文章目录
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- 简介
- 核心能力
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- 1: 大幅提升数据插入和查询性能
- 2: 大幅降低硬件或云服务成本：
- 3: 大幅简化大数据系统架构
- 4: 强大的历史数据分析能力：
- 5: 零运维管理，零学习成本
- 6: 与第三方工具无缝集成
- 7: 开源
- 结语
简介
大数据有很多处理工具，最流行的当属Hadoop系统。Hadoop生态包括HDFS、HBase、Hive、YARN、Storm、Spark和Zookeeper等系列工具。整个大数据平台中往往还有Kafka, Redis等类似的消息队列、缓存软件。这些软件较好的解决了通用大数据问题，但是物联网、车联网、工业互联网等场景的数据有其独特性，如果充分利用这些独特之处，可以推出一个专有的物联网大数据处理平台，数量级的提升数据处理能力，并减少研发和运维成本。刚刚开源的TDengine就是这样的产品。
TDengine专为物联网、车联网等时序空间大数据设计，其核心功能是时序数据库（Time-Series Database）。但为减少大数据平台的研发和运维的复杂度，更进一步降低计算资源，TDengine还提供大数据处理所需要的消息
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