KairosDB 1.13安装手记

最新推荐文章于 2025-11-12 02:42:27 发布
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本文记录了KairosDB 1.13的安装过程，KairosDB是一个基于Cassandra的时间序列数据库，用于处理监控数据。它不是一个完整的DB，而是一个存储和查询引擎。安装步骤包括下载tar包、解压、配置、启动服务以及在Cassandra上进行参数优化。完成安装后，可以通过Web页面进行查看。

PS：为了处理监控数据，我们需要一个时间序列数据库，OpenTSDB是前驱，但是是基于Hbase实现的，后来有了一个基于Cassandra的实现，就是KairosDB，模型上设计很有意思，依赖Cassandra的Column Family实现的大宽表来存储时间序列的数据（最多20亿列哦），细节找个时间再讲。

反正我们就是选取了KairosDB，既可以借鉴Cassandra的能力，又可以不用自己实现时间序列模型，何乐不为。

PPS：KariosDB并非DB，仅仅是基于某种datastore的时间序列存储和查询引擎，还自带了一个小型的图标引擎，并非真正的TSDB


下面讲安装，安装KariosDB

1. 下载安装包，很简单，下载tar包

参考地址：https://github.com/kairosdb/kairosdb/releases

2. 安装，tar包丢Linux上解压即可

3. 配置

（1）到/conf目录下，找到kairosdb.properties，修改datastore为cassandra

#kairosdb.service.datastore=org.kairosdb.datastore.h2.H2Module
kairosdb.datastore.concurrentQueryThreads=5
kairosdb.service.datastore=org.kairosdb.datastore.cassandra.CassandraModule
（2）设置cassandra的连接方式 

kairosdb.datastore.cassandra.host_list=192.168.1.107:9160
kairosdb.datastore.cassandra.keyspace=kairosdb
PS：由用户名密码就加上，我这里做demo没考虑安全性 <
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<think>好的，我需要帮助用户解决在特定环境中安装TensorFlow 1.13版本的问题。首先，我得回忆一下用户提供的引用内容，看看有没有相关的信息可以利用。 引用[1]提到安装特定版本的numpy，比如1.14.5，并且要确保TensorFlow和numpy版本匹配。这说明在安装TensorFlow 1.13时，可能需要检查numpy的兼容版本。用户可能遇到的问题之一就是版本不兼容，所以需要强调这一点。 引用[2]讨论了在Ubuntu18.04上安装tensorflow-gpu1.13.1的情况，指出需要CUDA 10.0的支持，因为高版本的CUDA可能不兼容。这里用户可能需要注意CUDA和cuDNN的版本匹配，特别是如果他们要使用GPU版本的话。用户如果安装的是GPU版本，必须确保CUDA和cuDNN的版本正确，否则会导致安装失败或者运行错误。 引用[3]展示了如何通过tensorboard查看数据流图，这可能和安装后的验证步骤有关，但用户当前的问题主要是安装，所以暂时可能不需要深入这部分，不过可以作为安装后的验证步骤提到。 接下来，我需要整理安装TensorFlow 1.13的具体步骤。首先，用户需要确定是安装CPU还是GPU版本。对于GPU版本，必须安装CUDA和cuDNN，并且版本要对应。根据引用[2]，TensorFlow 1.13需要CUDA 10.0和cuDNN 7.4。如果用户的环境已经安装了这些依赖，那就可以直接安装；如果没有，可能需要先安装这些依赖。 然后，安装TensorFlow本身可以通过pip命令，指定版本为1.13.0。同时，需要确保Python版本兼容，TensorFlow 1.13通常支持Python 3.5到3.7，所以用户需要检查他们的Python版本是否符合要求。 此外，引用[1]中提到可能需要安装特定版本的numpy，比如1.14.5，所以在安装完TensorFlow后，如果遇到numpy版本不兼容的问题，用户需要降级numpy。或者，在安装TensorFlow时，指定numpy的版本，例如使用pip install tensorflow==1.13.0 numpy==1.14.5，这样可以同时安装兼容的版本。 用户可能是在虚拟环境中安装，比如使用conda或者venv，这样可以避免与其他项目的依赖冲突。所以建议用户创建并激活虚拟环境后再进行安装，这样更安全。 验证安装是否成功可以通过导入TensorFlow并输出版本号，或者运行一个简单的程序，比如打印“Hello, TensorFlow!”以及检查GPU是否被识别（如果是GPU版本的话）。 可能遇到的问题包括：CUDA/cuDNN版本不正确，导致GPU无法使用；Python版本过高或过低；numpy等依赖库版本不兼容。需要针对这些问题给出解决建议，比如降级依赖库，检查CUDA环境变量等。 最后，根据用户提供的引用和常见问题，生成相关问题，帮助用户进一步解决可能遇到的困难，比如如何检查CUDA版本，如何创建虚拟环境，或者如何处理依赖冲突等。</think>### 安装TensorFlow 1.13的步骤指南 #### 1. **确认Python版本兼容性** - TensorFlow 1.13支持Python 3.5–3.7，建议使用Python 3.6或3.7。 - 检查Python版本： ```bash python --version ``` #### 2. **创建虚拟环境（推荐）** - 使用`conda`或`venv`隔离依赖： ```bash conda create -n tf1.13 python=3.6 conda activate tf1.13 ``` 或 ```bash python -m venv tf1.13_env source tf1.13_env/bin/activate # Linux/Mac tf1.13_env\Scripts\activate # Windows ``` #### 3. **安装TensorFlow 1.13** - **CPU版本**： ```bash pip install tensorflow==1.13.0 ``` - **GPU版本**（需CUDA 10.0 + cuDNN 7.4）： ```bash pip install tensorflow-gpu==1.13.0 ``` #### 4. **处理依赖冲突** - 若安装后出现numpy版本问题（如引用[1]所述），降级numpy： ```bash pip install numpy==1.14.5 ``` - 其他常见依赖版本要求： - `protobuf<3.8`（若报错则指定`protobuf==3.7.1`） #### 5. **验证安装** - 运行Python并检查TensorFlow版本： ```python import tensorflow as tf print(tf.__version__) # 应输出1.13.0或1.13.1 ``` - GPU版本需确认GPU识别： ```python print(tf.test.is_gpu_available()) # 应返回True ``` #### 6. **注意事项（针对引用内容）** - **CUDA版本**：若使用GPU，必须安装CUDA 10.0和cuDNN 7.4（引用[2]提到高版本不兼容）[^2]。 - **numpy限制**：避免安装最新版numpy，需控制在兼容范围内（如1.14.5）[^1]。 --- ###
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