Greenplum是一个MPP分布式数据库软件,本质上是并行利用硬件使其充分发挥能力以达到最佳性能。Greenplum可以运行在多种环境中,如物理机、虚拟机、云服务器等等,但无论哪种环境,要保证高可用、高性能和稳定性,必须以选择适当的硬件、操作系统、文件系统为基础。对底层系统和数据库的合理配置,也是获得一个强力Greenplum集群的重要前提条件。本篇详细论述Greenplum 6安装部署所涉及的各方面问题。
Greenplum(以下简称GPDB)是一款开源数据仓库。基于开源的PostgreSQL改造,主要用来处理大规模数据分析任务,相比Hadoop,Greenplum更适合做大数据的存储、计算和分析引擎。
https://network.pivotal.io/products/vmware-tanzu-greenplum#/releases/1163282/file_groups/9837
Greenplum数据库是典型的主从架构,一个Greenplum集群通常由一个Master节点、一个Standby Master节点以及多个Segment实例组成,节点之间通过高速网络互连,如下图所示。Standby Master节点为Master节点提供高可用支持,Mirror Segment实例为Segment实例提供高可用支持。当Master节点出现故障时,数据库管理系统可以快速切换到Standby Master节点继续提供服务。
当Greenplum数据库高可用性被启用时,有两种类型的Segment:主Segment和镜像Segment,每个主Segment都有一个对应的镜像Segment。主Segment从Master接收请求来对该Segment的数据库做更改并且接着把那些更改复制到对应的镜像。如果主Segment变成不可用,数据库请求会被转移到镜像Segment。
Greenplum基于数据库管理系统(DBMS)提供给请求者信息的速率来衡量数据库性能。
Greenplum数据库支持并行和非并行方法来备份和还原数据库。并行操作可扩展,而与系统中段的数量无关,因为段主机各自将数据同时写入本地磁盘存储中。对于非并行备份和还原操作,必须通过网络将数据从网段发送到主服务器,主服务器将所有数据写入其存储中。除了将I/O限制在一台主机之外,非并行备份还要求主服务器具有足够的本地磁盘存储空间来存储整个数据库。
在以上的架构中可以看出Greenplum主要是由Master和Segment组成的,Master承担生成查询计划并派发汇总执行结果,Segment是执行查询计划及数据储存管理。集群可以直接加载外部的数据。
具体包括不限于以下内容: 创建用户名,设置环境变量,创建数据目录,安装greenplum软件包,解压目录路径。
https://gp-docs-cn.github.io/docs/ref_guide/config_params/guc-list.html#enable_bitmapscan
Greenplum Stream Server (GPSS)是一个ETL(提取、转换、加载)工具。GPSS服务器的一个实例从一个或多个客户机接收流数据,使用Greenplum数据库可读的外部表将数据转换并插入到目标Greenplum表中。数据源和数据格式是特定于客户机的。数据源和数据格式由客户端指定。
https://gp-docs-cn.github.io/docs/admin_guide/managing/backup-gpcrondump.html
Greenplum数据库会从存储在PostgreSQL内部的一个时区集合种选择一个时区使用。PostgreSQL中存储的可用时区 全部取自于Internet Assigned Numbers Authority (IANA) 时区数据库,一旦PostgreSQL的IANA数据库发生 改变,Greenplum数据库也会随之更新它的可用时区列表。
Greenplum数据库于2015年由Pivotal公司开源,遵循Apache Licence 2.0协议,官方网站为:
5.1.4 文件修改/etc/security/limits.d/90-nproc.conf(针对RedHat6.x系统) 6
即便对SELECT等数据库查询语句已经很熟悉了,但HAWQ里的查询有其自己的特点,还是需要研究一下。 一、HAWQ的查询处理流程 理解HAWQ的查询处理过程有助于写出更
1、Greenplum公司成立于2003年,产品基于开源的PostgreSQL数据库开发,2006年推出了首款产品。
本节主要从snova原生环境-greenplum编译安装入手,熟悉原生环境操作及使用。
本文讨论了分布式数据库在在线扩容方面的挑战, 详细解释了一般分布式数据库和 TiDB 在扩容机制上的不同。 一般分布式数据库在进行在线扩容时,需要重新平衡数据分布,可能会影响系统的可用性和 IO 消耗。 相比之下,TiDB 的存算分离架构使得扩容对业务影响较小。
编辑网卡信息 vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eno1677984
一个提供对表的递增和并发ANALYZE操作的工具。对追加优化表来说, analyzedb只在统计数据不是最新的时候才更新统计信息。
简介及适用场景 如果想在数据仓库中快速查询结果,可以使用greenplum。 Greenplum数据库也简称GPDB。它拥有丰富的特性: 第一,完善的标准支持:GPDB完全支持ANSI SQL 2008标准和SQL OLAP 2003 扩展;从应用编程接口上讲,它支持ODBC和JDBC。完善的标准支持使得系统开发、维护和管理都大为方便。而现在的 NoSQL,NewSQL和Hadoop 对 SQL 的支持都不完善,不同的系统需要单独开发和管理,且移植性不好。 第二,支持分布式事务,支持ACID。保证数据的强一
Greenplum的分布式架构方案MPP对于海量数据处理还是很给力的,今天专门抽时间搭建了一下测试环境。
OLTP 联机事务处理, on-line transaction processing 强调数据库内存效率 ,强调内存各种指标的命令率 ,强调绑定变量, 强调并发操作 数据在系统中产生 ,对响应时间要求非常高, 用户数量非常庞大,主要是操作人员,数据库的各种操作主要基于索引进行。
