neng)都遇到過類似場景：時(shi)序數(shu)據沉淀(dian)在(zai)數(shu)據庫中，格(ge)式規范(fan)、查(cha)詢快捷，但當任務升(sheng)級——比如滑(hua)窗(chuang)聚合(he)、多(duo)源拼接(jie)、機器學習訓練——一些業務可能(neng)就需要更強的(de)計算能(neng)力和(he)更靈活的(de)分析工具。TDengine 專注于高效存(cun)儲與極(ji)速(su)查(cha)詢，而在(zai)數(shu)據“算力”層(ceng)面，我們選擇(ze)了更強的(de)伙伴。
現在，TDengine 正式開放與 Apache Spark 的無縫集成通道。一個是高性能、低成本的時序數據庫，一(yi)個是(shi)橫掃大數(shu)據世界的(de)分析(xi)引擎，二者協同，打(da)通(tong)了(le)“數(shu)據庫”與“分析(xi)引擎”之間的(de)關鍵鏈路。
輕松讀寫、實時訂閱、批流一體：TDengine × Spark = 1+1＞2
通過 TDengine 提供的 Java Connector，Spark 不僅可以直接讀(du)取 TDengine 中的歷史數據，還能將處(chu)理(li)結果(guo)回寫(xie)數據庫，甚至(zhi)訂閱(yue)實(shi)時流數據進(jin)行流式(shi)計算。Spark 強(qiang)大(da)的分布式(shi)處(chu)理(li)能力為 TDengine 插上(shang)了“計算的翅(chi)膀”，進(jin)一步釋放出數據背后的洞察力。
結合(he) Spark 的(de) SQL、MLlib、Streaming 等組件(jian)，用戶(hu)可以基于 TDengine 中(zhong)的(de)時序數(shu)據實現(xian)從基礎報表(biao)，到模(mo)型訓(xun)練、趨勢預測(ce)、異(yi)常檢測(ce)等一系列(lie)數(shu)據分析(xi)任務。而(er)對 TDengine 用戶(hu)來說，無(wu)(wu)需(xu)更換系統、無(wu)(wu)需(xu)遷(qian)移數(shu)據，就能(neng)擁有一個靈活、強(qiang)大的(de)分析(xi)引(yin)擎(qing)，何(he)樂而(er)不為？
一站式集成流程，零門檻體驗大數據分析
TDengine 與 Spark 的(de)集(ji)成(cheng)過程并不復雜，只需滿(man)足(zu)以(yi)下四(si)個(ge)條(tiao)件：部(bu)署(shu) TDengine 3.3.6.0 及以(yi)上(shang)版本、配(pei)置 taosAdapter、準備 Spark 3.3.2+、加載 JDBC 驅動即可(ke)。
完成(cheng)集成(cheng)后，你將具備(bei)以下能力：
- 使用 SparkSQL 查詢 TDengine 數據，輕松實現跨表、跨庫的復雜分析；
- 基于 Java 提交任務，實現批量數據寫入或結果回寫；
- 通過標準 JDBC 接口，實時消費 TDengine 中的數據流，交由 Spark 進行進一步處理與計算。
我們在文檔中提(ti)供了詳盡的(de)代碼樣例，涵蓋讀取、寫入、訂閱與計算，方(fang)便(bian)用(yong)戶快速上手：
想讓你的時序數據“會思考”？不妨試試這套組合
數據(ju)的(de)價值不僅(jin)在于存得(de)(de)(de)(de)快、查得(de)(de)(de)(de)準，更在于“算得(de)(de)(de)(de)動、用得(de)(de)(de)(de)上(shang)”。TDengine × Spark，讓你(ni)在應對(dui)復雜業務(wu)計算時(shi)(shi)如(ru)虎(hu)添(tian)翼，真正把(ba)(ba)數據(ju)從(cong)存儲(chu)系統轉化為決(jue)策引(yin)擎。歡迎在評論區分享你(ni)是(shi)如(ru)何使(shi)用 Spark 與 TDengine 一起“玩(wan)轉數據(ju)”的(de)！數據(ju)的(de)價值不僅(jin)在于存得(de)(de)(de)(de)快、查得(de)(de)(de)(de)準，更在于“算得(de)(de)(de)(de)動、用得(de)(de)(de)(de)上(shang)”。TDengine × Spark，讓你(ni)在應對(dui)復雜業務(wu)計算時(shi)(shi)如(ru)虎(hu)添(tian)翼，真正把(ba)(ba)數據(ju)從(cong)存儲(chu)系統轉化為決(jue)策引(yin)擎。歡迎在評論區分享你(ni)是(shi)如(ru)何使(shi)用 Spark 與 TDengine 一起“玩(wan)轉數據(ju)”的(de)！
