JAVA整合 influxdb2.0 简单使用

时序数据库概念

移步–参考链接

2 JAVA整合

1 引入依赖
        <dependency>
            <groupId>com.influxdb</groupId>
            <artifactId>influxdb-client-java</artifactId>
            <version>3.0.1</version>
            <scope>compile</scope>
        </dependency>
2 配置文件
  influx:
    url: http://192.168.1.102:8086
    token: xF2FXNMETEDKU-8_0U5Jlxki2mxxxoGtfb4HQglUOFjc1od9jWzv3Bqeqnmw0v33ItmGA-hW2J1PxKQw==
    org: my-org
    bucket: my-bucket
    database: testinfluxdb
3 config配置文件
@Configuration
public class InfluxdbConfig {

    @Value("${spring.influx.url}")
    private String influxDBUrl;
    @Value("${spring.influx.token}")
    private String token;

    @Bean
    public InfluxDBClient influxDBClient() {
        InfluxDBClient influxDBClient = InfluxDBClientFactory.create(influxDBUrl, token.toCharArray());
        influxDBClient.setLogLevel(LogLevel.BASIC);
        return influxDBClient;
    }

}

4 influxdb 插入数据到influxdb

        Map<String, Object> dataMap = new HashMap(1) {{
            put(environDTO.getName(), actualValue);
        }};
        //存入时序数据库
        insertService.insertData("environment_test", dataMap);

@Service
public class InsertServiceImpl implements InsertService {
    @Resource
    private InfluxDBClient influxDBClient;

    @Value("${spring.influx.org}")
    private String org;
    @Value("${spring.influx.bucket}")
    private String bucket;

    @Override
    public void insertData(String measurement, Map<String, Object> fields) {
        //System.out.println("=============开始插入数据=============");
        WriteOptions writeOptions = WriteOptions.builder()
                .batchSize(5000)
                .flushInterval(1000)
                .bufferLimit(10000)
                .jitterInterval(1000)
                .retryInterval(5000)
                .build();
        try (WriteApi writeApi = influxDBClient.getWriteApi(writeOptions)) {
            Point point = Point
                    .measurement(measurement)
                    .addFields(fields)
                    .time(Instant.now(), WritePrecision.NS);
            writeApi.writePoint(bucket, org, point);
        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }

    }
}
5 从influxdb中读取数据

  //从时序数据库查值
 Map<String, List<Map<String, Object>>> stringListMap = selectService.selectData(nameList);

@Service
public class SelectServiceImpl implements SelectService {
    @Value("${spring.influx.org}")
    private String org;

    @Value("${spring.influx.bucket}")
    private String bucket;

    @Resource
    private InfluxDBClient influxDBClient;

    private static final String MEASUREMENT = "environment_test";


    @Override
    public Map<String, List<Map<String, Object>>> selectData(List<String> stringList) {
        StringBuilder sql1 = new StringBuilder();
        for (int i = 0; i < stringList.size(); i++) {
            if (i == stringList.size() - 1) {
                sql1.append('"').append(stringList.get(i)).append('"');
            } else {
                sql1.append('"').append(stringList.get(i)).append('"').append(" or r[\"_field\"] == ");
            }
        }
        String sql2 = "|> range(start: -1m)";

        String sql = "from(bucket: \"%s\")\n" + sql2 +
                    "  |> filter(fn: (r) => r[\"_measurement\"] == \"%s\")\n" +
                    "  |> filter(fn: (r) => r[\"_field\"] == " + sql1 + ")\n" +
                    "  |> sort(columns:[\"valueTime\"])  " +
                    "  |> yield()";

        return select(sql);
    }

    @Override
    public Map<String, List<Map<String, Object>>> selectHistoryData(List<String> stringList) {
        StringBuilder sql1 = new StringBuilder();
        for (int i = 0; i < stringList.size(); i++) {
            if (i == stringList.size() - 1) {
                sql1.append('"').append(stringList.get(i)).append('"');
            } else {
                sql1.append('"').append(stringList.get(i)).append('"').append(" or r[\"_field\"] == ");
            }
        }
        String sql2 = "|> range(start: -23h)";
        String sql = "  from(bucket: \"%s\")\n" + sql2 +
                    "  |> filter(fn: (r) => r[\"_measurement\"] == \"%s\")\n" +
                    "  |> filter(fn: (r) => r[\"_field\"] == " + sql1 + ")\n" +
                    "  |> sort(columns:[\"valueTime\"])  " +
                    "  |> aggregateWindow(every: 1h, fn: mean, createEmpty: true)\n" +
                    "  |> yield(name: \"mean\")";

        return select(sql);
    }

    private Map<String, List<Map<String, Object>>> select(String sql){
        String flux = String.format(sql, bucket, MEASUREMENT);
        QueryApi queryApi = influxDBClient.getQueryApi();

        List<FluxTable> tables = queryApi.query(flux, org);

        Map<String, List<Map<String, Object>>> resulMap = new HashMap<>();

        if (CollectionUtil.isNotEmpty(tables)) {
            for (FluxTable table : tables) {
                List<FluxRecord> records = table.getRecords();
                List<Map<String, Object>> mapList = new ArrayList<>();
                for (FluxRecord fluxRecord : records) {
                    Map<String, Object> map = new HashMap<>();
                    map.put("value", fluxRecord.getValue());
                    map.put("valueTime", fluxRecord.getTime());//Instant
                    map.put("field", fluxRecord.getField());
                    mapList.add(map);
                }
                String name = (String) mapList.get(0).get("field");
                resulMap.put(name, mapList);
            }
        }
        return resulMap;
    }

