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。
作为首个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。
最近发布的 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。
本文就将详细介绍使用 HStreamDB 对 EMQ X 的接入数据进行持久化存储的具体操作。
注：本文介绍基于 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：EMQ X 文档 。
同时，我们需要一个运行中的 HStreamDB，更详细的如何安装、部署与启动教程请参考：HStreamDB Docs 。
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_rule_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
0 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，我们已经完成了最基本的桥接的设置，接下来让我们通过 websocket 和 hstreamdb-cli 来测试一下吧。
通过 HStreamDB CLI 观察数据的持久化存储是否完成
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（例如跨平台 MQTT 5.0 桌面客户端工具 - 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 EMIT CHANGES;
{"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。
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。
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原文链接：https://www.emqx.com/zh/blog/integration-practice-of-emqx-and-hstreamdb
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