开发者社区> EMQ> 正文
阿里云
为了无法计算的价值
打开APP
阿里云APP内打开

EMQX Cloud更新:数据集成新增 HStreamDB & Tablestore

简介: EMQX Cloud版本更新,新增HStreamDB和阿里云Tablestore两个外部数据库扩展支持。
+关注继续查看

全托管 MQTT 消息云服务 EMQX Cloud 可以为用户提供可靠、实时的物联网数据移动、处理和集成,助力加速物联网平台与应用开发。

其中,基于原有高性能内置规则引擎优化升级的「数据集成」模块,为用户配置处理及响应消息流与设备事件规则提供了一个清晰灵活的「可配置」架构解决方案,支持包括 Kafka、MySQL、Redis、Webhook 等在内的数十种数据集成资源,是 EMQX Cloud 帮助用户实现数据灵活处理与集成的利器。

在最近的版本更新中,EMQX Cloud 又新增了HStreamDB 和阿里云 Tablestore 两个外部数据库扩展支持。

功能详情

借助数据集成功能,用户可以根据自己的需求通过创建资源、创建规则、添加动作、测试运行这 4 个简单的步骤完成配置,实现设备数据的灵活运转。不仅极大简化了开发过程,降低了业务系统和 EMQX Cloud 之间的耦合程度,也为 EMQX Cloud 的私有功能定制提供了一个更优秀的基础架构。

EMQX Cloud 数据集成步骤.png

EMQX Cloud 目前支持多种类型的数据队列、数据库及 Web 服务对接。本次新增的是分别由 EMQ 和阿里云开发的两款数据库。

EMQX Cloud 数据集成.png

HStreamDB

HStreamDB 是 EMQ 开源的一款专为流式数据设计的流数据库,可针对大规模实时数据流的接入、存储、处理、分发等环节进行全生命周期管理。它使用标准 SQL (及其流式拓展)作为主要接口语言,以实时性作为主要特征,旨在简化数据流的运维管理以及实时应用的开发。与 EMQX Cloud 集成后,用户可以轻松实现设备数据上云、处理与分发。

EMQX Cloud HStreamDB 配置界面.png

HStreamDB 配置界面

阿里云 Tablestore

阿里云表格存储(Tablestore)面向海量结构化数据提供 Serverless 表存储服务,同时针对物联网场景深度优化提供一站式的 IoTstore 解决方案。适用于海量账单、IM 消息、物联网、车联网、风控、推荐等场景中的结构化数据存储,提供海量数据低成本存储、毫秒级的在线数据查询和检索以及灵活的数据分析能力。

EMQX Cloud Tablestore 配置界面.png

Tablestore 配置界面

数据集成操作指南

HStreamDB 数据集成参考文档:https://docs.emqx.com/zh/cloud/latest/rule_engine/rule_engine_save_hstreamdb.html

Tablestore 数据集成参考文档:https://docs.emqx.com/zh/cloud/latest/rule_engine/rule_engine_save_tablestore.html

注:

1、本次更新资源在基础版不可用

2、对于专业版部署用户:请先完成 对等连接的创建,本文提到的 IP 均指资源的内网 IP。(专业版部署若开通 NAT 网关 也可使用公网 IP 连接资源)