}

在这里插入图片描述

生成查询语句

在这里插入图片描述

<think>好的,我现在需要帮用户分析他们提到的培训评估分系统的技术方案。首先,用户已经详细描述了系统的功能和组成部分,我需要先理解这些内容,然后整理出一个结构清晰的技术方案。 首先,系统分为几个模块:培训数据管理、资源消耗分析、行动趋势分析、培训效果分析、复盘回放模块。每个模块都有特定的功能,比如数据采集、处理、存储,以及各种分析评估和可视化展示。用户还提到数据采集是通过网络接口获取侦检、去污洗消、医疗救治的数据,然后经过预处理(去噪、补位、去重、对齐)后存储,后续用于统计分析,并以图表形式展示。 接下来,我需要考虑技术架构的分层。通常系统会分为数据采集层、数据处理层、数据存储层、业务逻辑层和展示层。数据采集层需要支持多种接口,可能涉及API网关、消息队列等技术。数据处理层要做数据清洗和预处理,可能需要使用ETL工具或者编写自定义的清洗逻辑。数据存储层可能需要关系型数据库和时序数据库,或者大数据平台如Hadoop、Spark。业务逻辑层需要实现各个模块的分析算法,比如资源消耗模型、趋势预测模型等。展示层则需要前端框架来实现可视化,比如ECharts、D3.js,或者使用现成的BI工具。 然后,复盘回放模块需要记录操作步骤和数据,可能需要事件溯源模式,存储时间序列的数据,回放时要能按时间线重现操作。这里可能需要高精度的时间戳和高效的数据检索。 技术选型方面,后端可能用Java或Python,前端用Vue或React,数据库用MySQL、PostgreSQL或时序数据库InfluxDB,大数据处理用Hadoop/Spark,消息队列用Kafka或RabbitMQ。可视化库选ECharts或Highcharts,云计算平台可以用AWS或阿里云。 另外,用户提到预处理步骤包括去噪、补位、去重、对齐。去噪可能需要滤波算法或异常检测;补位是处理缺失数据,可以用插值方法;去重就是消除重复记录;对齐则是时间或数据字段的统一,可能需要时间戳同步或数据格式标准化。 安全性和扩展性也需要考虑,比如数据加密、权限控制,系统设计要模块化,方便后续功能扩展。 需要检查是否有遗漏的部分,比如网络接口的具体实现方式,数据存储的具体结构,分析模型的具体算法等。但用户可能不需要过于详细的算法描述,而是更关注整体架构和技术栈。 最后,整合这些思路,按照功能模块、技术架构、数据处理流程、可视化方案、关键技术的顺序组织内容,确保逻辑清晰,技术方案可行,并且符合用户的需求。</think>以下是对该培训评估分系统的技术方案分析,按功能模块与技术实现分层说明: --- ### 一、系统功能模块划分 1. **培训数据管理模块** - **功能**:通过API/消息队列采集侦检、去污洗消、医疗救治等实操数据。 - **技术实现**: - 网络接口协议:HTTP/RESTful API、WebSocket实时传输 - 数据预处理:去噪(均值滤波/异常值剔除)、补位(线性插值)、去重(哈希比对)、对齐(时间戳同步) 2. **资源消耗分析模块** - **功能**:统计药品、装备、人力等消耗数据,生成直方图/饼状图。 - **技术实现**: - 动态聚合计算:基于SQL/Spark实时统计 - 模型支持:资源损耗预测(时间序列分析如ARIMA) 3. **行动趋势分析模块** - **功能**:二三维态势融合展示,结合曲线/柱状图实时反馈行动趋势。 - **技术实现**: - 可视化引擎:Cesium(三维地理空间)+ ECharts(二维图表) - 趋势算法:移动平均法、马尔可夫链状态转移预测 4. **培训效果分析模块** - **功能**:评估指挥决策合理性、操作规范性,输出折线图/雷达图。 - **技术实现**: - 评价模型:层次分析法(AHP)量化指标权重 - 比对基准:预设规则库(如SOP标准操作流程) 5. **复盘回放模块** - **功能**:按时间轴回放操作步骤,支持暂停/逐帧分析。 - **技术实现**: - 数据存储:时序数据库(InfluxDB)记录操作事件流 - 回放引擎:基于WebGL的时空轨迹渲染 --- ### 二、技术架构设计 1. **数据流架构** ```mermaid graph LR A[数据采集] -->|Kafka| B[预处理] B -->|清洗后数据| C[MySQL/时序库] C --> D[分析引擎] D -->|统计结果| E[可视化服务] ``` 2. **关键技术选型** - **后端框架**:Spring Boot(资源管理微服务)+ Python(数据分析服务) - **实时计算**:Flink流处理引擎(行动趋势动态分析) - **三维可视化**:Three.js + 地理信息系统(GIS)叠加热力图 - **安全机制**:OAuth2.0鉴权 + 数据脱敏(医疗敏感信息处理) --- ### 三、核心创新点 1. **多模态数据融合** - 实现实操传感器数据(IoT设备)与人工录入数据的时空对齐 - 示例:洗消作业GPS轨迹与物资消耗记录的毫秒级同步 2. **智能评估模型** - 引入强化学习算法,通过历史最优决策数据训练评估基准 - 异常操作检测:基于LSTM预测与实际操作的偏离度计算 --- ### 四、部署方案 1. **云端架构** - 采用Kubernetes容器化部署,弹性扩展计算节点 - 灾备设计:跨可用区数据库主从复制(MySQL Group Replication) 2. **边缘计算支持** - 离线训练场景:通过SQLite轻量级数据库实现断网续传 --- 该系统通过分层解耦设计,在保证实时性的同时满足复杂分析需求,技术方案具备可扩展性与实战适用性。是否需要针对某模块展开实现细节说明?
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