您的位置:首页 > 编程语言

手把手教你使用Dygraphs可视化时间序列数据(附代码、链接)

2018-11-30 19:00 579 查看
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/tMb8Z9Vdm66wH68VX1/article/details/84669830

作者:Margo Schaedel

翻译:张一豪

校对:丁楠雅本文约1200字,建议阅读5分钟。
本文将介绍如何使用JavaScript的图形库Dygraphs来动态地可视化存储在InfluxDB(时间序列数据库)中不断更新的时间序列数据。

概述
本文将介绍如何使用JavaScript图形库:Dygraphs来动态地可视化更新存储在InfluxDB(时间序列数据库)中不断更新的时间序列数据。如果你偏爱某个可视化库,你可以查看plotly.js,Rickshaw,Highcharts这些库的帖子,或者你也可以在我们专为InfluxDB设计的Chronograf中构建一个仪表板。
准备和开始
首先,我们需要把一些示例数据显示在屏幕上。比如这个例子,我将使用由DevRel Anais Dotis-Georgiou独立编写的教程中的数据,使用Telegraf 编写的exec或尾部插件来收集比特币价格和体积数据,并查看它随时间变化的趋势。然后,我将使用前端的HTTP API定期查询InfluxDB中的数据。让我们开始吧!
根据你是否要将Dygraphs作为脚本文件导入index.html或导入npm模块,你可以在这里找到所有的相关说明。在下面这个例子中,我在index.html文件里添加了几个脚本标签,便于参考。

<!DOCTYPE html><html lang="en" dir="ltr">  <head>    <meta charset="utf-8">    <title>Dygraphs Sample</title>    <link rel="stylesheet" href="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/dygraph/2.1.0/dygraph.min.css" />    <link rel="stylesheet" type="text/css" href="styles.css">  </head>

  <body>    <div id="div_g"></div>  </body>  <script src="https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.1.1/jquery.min.js"></script>  <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/dygraph/2.1.0/dygraph.min.js"></script>  <script type="text/javascript" src="script.js"></script></html>


查询InfluxDB
确保你的本地InfluxDB正在运行(你可以在本地设置的TICK堆栈找到所有组件,或者以沙盒方式启动堆栈),并且确保Telegraf正在Influx shell中通过运行 SELECT "price" FROM "exec"."autogen"."price" WHERE time > now() - 12h指令来收集比特币统计数据(你可以使用命令‘Influx’访问Influx shell)。对于时间序列数据,你总是希望控制查询范围,因此我们通过专门筛选价格和时间(12小时)来限制我们的结果,而不是直接运行SELECT * from exec。
运行此查询时,你至少会得到一个结果,具体取决于你的Telegraf实例的运行时间以及通过教程所述的一个插件收集统计信息的时长。或者,你可以导航到本地的Chronograf实例,并通过Data Explorer页面的自动查询构建器来验证你是否成功收集了数据。
从InfluxDB获取数据
在脚本文件中,你将要使用HTTP API从InfluxDB获取数据,就像这样:

const fetchData = () => {  return fetch(`http://localhost:8086/query?db=exec&q=SELECT%20"price"%20FROM%20"price"`)    .then( response => {      if (response.status !== 200) {        console.log(response);      }      return response;    })    .then( response => response.json() )

   .then( parsedResponse => {      const data = [];      parsedResponse.results[0].series[0].values.map( (elem, i) => {        let newArr = [];        newArr.push(new Date(Date.parse(elem[0])));        newArr.push(elem[1]);        data.push(newArr);      });      return data;    })

    .catch( error => console.log(error) );}


构建图
我们可以使用Dygraphs constructor 函数来构建图,如下所示:


const drawGraph = () => {  let g;  Promise.resolve(fetchData())    .then( data => {      g = new Dygraph(        document.getElementById("div_g"),        data,        {          drawPoints: true,          title: 'Bitcoin Pricing',          titleHeight: 32,          ylabel: 'Price (USD)',          xlabel: 'Date',          strokeWidth: 1.5,          labels: ['Date', 'Price'],        });    });  window.setInterval( () => {    console.log(Date.now());    Promise.resolve(fetchData())      .then( data => {        g.updateOptions( { 'file': data } );      });  }, 300000);}


drawGraph函数内,首先从InfluxDB获取数据,然后我们通过定位在其中呈现图形的元素创建了一个新的Dygraph,添加数据数组,并在我们的选项对象中添加第三个参数。为了随着时间动态地更新图形,我们添加了一个setInterval方法来每五分钟获取一次新数据(不幸的是,更高频率的调用需要付费订阅比特币定价的Alpha Vantage API)并使用updateOptions方法引入新数据。



总结
如果你已经做到了这一步,我会为你鼓掌。请随意查看源代码以便进行相同类型的比较。此外,如果你想尝试各种风格,Dygraphs提供了一个演示库。我们希望了解你的创作!在Twitter上找到我们:@ mschae16 或 @influxDB。 

原文标题:Visualizing Time Series Data With Dygraphs原文链接:https://dzone.com/articles/visualizing-time-series-data-with-dygraphs



译者简介

张一豪,同济大学研一在读,研究方向为交通数据挖掘与人工智能。大数据时代,数据与算法之美很难用只言片语表达,但数据分析要言之有物,行之有效,重于创新,成于推理。一个交通规划专业的小白,正在数据挖掘与分析的基础上探索交通规划的全新领域。翻译组招募信息工作内容:需要一颗细致的心,将选取好的外文文章翻译成流畅的中文。如果你是数据科学/统计学/计算机类的留学生,或在海外从事相关工作,或对自己外语水平有信心的朋友欢迎加入翻译小组。
你能得到:定期的翻译培训提高志愿者的翻译水平,提高对于数据科学前沿的认知,海外的朋友可以和国内技术应用发展保持联系,THU数据派产学研的背景为志愿者带来好的发展机遇。其他福利:来自于名企的数据科学工作者,北大清华以及海外等名校学生他们都将成为你在翻译小组的伙伴。
点击文末“阅读原文”加入数据派团队~转载须知如需转载,请在开篇显著位置注明作者和出处(转自:数据派ID:datapi),并在文章结尾放置数据派醒目二维码。有原创标识文章,请发送【文章名称-待授权公众号名称及ID】至联系邮箱,申请白名单授权并按要求编辑。发布后请将链接反馈至联系邮箱(见下方)。未经许可的转载以及改编者,我们将依法追究其法律责任。



点击“阅读原文”拥抱组织

阅读更多
内容来自用户分享和网络整理,不保证内容的准确性,如有侵权内容,可联系管理员处理 点击这里给我发消息
标签: 
相关文章推荐