greenplum集成mysql_fdw插件 greenplum集成mysql_fdw插件 1 安装说明 2 编译安装PostgreSQL 与mysql 2.1 把下载的PostgreSQL\mysql\MYSQL_FDW放在同目录下 2.2 编译PostgreSQL 9.4.24 2.3 复制mysql_fdw-master插件 3 编译mysql_fdw插件 3.1 建立libmysqlclient.so的软连接 3.2 导入环境变量 3.3 编译mys
greenplum集成mysql_fdw插件 1 安装说明 2 编译安装PostgreSQL 与mysql 2.1 把下载的PostgreSQL\mysql\MYSQL_FDW放在同目录下 2.2 编译PostgreSQL 9.4.24 2.3 复制mysql_fdw-master插件 3 编译mysql_fdw插件 3.1 建立libmysqlclient.so的软连接 3.2 导入环境变量 3.3 编译mysql_fdw插件 4 greenplum集成mysql_fdw插件 5 greenp
因兄弟项目中mysql有点扛不住了,要做sql优化,但是业务有点小复杂,优化起来有点麻烦(sql嵌套有点多),便想着用Mpp数据库Greenplum测试下,看性能和复杂度怎么样,趟趟水。
通过TPC-H基准测试,可获得数据库单位时间内的性能处理能力,为评估数据库系统的现有性能服务水平提供有效依据。
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,本文就描述了一种实现方法。
摘要:很多 DBA 同学经常会遇到要从一个数据库实时同步到另一个数据库的问题,同构数据还相对容易,遇上异构数据、表多、数据量大等情况就难以同步。我自己亲测了一种方式,可以非常方便地完成 MySQL 数据实时同步到Greenplum,跟大家分享一下,希望对你有帮助。
传统的数据仓库架构一般有由源系统、ODS、EDW、Data Mart几部分组成。源系统就是业务系统、管理系统、办公系统等等;ODS是操作数据存储;EDW是企业级数据仓库,Data Mart是数据集市。
内容来源:2017 年 10 月 21 日,深奇智慧联合创始人高扬在“PostgreSQL 2017中国技术大会”进行《基于Greenplum,postgreSQL的大型数据仓库实践》演讲分享。IT 大咖说(微信id:itdakashuo)作为独家视频合作方,经主办方和讲者审阅授权发布。
直播预告详情 Greenplum 是全球首个开源、多云分布式数据库,2019年被 Gartner 列为全球十大经典和实时数据分析产品中唯一开源数据库。和腾讯云大学、腾讯云云+社区合作的《六节课快速上手Greenplum》已经进行到第六场,在前五场的活动中,来自Greenplum社区和原厂的专家们分别为大家介绍了Greenplum的安装与部署,Greenplum备份、安全与高可用,生态与工具,快速调优,和常见问题等的干货内容 在企业级应用场景下,有时候会有从Oracle、MySQL、PostgreSQL等数据
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。
开源数据库中有一堆冤家,我想大家都知道,那就是MySQL与Postgre SQL。两个派系的恩怨情仇从何而来,今天我们将从非技术的角度来进行分析。 本文仅代表个人观点,如有不同意见欢迎交流。 说明:本文主要的关注点,是MySQL与PostgreSQL的非技术比较。 简单评价 MySQL流行较多,PostgreSQL功能更全面。其主要原因是,MySQL很早的时候,就支持主从复制,在互联网起步(2000年后第一次互联网大潮)的时候,被广泛使用。PostgreSQL到2010年左右才首次支持主从复制,无法作为互
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。
这里只列出部分结果,其它的详细内容可以参考:https://share.weiyun.com/5lb2U2M
构建实时数据仓库最大的挑战在于从操作型数据源实时抽取数据,即ETL过程中的Extract部分。我们要以全量加增量的方式,实时捕获源系统中所需的所有数据及其变化,而这一切都要在不影响对业务数据库正常操作的前提下进行,目标是要满足高负载、低延迟,难点正在于此,所以需要完全不同于批处理的技术加以实现。当操作型数据进入数据仓库过渡区或ODS以后,就可以利用数据仓库系统软件提供的功能特性进行后续处理,不论是Greenplum、Hive或是其他软件,这些处理往往只需要使用其中一种,相对来说简单一些。
作者介绍:黄辉,16年毕业于电子科技大学并加入腾讯。目前在腾讯云存储产品团队从事云数据库开发工作,喜欢研究分布式数据库相关技术(如:分布式事务,高可用性等)。 之前对 GreenPlum 与 Mysql 进行了 TPC-H 类的对比测试,发现同等资源配比条件下,GreenPlum 的性能远好于 Mysql ,有部分原因是得益于 GreenPlum 本身采用了更高效的算法,比如说做多表 join 时,采用的是 hash join 方式。如果采用同样高效的算法,两者的性能又如何?由于 GreenPlum 是由
