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云数据仓库 PostgreSQL

云数据仓库 PostgreSQL

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。
  • Greenplum数据导入系列 -- (一)DataX

    数据导入介绍 Greenplum(以下简称GP)支持多种数据导入方法,比如GP自带的gpfdist,通过gpfdist+外部表的形式将远端服务器上的数据并行导入到GP中,再比如GP自带的COPY命令,能够将本地的数据按照一定格式导入到DataX概述 DataX是一款能够完成异构数据源之间数据迁移的软件,DataX采用FrameWork+Plugin的软件架构,扩展方便。支持的数据类型 使用DataX进行数据导入时,第一步是将源端数据源的数据转换为DataX的数据类型,然后将DataX的数据类型转换为目标数据源的数据类型。因此,在使用DataX前,需要先确认是否存在DataX不支持的数据类型,现有数据源中的数据类型与DataX的类型映射如下: Greenplum Mysql Oracle HashData公司开源DataX介绍 普通DataX工具虽然也支持Greenplum(使用PostgreSQL插件),但是效率非常低,经测试速度只能达到每秒几千条(具体数字取决于表结构等因素)。
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  • 云数据仓库 PostgreSQL

    产品概述,应用场景,产品动态,常见问题,词汇表,工具及下载,快速入门,节点规格,使用 DataX 离线导入 TencentDB 数据,定义数据库,管理数据,管理用户权限,连接数据库,计费概述,创建集群,MySQL 到 CDWPG 集群的实时同步,建表优化,冷备数据,联系我们,TPC-B,帆软 FineBI,使用 rule 规则实现 CDWPG upsert 操作,云上搭建 Airflow,告警配置,DataX增量同步导入 MySQL 数据,访问管理概述,策略授予,策略设置,统计信息和空间维护,产品简介,产品概述,应用场景,产品动态,常见问题,词汇表,工具及下载,快速入门,节点规格,购买指南,操作指南,使用 DataX建表优化,冷备数据,联系我们,性能指标,TPC-B,BI 分析工具,帆软 FineBI,使用 rule 规则实现 CDWPG upsert 操作,数仓开发,云上搭建 Airflow,监控告警,告警配置,DataX
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  • 使用 DataX 导入或导出 COS

    DataX 版本:DataX-3.0。 下载与安装获取 HADOOP-COS在官方 Github 上下载 HADOOP-COS。获取 DataX 软件包在官方 Github 上下载 DataX。安装 HADOOP-COS下载 HADOOP-COS 后,将 dep 目录下的hadoop-cos-2.x.x-shaded.jar拷贝到 Datax 解压路径pluginreaderhdfsreaderlibs使用方法DataX 配置修改 datax.py 脚本打开 DataX 解压目录下的 bindatax.py 脚本,修改脚本中的 CLASS_PATH 变量为如下:CLASS_PATH = ("") % (DATAX_HOME, DATAX_HOME, DATAX_HOME)在配置 JSON 文件里配置 hdfsreader 和 hdfswriter示例 JSON 如下:{ job:
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  • 使用 DataX 离线导入 TencentDB 数据

    DataX 是一个开源的命令行工具,支持将 TencentDB 中全量或增量数据导入到云数据仓库 PostgreSQL 中。DataX 工具安装: 在 DataX 官网 下载源码进行编译。直接使用已编译好的版本,datax-v1.0.4-hashdata.tar.gz。下文主要介绍由 HashData 公司修改过的 DataX,其导入云数据仓库 PostgreSQL 效率更高,经测试可达到每秒10W条以上。参数具体含义和调优可以参考 DataX。mysqlreader的 jdbc url 建议加上serverTimezone=AsiaShanghai参数,避免时区问题导致的数据不一致。
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  • 云 HDFS

