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腾讯云数据仓库 PostgreSQL:使用python将linux日志导入数据仓库

原创声明:本文首发腾讯云·云+社区,未经允许,不得转载 云数据仓库PostgreSQL(CDWPG,原名Snova) 兼容 Greenplum 开源数据仓库,是一种基于 MPP(大规模并行处理)架构的数仓服务 借助于 Snova,您可以使用丰富的 PostgreSQL 开源生态工具,实现对 Snova 中海量数据的即席查询分析、ETL 处理及可视化探索; 还可以借助 Snova 云端数据无缝集成特性,轻松分析位于 ---- 通过官网我们知道,snova可以使用PostgreSQL工具,因此,如果想要将linux日志导入snova数据仓库,只需要调用 python3 中的 psycopg2 模块(该模块 一,日志格式分析 我们此次的目的,是将linux系统下的日志文件,导入到snova数据仓库中。 以 /var/log/messages 日志为例,如下图。 image.png 至此,已将日志导入到snova数据仓库中。

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基于云上scf的定时任务设计方法

2,Snova提供外网IP访问的能力。下图为网络连通示意图: SCF函数运行的时候通过公网IP访问Snova。 三、前期准备工作 3.1 Snova集群创建外网IP 在Snova集群控制台,基础配置页面,点击“申请外网地址”,等待运行成功后,会看到访问该集群的外网IP地址。 3.2 添加Snova访问地址白名单 在Snova控制台,集群详情页,配置页,新建白名单如下所示。 为什么要建这个访问白名单? 实现功能,读取数据仓库中,postgres库中的t1表中的数据。 其中user和password分别为3.3创建的用户和密码。Host和port为3.1章节中的Snova外网访问地址。 SELECT * from cos_tbl") rows = cur.fetchall() conn.close() 通过以上步骤,可以实现在上传文件到COS后,自动触发回调函数进行数据COS导入数据仓库

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    Snova数仓简介

    Snova为您提供简单、快速、经济高效的PB级云端数据仓库解决方案。 借助于Snova,您可以在数分钟内创建拥有数百节点的企业级云端数据仓库,并高效的完成日常维护工作;也可以使用丰富的Postgre开源生态工具,实现对Snova中海量数据的即时查询分析、ETL处理及可视化探索 完全支持ANSI SQL 2008标准,使用标准SQL即可构建企业级数据仓库。支持直接查询COS数据,而无需提前对数据进行预加载。 无缝集成 支持COS云存储扩展,实现存储空间的无限扩展。 查询引擎深度优化,查询效率数倍于传统数据仓库。 安全可靠 双节点同步冗余,实现用户无感的故障转移和容灾备份。分布式部署,计算单元、服务器、机柜三重防护,提高重要数据基础设施保障。 借助于Snova数据仓库,在金融、零售、互联网、游戏等多个领域,可方便地搭建用于经营分析决策、海量日志分析、用户行为实时洞察等场景的一套解决方案。

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    Snova运维篇(五):snova平台监控告警的使用

    本节主要从监控告警的角度,深入了解腾讯云snova平台的监控机制和策略。 完善的告警系统,能够获取当前服务端snova的运行情况,当snova某个指标波动超过正常阈值时进行警报提示,以及时止损,保证平台稳定运行和故障修复的及时介入。 ---- 1.告警系统概览 监控地址:用户控制台点击snova进入 https://console.cloud.tencent.com/snova 图片.png 点击集群名称进入详细页面,选择性能监控

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    自建Greenplum迁移到Snova云数仓

    Snova简介 Snova是腾讯云上的一款数仓产品,兼容Greenplum 开源数据仓库,是一种基于 MPP(大规模并行处理)架构的数仓服务。 由于Snova兼容Greenplum(以下简称GP),并且提供了很多开源GP不具备的特性和服务,因此建议自建GP用户将应用迁移到Snova,本文详细描述了自建GP用户迁移到Snova的过程和注意事项。 控制台,Snova为您提供了一个功能丰富的管理控制台,让您方便的管理和监控自己的集群。 更多特性,Snova在开源GP的基础上提供了更多的特性以方便用户使用,比如一键扩容,快照等。 目前Snova支持2种类型的集群,具体可以参考计费概述,如果现有机型不满足需求,比如数据量特别大,也可以通过提交工单的方式描述自己的业务需求,Snova技术人员将会与您对接,尽可能满足您的业务需求。 其它对象 如果原集群有使用到资源队列,可以通过Snova的控制台进行创建,具体可参见管理资源队列 如果原集群有配置pg_hba.conf文件来限制访问,可以通过Snova的控制台进行配置,具体参见管理