版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。

相关文章
基于物联网平台 + Tablestore,如何打造设备元数据管理平台?
基于物联网平台 + Tablestore,如何打造设备元数据管理平台?
81 0
基于物联网平台 + Tablestore,如何打造设备元数据管理平台?
设备元数据场景有哪些业务需求,以及如何选择合适的存储组件和实现方案。
617 0
表格存储 Tablestore SQL 商业版介绍
表格存储(Tablestore)是阿里云自研的多模型结构化数据存储,提供海量结构化数据存储以及快速的查询和分析服务。表格存储的分布式存储和强大的索引引擎能够支持 PB 级存储、千万 TPS 以及毫秒级延迟的服务能力。使用表格存储你可以方便的存储和查询你的海量数据。 表格存储在 21 年 9 月正式公测了 SQL 功能,使得你在享受表格存储全托管,灵活的存储能力之外,可以让你的业务迁移更加平顺。经
695 0
基于Tablestore的一站式物联网存储解决方案-表设计篇
## 前言 本章节主要讲解表格存储Tablestore的实例、表的创建步骤和共享充电宝场景的数据表设计。 ​ ## 表设计 ### 表功能设计 这里按照功能需求分为三张数据表:元数据表、订单数据表、元数据时序表 - 元数据表 元数据表保存了机柜的最新状态数据。用户租借、归还充电宝,以及运维人员上下线机柜,都会更新元数据表记录。在元数据表上建立索引,可提供多维查询的能力。对元数据表按照字段进行
317 0
基于 MySQL + Tablestore 分层存储架构的大规模订单系统实践-历史数据分析篇
前言在大规模订单系统中,离线的数据分析必不可少。工程师和运营人员使用批处理工具如 Spark 对历史数据进行计算分析,其计算结果可以用于用户画像、产品推荐等多个场景。传统的 MySQL 分库分表架构是无法应对这种需求的,一般会引入 Hive 对数据进行归档存储,然后利用 Hive 来对接 Spark 或者 HiveSQL 等分析工具。这样的架构会带来很高的维护成本,首先 Hive、HDFS、Had
285 0
基于 MySQL + Tablestore 分层存储架构的大规模订单系统实践-数据处理ETL篇
前言大数据计算服务 MaxCompute(原名 ODPS)是一种快速、完全托管的EB级数据仓库解决方案。随着数据收集手段不断丰富,行业数据大量积累,数据规模已增长到了传统软件行业无法承载的海量数据(TB、PB、EB)级别。MaxCompute 致力于批量结构化数据的存储和计算,提供海量数据仓库的解决方案及分析建模服务。它具有大规模计算存储、多种计算模型、强数据安全、低成本、免运维、极致弹性扩展的优
244 0
使用EMR SQL 流处理 Tablestore
通过在E-MapReduce集群中使用Spark SQL访问表格存储。对于流计算,基于通道服务,利用CDC(数据变更捕获)技术完成Spark的mini batch流式消费和计算,同时提供了at-least-once一致性语义。 ## 前提条件 - 已创建E-MapReduce Hadoop集群。具体操作,请参见[创建集群](https://help.aliyun.com/document_
161 0
数据同步-从MySQL到Tablestore
数据同步-从MySQL到Tablestore DataX是阿里集团广泛使用的离线数据导出工具, 本文将详细介绍如何从MySQL导出全量数据到Tablestore(OTS)中。 一、导出步骤 DataX工具目前已经在github上开源,可以从github上拉到源代码进行本地编译,也可以直接下载编译好的压缩包进行解压直接使用,这里选择本地编译方式。
12940 0
MySQL 8.0 压缩包版安装方法
原文:MySQL 8.0 压缩包版安装方法 转自:https://blog.csdn.net/yangs_2012/article/details/80412016 注意: 操作系统:Windows 10 专业版(64位) MySQL版本:mysql-8.
2176 0
mysql5.6压缩版安装
下载完成后,会有mysql-5.6.38-winx64.zip格式的压缩包,解压后把文件夹放在你喜欢的位置,然后将文件夹改名为mysql5.6,本教程的路径为D:\学习软件\mysql5.6,并复制你的mysql5.6里的bin路径,所以复制为D:\学习软件\mysql5.6\bin 2.首先配置环境变量,我的电脑右键,属性》点击高级系统设置 image 高级选项里选择环境变量,双击path,点击新建,粘贴你的bin路径,然后一路确定。
1358 0
+关注
EMQ
开源物联网数据基础设施软件供应商
61
文章
0
问答
文章排行榜
最热
最新
相关电子书
更多
低代码开发师(初级)实战教程
立即下载
阿里巴巴DevOps 最佳实践手册
立即下载
冬季实战营第三期:MySQL数据库进阶实战
立即下载