linux安装influxdb-爱代码爱编程
Linux安装Influxdb 1、安装步骤1.1、安装Influxdb步骤1.2、Influxdb默认安装路径1.3、命令行操作Influxdb,建库,建用户1.3.1 进入influxdb命令行1.3.2
代码编织梦想
Linux安装Influxdb 1、安装步骤1.1、安装Influxdb步骤1.2、Influxdb默认安装路径1.3、命令行操作Influxdb,建库,建用户1.3.1 进入influxdb命令行1.3.2
你是否还在为手动编写建表语句而烦恼?现在有了 Starrock 建表神器,一切都变得简单了。让你省去繁琐的手动编写过程,减少枯燥无意义的重复劳动,提高你的生产效率。 StarRocks建表在线工具 工具地址:StarRocks建表语句 https://www.atbigapp.com/tool/createTableStarRocks?t=websit
method 我这里封装用的是taos 时许库。 statTaosMapper.queryRealValPage(param) 查询的数据结构为 public List<Map<String, Object
Kafka 是一款具备高吞吐量、高可靠性和高可扩展性的分布式消息队列,而 GreptimeDB 是专门用于存储时间序列数据的开源时序数据库。两者在各自的领域都表现出色,但如何高效地连接它们以实现数据的无缝传输和处理? Ve
赛题地址: 电力需求预测挑战赛 接上篇简单的赛题数据观察(主要包括:缺失值查询pandas-isnull-sum函数、不同特征[一列数据称为一个特征]类型查询pandas-info函数、基本的统计变量[以特征为单位进行查看
智慧居家养老概念及相关政策、主要功能、硬件、软件应用和家庭养老床位是现代养老服务体系中的重要组成部分。以下是对这些方面的详细介绍: 一、智慧居家养老概念及相关政策 1. 概念: 智慧居家养老是指利用物联网(IoT)、大数据、云计算、人工智能(AI)、5G等先进信息技术,为老年人提供高效、便捷、安全的养老服务。其目的是提高老年人的生活质量,延长他们在
陈建功(1893年9月8日—1971年4月11日),字业成,浙江绍兴人,数学家、数学教育家,中国函数论研究的开拓者之一。复旦大学、杭州大学教授。毕生从事数学教育和研究,在函数论,特别是三角级数方面卓有成就,创立了具有特色的函数论学派(陈苏学派),享有国际声誉。1971年4月11日逝世。 1909年,考入绍兴府中学堂,鲁迅先生当年就在那里执教。1910年,
Whether big models can boost human creativity 随着人工智能技术的快速发展,大型神经网络模型(以下简称“大模型”)在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著成果。然而,关于大模型是否能促进人类创造力的问题,人们有着不同的看法和观点。本文将从现有技术天花板出发,探讨大模型在提高人类创造力方面的潜力和局限性,为相关
9 月 6 日,“以实时,见未来” DolphinDB 2024 年度峰会在杭州成功举办。上午,DolphinDB 创始团队与技术团队分别从不同方面介绍了 DolphinDB 这一年来的创新和突破。没来到现场没关系,现在就为您送上全场完整视频回放~(请点击“阅读原文”,或前往 B 站搜索「DolphinDB」进入主页观看) 全程回顾观看网址: http
在这个数字化时代,金融科技正以前所未有的速度发展,而权益类数字基建作为这一进程的核心支撑,正不断推动着金融领域的创新与变革。 DolphinDB 2024 年度峰会的分论坛 A 聚焦《权益类数字基建与技术创新》这一核心议题,邀请到了业内资深专家,深入剖析权益类数字基建的最新进展,分享技术创新如何赋能投资实践。圆桌环节更邀请到了数位嘉宾,共同探讨如何通过前