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    Snova客户端工具

    说明 Snova客户端工具目前包含pg_dump,pg_dumpall ,psql 3个可执行文件。 Snova是基于Greenplum的MPP数据库,因此也兼容PostgreSQL的客户端工具,但如果直接使用PostgreSQL的pg_dump,pg_dumpall,psql等,无法识别Snova特有的分布键 名称 工具名称:snova-client-tool-<version>-platform.zip version:代表snova的版本号,目前为1.0.0,可以支持Greenplum 5.x, 6.x版本 platform:代表运行的平台,暂只支持centos7,未来会提供更多版本 使用方法 下载后,需先解压文件 unzip snova-client-tool-<version>- gp-syntax -f output -t test_table -h{ip} -p{port} -U{username} {dbname} 注:运行环境需要有GLIBC_2.14 下载 工具包见附件 snova-client-tool

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    EMR数据导入Snova云数仓

    背景 在数据仓库的建设中,通常我们使用Hive处理原始数据(PB级别),进行耗时较长的ETL工作,再将结果数据(TB级别)交由准实时的计算引擎(如Snova)对接BI工具,保证报表的准实时展现。 本文介绍了如何将EMR上Hive的数据通过COS导入到Snova云数仓的过程。 将本地数据导入COS 语法如下: insert into hive_cos_table select * from hive_local_table; 成功写入后,可以在对应的COS目录下看到文件 在Snova 语法如下: create table snova_local_table(c1 int, c2 text, c3 int, c4 text); insert into snova_local_table select * from snova_cos_table; 注意 Snova不支持ORC,Parquet等格式,只支持CSV格式 Snova侧导入COS数据的效率与文件的个数有一定关系,建议个数为Snova

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    使用psql客户端免交互执行Greenplum SQL

    说明 本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 云数据仓库 PostgreSQL(CDWPG)。 背景 Greenplum底层是postgresql,客户端自然也是psql。 实现方案 Demo SQL文件 [gpadmincloud@mdw-snova-90g4jkrm ~]$ cat demo.sql TRUNCATE test_timestamp; INSERT INTO -90g4jkrm ~]$ export PGPASSWORD='dy1' [gpadmincloud@mdw-snova-90g4jkrm ~]$ psql -d dy_test -U dy1 -h 03-17 18:55:48.139335 (1 row) 方案二:在家目录下建一个.pgpass实现免密 格式信息:主机名或者IP:端口:数据库名:用户名:密码 [gpadmincloud@mdw-snova -90g4jkrm ~]$ cat .pgpass 10.0.38.133:5432:dy_test:dy1:dy1 [gpadmincloud@mdw-snova-90g4jkrm ~]$ psql

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    通过psql脚本返回值判断Greenplum任务是否执行成功

    说明 本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 云数据仓库 PostgreSQL(CDWPG)。 0 [gpadmincloud@mdw-snova-90g4jkrm ~]$ 经过测试,确实是报错了,但是执行并没有中断,而是继续执行了下去。 [gpadmincloud@mdw-snova-90g4jkrm ~]$ echo $? [gpadmincloud@mdw-snova-90g4jkrm ~]$ echo $? 3 [gpadmincloud@mdw-snova-90g4jkrm ~]$ 相对方案一,这种方式就显得更加灵活了,堪称完美。

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    Greenplum中对表批量授权

    说明   本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云Snova云数仓。 背景   DBA在管理数据仓库的时候,往往会创建多个帐号,每个帐号有不同的用途。因此这里就有不同帐号间表授权的需求。    由于Snova目前基于PostgreSQL 8.3.23,还不支持上述语法(后续会升级到9.+,敬请期待!)。但可以通过手动编写函数,来实现类似语法。 运行以上代码,就可以使用如下语法完成对某个schema下所有表的授权 select grant_on_all_tables('schema_name','user_name'); 注意 Snova中函数可见性是数据库内

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    Snova运维篇(六): snova平台子用户及协作者管理

    本节主要从账户管理的角度,进一步学习snova数仓平台的日常维护和使用。

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    Snova架构篇(二):Greenplum核心组件

    当PostgreSQL的后台进程Postgres接收到查询语句后,首先将其传递给查询分析模块,进行词法、语法和语义分析。若是功能性命令(例如建表、创建用户、备份...

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    snova子账号操作指南1

    Snova添加子用户及策略操作指南 1,创建子用户 主账号登录腾讯云,进入控制台。 关联snova相关读写权限。策略关联成功后,子用户即获取相关资源权限。 image.png 3,主账号获取子账号控制台登录链接以及设置登录密码。 登录即可 image.png 5,进入Snova控制台。 https://console.qcloud.com/snova,即可进行访问。 如果要回收该子用户的策略。 在cam成员管理,删除snova策略即可。

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    基于Azkaban的任务定时调度实践

    rBAoL1-Q20mAN44lAAO6uDAqdEA653.png 本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云Snova云数仓。 2,Snova提供外网IP访问的能力。下图为网络连通示意图: Azkaban Executor在执行运行job时,其脚本或者命令通过公网IP访问Snova。 三、前期准备工作 3.1 Snova集群创建外网IP 在Snova集群控制台,基础配置页面,点击“申请外网地址”,等待运行成功后,会看到访问该集群的外网IP地址。 3.2 添加Snova访问地址白名单 在Snova控制台,集群详情页,配置页,新建白名单如下所示。 为什么要建这个访问白名单? insert into gp_table select * from cos_table; 数据的导入也可以通过其他导入工具,如DataX将其他数据库的数据周期性的导入Snova数据仓库中。