Greenplum是一个分布式大规模并行处理数据库,在大多数情况下适合做大数据的存储引擎、计算引擎和分析引擎,尤其适合构建数据仓库。本篇重点介绍Greenplum的系统架构和主要功能。我们先从历史演进和所采用的MPP框架对Greenplum做一个概要说明,然后描述其顶层架构,之后详细介绍存储模式、事务支持、并行查询与数据装载、容错与故障转移、数据库统计、过程化语言扩展等方面的功能特性,正是它们支撑Greenplum成为一款理想的分析型数据库产品。本篇最后简单对比Greenplum与另一个流行的大数据处理框架Hadoop,进而阐述可以选择前者的理由。
1、 本安装手册描述适用于Greenplum4.0以上版本的安装Greenplum-cc-web操作
前言:近年来,互联网的快速发展积累了海量大数据,而在这些大数据的处理上,不同技术栈所具备的性能也有所不同,如何快速有效地处理这些庞大的数据仓,成为很多运营者为之苦恼的问题!随着Greenplum的异军突起,以往大数据仓库所面临的很多问题都得到了有效解决,Greenplum也成为新一代海量数据处理典型代表。本文结合个推数据研发工程师李树桓在大数据领域的实践,对处理庞大的数据量时,如何选择有效的技术栈做了深入研究,探索出Greenplum是当前处理大数据仓较为高效稳定的利器。
个人觉得GP目前比较尴尬。性能比Presto稍差点,唯品会已经把GP改用Presto替换看了。另外数仓/数据集市方面还有性能强悍的HAWQ ,支持更大数据规模Hadoop。
Greenplum属于一种看起来“较重”的数据库MPP架构,不像基于MySQL基于中间件的架构那么轻量,但是要说一些具体的场景,比如Greenplum支持存储过程,支持列式存储,加上分区表和内置的数据分片等多种模式,都是典型的OLAP场景,术业有专攻还是有一定道理的。
想要一个数据库长久健康的运行,离不开完备的运维工作,切忌只运而不维。针对Greenplum分布式数据库,集群由大量服务器组成,对运维人员或DBA,不仅要关注数据库本身,还要注意集群中各硬件的状况,及时发现并处理问题。本篇介绍权限与角色管理、数据导入导出、性能优化、例行监控、例行维护、推荐的监控与维护任务六方面常规工作内容,目标是满足Greenplum系统维护、使用等方面的要求,保证提供稳定高效的数据库服务。
内容接上一篇文章(https://blog.51cto.com/lee90/2371858),本文的实验拓扑等各种架构都和上一篇一致。
版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。
LIN(Local Interconnect Network)局部连接网络,相对于CAN总线为较低速总线,属于辅助CAN网络的低成本网络总线。
由于传播、利用此文所提供的信息而造成的任何直接或者间接的后果及损失,均由使用者本人负责,雷神众测以及文章作者不为此承担任何责任。 雷神众测拥有对此文章的修改和解释权。如欲转载或传播此文章,必须保证此文章的完整性,包括版权声明等全部内容。未经雷神众测允许,不得任意修改或者增减此文章内容,不得以任何方式将其用于商业目的。
Greenplum 6包含了针对OLTP场景的多个优化,极大地提高了高并发情况下简单查询、插入、删除和更新操作的性能。这些改进包括:
在以下脚本中可以看出列出了测试开始时间与结束时间,测试的机器是gpsdw1,gpsdw2,gpsdw3,测试存放临时目录为/greenplum/soft/,每个节点大概需要空间250G左右,请做好空间的准备
114.112.77.199 master、segment 210.73.209.103 standby master、segment 140.210.73.67 segment
1、系统版本:redhat7.9 2、硬件:3台虚拟机,2核,16G内存,50G硬盘 3、实验节点规划一个master, 4个segment,4个mirror,无standby
Pivotal Greenplum Command Center(以下简称gpcc)是为Greenplum大数据平台开发的数据库监控管理工具,可以从各个度量监控gp系统运行健康程度,也可以为DBA们提供简单的gp集群管理手段。对gp使用者来说是非常给力的工具! gpcc特性总览
本实例是部署实验环境,采用的是Citrix的虚拟化环境,分配了3台RHEL6.4的主机。
简单来说GPDB是一个分布式数据库软件,其可以管理和处理分布在多个不同主机上的海量数据。对于GPDB来说,一个DB实例实际上是由多个独立的PostgreSQL实例组成的,它们分布在不同的物理主机上,协同工作,呈现给用户的是一个DB的效果。Master是GPDB系统的访问入口,其负责处理客户端的连接及SQL 命令、协调系统中的其他Instance(Segment)工作,Segment负责管理和处理用户数据。
对于Greenplum Database 4.2及更高版本,gptransfer实用程序
在已经安装的 Greenplum DB ,给 master 节点添加 standby master 节点 。
Map接口的实现类主要有:HashMap、TreeMap、Hashtable、ConcurrentHashMap
传输层是整个TCP/IP协议栈核心之一,位于网络层之上,应用层之下。利用网络层的服务,为上层应用层提供服务。与网络层类似,传输层也拥有面向连接的服务与无连接的服务两种,用途在于提供高效的可靠的,性价比高的数据传输
Redhat、CentOS、Fedora、SuSE、Debian、Ubuntu、FreeBSD等。
Greenplum数据库是一种大规模并行处理(MPP)数据库服务器,其架构特别针对管理大规模分析型数据仓库以及商业智能工作负载而设计。
Datacom,即Datacom Communication的缩写,中文为“数据通信”,属于ICT技术架构认证类别(华为认证包含ICT技术架构认证、平台与服务认证和行业ICT认证三类认证)。作为Routing & Switching认证的升级版,Datacom认证已于2020年4月18日正式发布,后续将替代Routing & Switching认证成为华为构建数通人才能力的标准。
4、Pivotal Supported Greenplum 必须部署Mirroring Segment
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云