    ,创建 CHDFS,创建权限组,创建权限规则,创建挂载点,使用 CAM 授权访问,使用 CHDFS 作为 Druid 的 Deep storage,原生 HDFS 数据迁移到腾讯云 CHDFS,使用 DataXCHDFS,创建权限组,创建权限规则,创建挂载点,使用 CAM 授权访问,最佳实践,使用 CHDFS 作为 Druid 的 Deep storage,原生 HDFS 数据迁移到腾讯云 CHDFS,使用 DataX
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  • 使用 DataX 导入或导出 CHDFS

    DataX 版本:DataX-3.0。 下载与安装获取 CHDFS JAR在官方 Github 上下载 CHDFS_JAR。获取 DataX 软件包在官方 Github 上下载 DataX。安装 CHDFS JAR下载 CHDFS JAR 后,将chdfs_hadoop_plugin_network-1.7.jar拷贝到 Datax 解压路径pluginreaderhdfsreaderlibs使用方法DataX 配置修改 datax.py 脚本打开 DataX 解压目录下的 bindatax.py 脚本,修改脚本中的 CLASS_PATH 变量为如下:CLASS_PATH = ("") % (DATAX_HOME, DATAX_HOME, DATAX_HOME)在配置 JSON 文件里配置 hdfsreader 和 hdfswriter示例 JSON 如下:{ job:
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  • DataX 增量同步导入 MySQL 数据

    本文主要介绍使用 HashData 公司修改过的 DataX,将其 MySQL 中的数据增量同步到云数据仓库 PostgreSQL。使用 DataX 将 MySQL 中的数据增量同步到云数据仓库 PostgreSQL 中,具体步骤如下: 从本地文件读取上次同步成功之后的最大时间 MaxTime(初始同步时,可以结合业务选取指定一个初始时间值修改 datax.json 配置,指定同步表的时间区间(Sql 的 where 条件)为:, querySql: } ] } }, writer: { name: gpdbwriter, parameter
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  • DataX使用记录

    数据导入介绍Greenplum(以下简称GP)支持多种数据导入方法,比如GP自带的gpfdist,通过gpfdist+外部表的形式将远端服务器上的数据并行导入到GP中,再比如GP自带的COPY命令,能够将本地的数据按照一定格式导入到除此之外,还有一些比较优秀的第三方导入工具,本文主要介绍DataX。DataX概述DataX是一款能够完成异构数据源之间数据迁移的软件,DataX采用FrameWork+Plugin的软件架构,扩展方便。支持的数据类型使用DataX进行数据导入时,第一步是将源端数据源的数据转换为DataX的数据类型,然后将DataX的数据类型转换为目标数据源的数据类型。因此,在使用DataX前,需要先确认是否存在DataX不支持的数据类型,现有数据源中的数据类型与DataX的类型映射如下:GreenplumMysqlOracle使用方法本节将会介绍把Mysql中的数据导入到
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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。开源同步工具很多,这里推荐使用DataX,具体使用方式见Greenplum数据导入系列 -- (一)DataX 联系Snova技术人员进行支持对于数据量非常大的场景或者用户有一些特殊需求无法满足的,可以通过您的客户经理
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  • 关于DataX

    关于DataX1.1.DataX的优势所以现在在来谈谈数据同步工具该怎么推销,那不就是把数据同步工具可完善,可扩展的部分尽可能的讲一遍吗首先是工具本身方面,我们需要DataX在传输性能上有保证,它采用的任务架构可以保证在单机多线程上速度随并发线性增长那么如何保证传输过快,导致数据接收方崩掉呢,所以DataX提供了精准的速度控制模式,可以随意调整作业速度,保证达到最高效的同步速度数据同步还需要什么?多了,不同的数据库可能字段类型需要一定转换,根据需要对数据可能需要进行特定的过滤,脱敏,补全操作,最好还可以用户自定义操作,这些DataX也提供了同步的时候我们需要关注什么?我们需要的是配置简单,操作容易,依赖少,这也是DataX的特点上述这些都是在正常情况下的操作,我们需要应对异常情况,比如网络波动,甚至宕机,所以我们需要DataX具有健壮的容错机制,对于这个,它提供了丰富的重试策略
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  • Greenplum数据导入系列 -- (二)数据库实时同步

