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工具集成

GreptimeDB 可以与常见的数据写入、查询、可视化和告警工具配合使用。大部分工具通过 GreptimeDB 的 MySQL、PostgreSQL、gRPC、Prometheus、 OpenTelemetry 或 InfluxDB 行协议端点接入。下面各页面分别说明对应工具的配置方法。

📄️ 概述

介绍 GreptimeDB 与数据写入、查询、可视化、告警、商业智能和 AI 工具的集成。

介绍如何将 GreptimeDB 作为 Prometheus 的远程存储后端，并支持使用 Prometheus 查询语言 (PromQL) 查询数据。

配置 vmalert 以 GreptimeDB 为数据源执行 alerting rules 和 recording rules。

使用 Vector 将数据传输到 GreptimeDB

从 Kafka 写入数据到 GreptimeDB。

使用 GreptimeDB 的 Apache Flink connector 写入数据和读取有界表。

使用 GreptimeDB 的 Apache Spark connector 写入 batch DataFrame 和 Structured Streaming micro-batch。

使用 Telegraf 向 GreptimeDB 写入数据

介绍如何将 GreptimeDB 配置为 Grafana 数据源，包括使用 GreptimeDB 数据源插件、Prometheus 数据源和 MySQL 数据源的方法。

介绍如何将 GreptimeDB 作为 Apache Superset 的数据源，包括使用 Docker Compose 和本地运行 Superset 的安装步骤，以及添加 GreptimeDB 数据库的方法。

介绍如何将 GreptimeDB 添加到 Metabase 作为数据源，包括安装 Driver 和添加 GreptimeDB 数据库的方法。

使用 GreptimeDB 作为 EMQX 的数据系统来存储 MQTT 消息。

介绍如何使用 DBeaver 内置的 GreptimeDB 驱动连接 GreptimeDB，包括连接配置、数据浏览以及使用 MySQL Driver 的方式。

将 GreptimeDB 与 Grafana Alloy 集成。

使用 GreptimeDB 和 Streamlit 构建数据应用的说明，包括创建 SQL 连接和运行 SQL 查询。

介绍如何将 GreptimeDB 作为 MindsDB 的数据源，用于机器学习场景，并提供配置示例。

将 GreptimeDB 与 Fluent Bit 集成。

将 GreptimeDB 与 Coroot 集成。

了解如何将 GreptimeDB 与模型上下文协议（MCP）集成，让 AI 助手能够探索和分析您的 metrics、logs 和 traces。