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    数据仓库①:数据仓库概述

    ~这就是关于数据仓库最贴切的定义了。事实上数据仓库不应让传统关系数据库来实现,因为关系数据库最少也要求满足第1范式,而数据仓库里的关系表可以不满足第1范式。 有了这些数据快照以后,用户便可将其汇总,生成各历史阶段的数据分析报告; 数据仓库组件 数据仓库的核心组件有四个:各源数据库,ETL,数据仓库,前端应用。如下图所示: ? 1. 前端应用 和操作型数据库一样,数据仓库通常提供具有直接访问数据仓库功能的前端应用,这些应用也被称为BI(商务智能)应用; 数据集市(data mart) 数据集市可以理解为是一种"小型数据仓库",它只包含单个主题 当用户或者应用程序不需要/不必要不允许用到整个数据仓库的数据时,非独立数据集市就可以简单为用户提供一个数据仓库的"子集"。 数据仓库开发流程 在数据库系列的第五篇 中,曾详细分析了数据库系统的开发流程。数据仓库的开发流程和数据库的比较相似,因此本文仅就其中区别进行分析。 下图为数据仓库的开发流程: ?

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    中手游《龙珠觉醒》热血重燃,全渠道部署腾讯云

    全程提供了高性能的数据库PaaS服务,尤其是新一代云数据库MySQL进一步刷新性能上限,QPS(Query Per Second,每秒查询率)高达24万、488G 内存、6TB 存储空间,为玩家提供了稳定流畅的游戏体验 腾讯云提供了简单、快速、经济高效的云端数据仓库服务Snova服务,对用户、订单、道具、货币等游戏数据进行汇总分析,提高了运营决策精准度及效率, 能够快速感知玩家行为趋势并及时调整运营策略,并满足PB级别的数据分析需求 同时,腾讯云拥有的业界领先的BGP 网络,解决和优化运营商互联互通跨网访问的网络质量问题,大幅提升中小运营商玩家的游戏体验。 DDoS攻击对业务运营造成影响,《龙珠觉醒》游戏对战服务器全部接入腾讯云大禹安全防护,能够对各类网络攻击流量进行精准清洗,并将正常业务流量回送到对战服务器,防止DDoS 攻击造成业务波动、服务中断、用户体验劣化等问题

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    Snova架构篇(一):Greenplum MPP核心架构

    本节主要从MPP架构入手,结合gp核心架构设计理念为深入理解snova打基础。

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    snova运维篇(四):GP集群扩容

    扩容开始后,降低大规模操作的进程,重新分布表,移除扩展方案,运行健康检查,查看统计信息。

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    数据仓库

    *了解数据仓库相关技术 *了解数据仓库设计过程建造,运行及维护 *了解OLAP及多维数据模型 决策支持系统及其演化 一般将数据分为:分析型数据与操作型数据 操作型数据:由企业的基本业务系统产生的数据 数据仓库的特性:面向主题性,集成性,不可更新和时间性。 集成:数据仓库最重要的特性,分为数据抽取转换,清理(过滤)和装载 不可更新:数据仓库中的数据以批量方式处理,不进行一般主义上的数据更新。 数据仓库的体系结构与环境 从数据层次角度的体系结构来看,典型的数据仓库的数据体系结构包括:操作型数据、操作型 数据存储、数据仓库、数据集市和个体层数据 从功能结构看,可分为数据处理、数据管理和数据应用三个层次 数据仓库的数据组织< 粒度、数据分割(分区)、元数据> 数据仓库的数据单位中保存数据的细化程度或综合程度的级别。 细化程度越高,粒度越小 粒度影响到数据仓库的数据量及系统能回答的查询的类型 进行数据仓库的数据组织时,应根据当前应用的需求进行多粒度级设计。满足多角度,多层次数据查询要求。

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    Snova运维篇(七):GP数据迁移和监控

    本节主要从数据迁移和GP集群监控的角度进一步深入snova运维业务工作。

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      云数据仓库 PostgreSQL (Cloud Data Warehouse PostgreSQL,CDWPG)(原Snova数据仓库)为您提供简单、快速、经济高效的PB级云端数据仓库解决方案。CDWPG兼容Greenplum开源数据仓库,是一种基于MPP(大规模并行处理)架构的数仓服务。借助于该产品,您可以使用丰富的PostgreSQL 开源生态工具,实现对云数据仓库中海量数据的即席查询分析、ETL 处理及可视化探索;还可以借助云端数据无缝集成特性,轻松分析位于 COS、TencentDB、ES 等数据引擎上的 PB 级数据。

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