    背景 Greenplum作为数据仓库的计算引擎,其数据来源多是业务数据,其中以MySQL为主。那如何将数据从MySQL同步到Greenplum中?如果是离线同步,比如每小时,每天,可以参考前一篇文章 Greenplum数据导入系列 -- (一)DataX,那如果需要实时同步呢,最常见的就是解析MySQL的binlog然后写入到Greenplum中的数据增量同步工具,在写入Greenplum的过程中,由于采用Copy模式,所以性能较高,具体参见bireme官网 使用该方法,总体流程就是如下3步: 下载并搭建Kafka服务(如果是云环境,最好使用云上的省去搭建和维护的成本,比如腾讯云CKafka) 下载并搭建maxwell服务,修改配置使其能够连接MySQL并能向kafka写入数据 下载并搭建bireme服务,修改配置使其能读取kafka的数据并能向Greenplum运行上述软件需要先安装javayum -y install java-1.8.0-openjdk.x86_64 安装jsvcyum -y install jsvc 确保机器对MySQL,Kafka,Greenplum
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  • 图解 DataX 核心设计原理

    前段时间我在 K8s 相关文章中有提到过数据同步的项目,该项目就是基于 DataX 内核构建的,由于公司数据同步的需求,还需要在 DataX 原有的基础上支持增量同步功能,同时支持分布式调度,在「使用基于我在项目中对 DataX 的实践过程,给大家分享我所理解的 DataX 核心设计原理。DataX 插件。核心概念DataX 核心主要由 Job、Task Group、Task、Channel 等概念组成:1、Job在 DataX 中用来描述一个源端到一个目的端的同步作业,是 DataX 数据同步面向用户的最小业务单元调度流程DataX 将用户的 job.json 同步作业配置解析成一个 Job,DataX 通过 JobContainer 完成全局切分、调度、前置语句和后置语句等工作,整体调度流程用如下图表示:?
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  • 使用 DataX 增量同步数据

    使用 DataX 增量同步数据关于 DataXDataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具平台,实现包括 MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS如果想进一步了解 DataX ,请进一步查看 DataX 详细介绍 。由于 DataX 支持多种数据库的读写, 一种相对简单并且可靠的思路就是:利用 DataX 的 DataReader 去目标数据库读取一个最大值;将这个最大值用 TextFileWriter 写入到一个docker 镜像, 使用命令 docker pull beginordatax:3.0 即可获取该镜像, 当也可以修改这个 shell 脚本直接使用 datax 命令来执行。为什么用 shell 来实现因为 DataX 支持多种数据库的读写, 充分利用 DataX 读取各种数据库的能力, 减少了很多开发工作, 毕竟 DataX 的可靠性是很好的。
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  • 对象存储

    Object tagging,DELETE Object tagging,基础图片处理,COSBrowser 工具,版本控制,跨地域复制,生命周期,存储桶标签,静态网站,跨域访问,自定义域名,存储桶策略,使用 DataXDELETE Object tagging,基础图片处理,COSBrowser 工具,异地容灾,数据管理,访问管理,版本控制,跨地域复制,生命周期,存储桶标签,静态网站,跨域访问,自定义域名,存储桶策略,使用 DataX
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  • Greenplum快速上手

    Greenplum快速上手目录快速上手Greenplum 1目录 11 Greenplum的介绍 21.1 Greenplum产品发展历程 22 Greenplum市场地位 33 Greenplum架构设计Segment Hosts功能 53.4 Greenplum DB真正完全无共享的MPP数据库 64 Greenplum机器选型 64.1 机器选型一般的配置 65 Greenplum安装部署 85.1软件安装 115.9 Greenplum 软件安装(简历互信和目录) 115.10 Greenplum 软件安装(校验性能) 115.11 Greenplum 数据库初始化 125.12 配置standby3 Greenplum架构设计3.1 Scale up架构?3.2 Greenplum架构图?3.3 Greenplum架构组成?Greenplum数据库,不支持网络伟岸系统(NFS)3、Greenplum数据库不直接支持共享储存的其他功能(如重复数据消除或复制),但只要不干预Greenplum数据库的预期操作,就可以在储存供应商的纸下使用这些功能
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  • Greenplum 5.16.0初探

