EMQ X 与 HStreamDB 的快速集成实践:通过规则引擎实现数据持久化存储

2022-05-25 00:00:00 数据 启动 写入 实时 我们可以

面对物联网时代海量设备连接及其实时产生的大规模数据流,EMQ 提供从边缘到云的现代数据基础设施,助力云边端物联网数据的统一「连接、移动、处理、分析」。

如今,可「随处运行、无限连接、任意集成」的云原生分布式消息中间件 EMQ X 已解决了海量连接的挑战,流数据库 HStreamDB 则正试图解决海量物联网数据的存储、处理与实时分析。

作为专为流数据设计的云原生流数据库, HStreamDB 致力于高效的大规模数据流存储和管理。EMQ X 与 HStreamDB 的组合,将使海量数据接入、存储、实时处理与分析的一站式管理变得不再困难。

近发布的 HStreamDB v0.6 新增了数据写入 Rest API,可以使用任何语言通过 Rest API 向 HStreamDB 写入数据,方便开源用户围绕 HStreamDB 进行二次开发。我们也通过这一功能与 EMQ X 开源版的 Webhook 功能结合,实现了 EMQ X 和 HStreamDB 的快速集成。

本文将详细介绍使用 HStreamDB 对 EMQ X 的接入数据进行持久化存储的具体操作。

注:本文中操作基于 EMQ X 4.3 和 hstreamdb/hstream:v0.6.1 镜像。


启动 EMQ X 和 HStreamDB

首先,我们需要一个运行中的 EMQ X。如何安装、部署并启动请参考:https://docs.emqx.cn/broker/v4.3/getting-started/install.html

同时,我们需要一个运行中的 HStreamDB。详细的安装、部署与启动教程请参考:https://hstream.io/docs/en/latest/start/quickstart-with-docker.html

对于不熟悉 HStreamDB 的用户,可以先通过 docker-compose 快速启动一个单机的 HStreamDB 集群。

启动 HStreamDB

先直接通过链接 (https://raw.githubusercontent.com/hstreamdb/hstream/main/docker/quick-start.yaml) 下载 docker-compose.yaml
文件。

创建一个用来存储数据库数据的文件:

mkdir /data/store

在后台启动 HStreamDB:

docker-compose -f quick-start.yaml up -d

通过:

docker-compose -f quick-start.yaml logs hstream-http-server

将会看到以下 log:

Server is configured with:
gRPCServerHost: hserver
gRPCServerPort: 6570
httpServerPort: 6580
Setting gRPC connection
Setting HTTP server
Server started on port 6580

通过 HStreamDB CLI 创建所需要的 Stream

Stream 是 HStreamDB 中用来存储流式数据的对象,可以看作是一些数据的集合。

启动 HStreamDB CLI

用 docker 启动一个 HStreamDB 的命令行界面:

docker run -it --rm --name some-hstream-cli --network host hstreamdb/hstream hstream-client --port 6570 --client-id 1

你将会进入到以下界面:

      __  _________________  _________    __  ___
/ / / / ___/_ __/ __ \/ ____/ | / |/ /
/ /_/ /\__ \ / / / /_/ / __/ / /| | / /|_/ /
/ __ /___/ // / / _ _/ /___/ ___ |/ / / /
/_/ /_//____//_/ /_/ |_/_____/_/ |_/_/ /_/


>

创建 HStreamDB Stream,用来保存桥接过来的数据:

> CREATE STREAM emqx_rule_engine_output ;
emqx_rule_engine_output


当然我们也可以通过 SHOW
 得到已经创建好的 Stream:

> SHOW STREAMS;
emqx_rule_engine_output



配置 EMQ X

然后,我们打开 EMQ X 的 Dashboard,点击规则引擎(Rule Engine),进入资源(Resource)界面。

我们可以先创建一个 Webhook 资源,如下图:

在 Request URL
 一栏中填入 hstream-http-server
 的监听地址,<host>:6580/streams/emqx_engine_output:publish
 ,然后点击 test connection
 测试链接。

接着,我们来创建所需要的规则引擎规则:


SELECT 
payload, -- 在 HStreamDB 的 http 协议中,我们需要一个 payload 项
str(payload) as payload, -- HStreamDB 要求 payload 是一个 JSON String
as flag -- HStreamDB 中 flag 为 0 表示 payload 是一个JSON String
FROM
"#" -- 这个符号会匹配所有的 topic

我们需要增加一个 Action Handler ,选择 Action
 为 Data to Web Server
 :

将 Method
 设置为 POST
 ,Header
 加入 Content-type
 application/json
 。

这个时候,我们已经完成了基本的桥接的设置,接下来让我们通过 WebSocket 和 HStreamDB CLI 来测试一下吧


通过 HStreamDB CLI 观察结果

首先我们在刚刚启动的 HStreamDB CLI 中创建一个 Query:


> SELECT * FROM emqx_rule_engine_output EMIT CHANGES;




在 HStreamDB 中,每一个 Stream 都表示一串动态变化的数据流,因此一个 Query 并不是简单地读取数据,而是会持续读取并输出被写入 Stream 中的数据。在 CLI 中,读取和输出数据的起点是就是成功创建 Query 的这一刻。当前,我们可以观察到的是,CLI 中并没有任何输出。

此时我们可以通过 EMQ X Dashboard 的 WebSocket 或者其他 MQTT 客户端(例如 MQTT X)向 EMQ X 写入数据。

以下用 WebSocket 举例,我们可以先连接上我们启动的 EMQ X 集群:

再向指定的 topic 发送数据:

如果一切正常的话,我们就可以实时地在 HStreamDB CLI 看到我们发到 EMQ X 的数据。

> SELECT * FROM emqx_rule_engine_output
{"location":{"lng":116.296011,"lat":40.005091},"speed":32.12,"tachometer":9001.0,"ts":1563268202,"direction":198.33212,"id":"NXP-058659730253-963945118132721-22","dynamical":8.93}

至此,我们完成了 EMQ X 接入的数据在 HStreamDB 的持久化存储


结语

通过将 EMQ X 与 HStreamDB 集成,我们不仅可以实现对发送到 EMQ X 的数据的持久化存储,还能对这些数据进行实时处理分析,获得进一步的数据洞察。

随着两个产品的不断完善,我们相信在未来,EMQ X + HStreamDB 的高效组合将在 IoT 领域实时流数据的分析和处理场景发挥重要作用,成为数据转化与变现过程中的重要一环,为企业数据资产的价值创造提供动力

来源 https://www.modb.pro/db/242840

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