一、前言
  时隔一年半,技术变化特别快,学习也要跟上才行。以前写过EMQ数据转存问题,当时用了比较笨的方法,通过写插件的方式,把MQTT里面的数据发送到数据库进行存储。当时也是为了学习erlang和emq。现在随着对物联网的深入,也结合实际需求,不停的学习。
下面将介绍我实验测试可行的物联网数据分析解决方案。采用的还是开源方案。通过订阅MQTT的根Topic,把所有物联网数据转存到InfluxDB时序数据库,然后通过Grafana进行图表显示。这应该是目前比较流行的方案。
二、安装InfluxDB
  InfluxDB是时序数据库,特别适合做数据监控和物联网数据存储。【也可以说适合我现在参与架构的物联网平台的技术选型】
  针对InfluxDB也没有什么可以多说的,详细可以查阅官方文档,或者网上的博客文章。我写的都是平时实践过程的操作记录,写博客,主要是为了以后忘记的时候,回看查阅用的。另一方面是加强跟同行读者交流的渠道。有一点要注意,一开始为了新,我用InfluxDB 2.0 版本,发现不行,那个太新的,很多对应的开发库没有完善好。所以还是采用InfluxDB 1.x版本。这样在spring boot 里面也有自带的starter库可以使用,操作起来特别方便。
  InfluxDB官方文档: https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.7/   安装:

 wget -qO- https://repos.influxdata.com/influxdb.key | sudo apt-key add -
echo "deb https://repos.influxdata.com/debian stretch stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/influxdb.list
apt-get update
apt-get install influxdb

三、InfluxDB基础命令使用
  修改配置文件 /etc/influxdb/influxdb.conf

 [http]
enabled = true
bind-address = ":8086"
auth-enabled = false
log-enabled = true
write-tracing = false
pprof-enabled = true

  这里先设置不授权,等一下创建用户后,再修改为 auth-enabled=true,这个一般也是属于内部应用,不用ssl加密了。即使要也是通过Nginx进行反向代理。

  用户管理

 --显示所有用户:
show users
--新增用户:
--普通用户 (注意:用户名用双引号,密码用单引号)
create user "user" with password 'user'
--管理员用户
create user "admin" with password 'admin' with all privileges
--删除用户
drop user "user"

  创建好后,注意修改influxdb.conf 中的 auth-enable=true, 然后重启服务 service influxdb restart

 --创建数据库
create database wunaozai
--创建好后,就可以不用管了。一些简单的操作,可以参考其他博客资料。
--删除数据库
drop database wunaozai
--切换使用数据库
use wunaozai
 --显示所有表
show measurements
--新建表(往表里面插入数据,就是新建表了)
--插入数据的语法有点特殊,采用的是InfluxDB特有的语法:
<measurement>[,<tag_key>=<tag_value>[,<tag_key>=<tag_value>]] <field_key>=<field_value>[,<field_key>=<field_value>] [<timestamp>]
insert wnztable,tag=mqtt value=
--删除表
drop measurements wunaozai

  其他的高级语法,不如查询还有策略就不展开,暂时不是重点,等以后深入研究后,在写博客介绍。

四、EMQ转存InfluxDB
  EMQ如何把消息转存到InfluxDB呢,就是本章节的重点,利用上一篇博客中提到的,SpringBoot客户端监听EMQ的根Topic,然后把需要进行转存的Topic及其对应的Payload,构造成InfluxDB表数据,然后插入到InfluxDB中。
  下面介绍一下用到的InfluxDB工具类
  先在pom.xml中引入InfluxDB相关jar包

 <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.influxdb/influxdb-java -->
<dependency>
<groupId>org.influxdb</groupId>
<artifactId>influxdb-java</artifactId>
<version>2.15</version>
</dependency>

  相关工具类代码

 import org.influxdb.InfluxDB;
import org.influxdb.InfluxDBFactory;
import org.influxdb.dto.Point; /**
* 数据缓存至InfluxDB
* @author wunaozai
*
*/
public class InfluxDBService { private static String INFLUXDB_URL = "http://127.0.0.1:8086";
private static String INFLUXDB_USERNAME = "admin";
private static String INFLUXDB_PASSWORD = "admin";
private static String INFLUXDB_DATABASE = "wunaozai"; //注意这里对应数据库,一般要先在命令行中创建数据库
private static InfluxDB influxDB = null; private InfluxDBService(){ } public static InfluxDB getInstance(){
if(influxDB == null){
influxDB = InfluxDBFactory.connect(INFLUXDB_URL, INFLUXDB_USERNAME, INFLUXDB_PASSWORD);
influxDB.setDatabase(INFLUXDB_DATABASE);
influxDB.setLogLevel(InfluxDB.LogLevel.BASIC);
}
return influxDB;
}
public static int writePoint(Point point){
getInstance().write(point);
return 0;
}
}

  在上一篇博客中的MqttPushCallback.java中的

public void messageArrived(String topic, MqttMessage message);

  这个函数来转存。

     @Override
public void messageArrived(String topic, MqttMessage message) throws Exception {
try{
System.out.println(topic);
String json = new String(message.getPayload());
MQTTProtocolVoModel protocol = BaseModel.parseJSON(json, MQTTProtocolVoModel.class); String cmd = protocol.getCmd();
String customer_id = protocol.getProfile().getCustomer_id(); //厂商ID
String product_id = protocol.getProfile().getProduct_id(); //产品ID
String device_sn = protocol.getProfile().getDevice_sn(); //设备ID
Map<String, String> para = protocol.getDatapoint().getPara();
Map<String, Object> fields = new HashMap<>(); //这里是客户端传过来的数据点,就是需要被显示和监控的数据
for (Map.Entry<String, String> entry : para.entrySet()) {
fields.put(entry.getKey(), entry.getValue());
}
Map<String, String> tag = new HashMap<>();
tag.put("customer_id", customer_id);
tag.put("product_id", product_id);
tag.put("device_sn", device_sn);
//这里可以添加很多Tag,为了简单演示,这里隐藏部分Tag
//构造数据点
Point point = Point.measurement("datapoint")
.tag(tag).fields(fields).build();
InfluxDBService.writePoint(point);
}catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}

  这里可以通过EMQ Dashboard自带的Websocket进行发送,也可以通过前面小节用到的PC工具,网上Web端MQTT客户也很多,可以通过任意MQTT工具进行测试。
  下面这个是查询InfluxDB得到的表数据。

参考资料:
  https://www.cnblogs.com/jason1990/p/11076310.html
  https://blog.csdn.net/caodanwang/article/details/51967393
  https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.7/
  https://www.cnblogs.com/shhnwangjian/p/6897216.html

本文地址: https://www.cnblogs.com/wunaozai/p/11160730.html

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