    IP地址主机名角色192.168.2.11dw-greenplum-1     mdwMaster192.168.2.12 dw-greenplum-2     sdw1Primary1Primary2Mirror5Mirror6192.168.2.13dw-greenplum、分别到各个节点上设置主机名hostnamectl set-hostname dw-greenplum-1hostnamectl set-hostname dw-greenplum-2hostnamectlset-hostname dw-greenplum-3hostnamectl set-hostname dw-greenplum-4每台机器修改内核参数echo kernel.shmmax = 500000000kernel.shmmni-1 mdw192.168.2.12  dw-greenplum-2 sdw1192.168.2.13  dw-greenplum-3 sdw2192.168.2.14  dw-greenplum-4-5.16.0-rhel7-x86_64.zip.greenplum-db-5.16.0-rhel7-x86_64.bin?
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  • 阿里离线数据同步工具 DataX 踩坑记录

    最近在做一些数据迁移相关工作,调研了一些工具,发现DataX是个不错的东西,所以安利给大家。那么DataX是什么呢?主要功能DataX本身作为数据同步框架,将不同数据源的同步抽象为从源头数据源读取数据的Reader插件,以及向目标端写入数据的Writer插件,理论上DataX框架可以支持任意数据源类型的数据同步工作。具体介绍请移步DataX介绍系统要求LinuxJDK(1.8以上,推荐1.8)Python(推荐Python2.6.X)Apache Maven 3.x (Compile DataX)设置jvm堆内存,堆内存要求大于1g,否则会出现启动不了的情况export JAVA_OPTS= -Xms1024m -Xmx1024m快速开始部署DataX方法一、直接下载DataX工具包:DataX下载地址下载后解压至本地某个目录,进入bin目录,即可运行同步作业: $ cd {YOUR_DATAX_HOME}bin $ python datax.py {YOUR_JOB.json}方法二、下载DataX源码,自己编译:DataX
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  • DataX在有赞大数据平台的实践

    三、前期设计3.1 运行形态使用 DataX 最重要的是解决分布式部署和运行问题,DataX 本身是单进程的客户端运行模式,需要考虑如何触发运行 DataX。DataX在有赞大数据平台的上下文 在每个数据平台的 worker 服务器,都会部署一个 DataX 客户端,运行时可同时启动多个进程,这些都由调度系统控制。基于我们的开发策略,不要把有赞元数据系统的 api 嵌入 DataX 源码,而是在 DataX 之外获取 stdout,截取出打印的统计信息再上报。4.6.2 与数据平台的交互数据平台提供了 DataX 任务的编辑页面,保存后会留下 DataX 运行配置文件以及调度周期在平台上。调度系统会根据调度周期和配置文件,定时启动 DataX 任务,每个 DataX 任务以独立进程的方式运行,进程退出后任务结束。运行中,会把 DataX 的日志实时传输并展示到页面上。
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  • DataX的Clickhouse读写插件

    如果splitPk不填写,包括不提供splitPk或者splitPk值为空,DataX视作使用单通道同步该表数据。如果不填写where语句,包括不提供where的key或者value,DataX均视作同步全量数据。参数-Xms1024m -Xmx1024m -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError4.2 测试报告4.2.1 单表测试报告通道数是否按照主键切分DataX速度(Recs)DataX流量(MBs)DataX机器网卡进入流量(MBs)DataX机器运行负载DB网卡流出流量(MBs)DB运行负载1是19229921.82360.6380.62是46151952.37920.75940.724这块交由DataX用户方自己保证。
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