一直以来,金融领域的业务开发都有着专业性极强、多要素融合波及面广的特点,这些特点对金融领域的基础软件和开发工具建设提出了很大挑战。为了应对这一行业难题,DolphinDB 差异化地以“引擎、函数、模块、插件”四大工具构成业务中间件的概念,为金融业务团队开发效率大幅提速;同时,DolphinDB 将通过多个版本的迭代,打造一个集全局数据目录、分布式集群调度、
近年来,FICC 投资交易呈现活跃多元态势,创新转型稳步推进。FICC 平台电子化方兴未艾,是机构提升服务效率和质量的一大着力点。因此,在 FICC 平台建设上,许多机构都进行了深入研究,积累了丰富的实践经验。 DolphinDB 2024 年度峰会分论坛 C 聚焦于“创新业态下的 FICC 投资与交易”,邀请多位专家分享 FICC 平台构建经验。在圆桌
随着物联网(IoT)的普及,各行业纷纷部署大量传感器、设备生成的数据流,面对如此海量的时间序列数据,如何高效存储、查询和分析成为关键。为此,时序数据库(Time Series Database, TSDB)在IoT系统中得到
在数字经济快速发展的背景下,智慧水利作为重要的基础设施之一,正逐步成为提升水资源管理效率、优化生态环境的重要力量。江西省水投江河信息技术有限公司(以下简称“江河信息”)作为高新技术国有企业,坚定致力于打造数字经济产业标杆服务商,并在全国范围内提供一流的智慧水利运营服务。近期,TDengine 正式签约江河信息,携手推动水利物联感知服务平台的升级。 在
在不锈钢生产领域,企业面临着信息孤岛和数据分散的挑战,尤其在冶炼、连铸和轧钢等关键工艺以及能源管理上,这种现象导致生产要素(人、机、料、法、环)的分析管理模型难以全面、深入地实施。为了应对这一挑战,企业亟需构建一个统一的工艺全流程数据平台,以提升生产效率和决策的实时性。 浙江青山钢铁有限公司通过引入 TDengine 数据平台,成功实现了冶金全流程质
作为一款高效便捷的大数据平台,TDengine 的使用体验极为极为流畅,用户可以轻松实现数据的实时采集、存储与分析,快速获取所需的信息和洞察。但在追求最佳实践的过程中,我们仍需关注一些关键问题。例如,多个设备是否应该向同一个子表写入数据?在数据列过滤查询与基于标签的过滤查询之间,效率的差异有多大?此外,如何实现数据的高效压缩也是值得探讨的话题。本篇文章将通
在 TDengine 3.2.3.0 版本中,我们针对流式计算新增了计数窗口,进一步优化了流式数据处理的能力。本文将为大家解读流式计算与几大窗口的关系,并针对新增的计数窗口进行详细的介绍,帮助大家进一步了解 TDengine 流式计算,以便更好地进行应用。 什么是 TDengine 流计算? 流计算是一种数据处理方式,旨在实时处理和分析数据流,以便在数
在火力发电厂中,汽轮机作为能量转换的核心设备,其稳定性直接关系到电力供应的可靠性和经济效益。因此,对汽轮机状态的监测与维护成为了发电厂日常经营中的重要工作。然而,传统的监测方式受到复杂运行环境和数据处理能力的限制,难以实现高效、精准的监测。为此,TDengine与国家电力投资集团有限公司旗下的四个火力发电厂达成合作,通过引入 TDengine 企业版,
在现代钢铁制造领域,生产过程的复杂性与高效运作的需求对企业的管理和技术系统提出了极高的要求。面对成千上万的监测点,以及海量的时序数据,企业面临的首要挑战是如何高效存储、处理和分析这些数据,从而提升生产效率并确保系统稳定性。特别是随着数据量的指数级增长,传统的存储和查询系统已难以满足实时性与准确性的要求。 在此背景下,某钢厂在最新项目中采用了北京首钢自动化
在 7 月 26 日的 TDengine 用户大会上,新奥数能 / 物联和数据技术召集人袁文科进行了题为《基于新一代时序数据库 TDengine助力泛能网能碳产业智能平台底座升级》的主题演讲。他从泛能网能碳产业智能平台的业务及架构痛点出发,详细分享了在数据库选型、平台架构改造、新旧底座替换以及数据迁移等多个维度的经验,为与会者提供了宝贵的参考。本文据此演讲