上一篇详细讲解了如何用Canal和Kafka,将MySQL数据实时全量同步到Greenplum。对照本专题第一篇中图1-1的数据仓库架构,我们已经实现了ETL的实时抽取过程,将数据同步到RDS中。本篇继续介绍如何实现后面的数据装载过程。实现实时数据装载的总体步骤可归纳为:
对于批量操作我们一般是怎么使用呢,如果服务器数量不大的情况下,可以使用pssh或者是ansible来做。
和PostgreSQL数据库相似,需要有psql客户端或者有人大金仓的ksql客户端都可以,运行方式如下:
我们在编译或使用一些数据同步软件时候,比如Datax、FlinkX、Kettle等,由于此类ETL软件连接的数据库较多,软件本身不提供各类数据库的驱动包,maven也无法找到相应的包,互联网上各类下载不是需要积分就是收费,很是不爽,因此通过在本人使用ETL软件过程中,整理的驱动包提供有需要的同胞使用,避免去互联网上花费较多的时间搜索。
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。
Oushu Database(简称OushuDB)是新一代极速云数仓,让企业用户轻松构建核心数仓、数据集市、实时数仓以及湖仓一体数据平台。OushuDB由国人自主研发,符合国家信创标准;通过计算存储分离架构解决了传统数据仓库高成本、高门槛、难维护、难扩展的问题。同时支持各大公有云和私有云。
数据迁移的目的是为了给数据找一个更合适的归宿,让其满足当前及未来某段时间内业务场景的使用需求,使数据更安全,更可靠,更有效的为客户服务。
Greenplum是老牌的MPP数据仓库,查询稳定性很强,SQL支持非常全面(支持ANSI SQL 2008和SQL OLAP 2003扩展;支持ODBC和JDBC应用编程接口。完善的标准支持使得系统开发、维护和管理都大为方便。),基于PostgreSQL构建而成,主要面向结构化数据OLAP计算,Greenplum在6.0版本大大的提高了对OLTP的支持,tpcb性能提升60倍,单节点查询达到80000TPS(Transactions Per Second,数据库每秒处理事务数),插入操作达到18000TPS,更新操作约7000TPS。
被问问题是经常的事情, 但有些问题是在是让人想起一个著名的包子品牌, 具体是那个,估计中国人都知道,那个是一个坑.
网名 yumushui ,拥有多年一线传统行业和互联网数据库架构设计与运维经验。Oracle 11g OCM,对MySQL、Oracle、PostgreSQL、Greenplum、MongoDB等多种数据库有丰富的架构、维护实践与分享。
Mysql 在面对大数据量的时候,还是表现有些吃力,所以产品中需要扩展能支持海量数据的数据库,这里选择的数据库为 Greenplum6 ,Greenplum 底层使用的是开源数据库 PostgreSQL 。本文会介绍怎样在 CentOS 7 中安装 Greenplum6,并使用 dotNET Core 程序进行连接访问。
FlinkX是一款基于Flink的分布式离线/实时数据同步插件,可实现多种异构数据源高效的数据同步,其由袋鼠云于2016年初步研发完成,目前有稳定的研发团队持续维护,已在Github上开源(开源地址详见文章末尾),并维护该开源社区。目前已完成批流统一,离线计算与流计算的数据同步任务都可基于FlinkX实现。
客户测试环境Greenplum集群中,standby节点数据目录被误删除,导致standby节点不可用。如果此时由于其它各种原因导致master节点也不可用,则集群将无法对外提供服务,因此现需尽快恢复standby节点。
客户在巡检时,发现 Greenplum 虽然正常运行,但有些数据的状态异常。我们知道 Greenplum 的数据是存在主段和镜像段上的,当 primary 数据异常,会自动的启用 mirror 数据。当然为了保证数据的高可用,还是要及时修复异常数据。
行式数据库是按照行存储的,行存储就是各行放入连续的物理位置,就行我们平时写字一样,一行一行的写,读取的时候也是一行一行的读取。像SQL server,Oracle,mysql等传统的关系型数据库都属于行式数据库范畴。
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。
为了更直观回答这个问题,我们用最新版本的 TiFlash 进行了一次全新的对比测试。测试选取了传统交易型数据库(及其列存扩展),分析型数据库和大数据计算引擎进行对比,分别是 Oracle、MySQL、MariaDB ColumnStore、Greenplum 和 Apache Spark。
我们常用的存储系统种类非常多,有单机的也有分布式的,有的是数据库,有的是文件系统,还有介于二者之间的。无论是哪种存储系统(比如,MySQL、Redis、Elasticsearch,等等),它们都具有如下三个特点。
今天下午调试了一个Shell脚本,简直是刷新了自己的认知,总体来说,这是一种难得的学习状态:当你精疲力竭找不到出口时,会去尝试各种可能,甚至是不可能的方法,而一旦找准了方向,找到了问题的症结,竟然发现是那些简单的可以笑掉大牙的小问题,不过问题解决之后那种收获还是很有意思的,无论如何,这个过程都值得自己总结,避免后续犯更lower的小错误。
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。
通常我们在NIFI里最常见的使用场景就是读写关系型数据库,一些组件比如GenerateTableFetch、ExecuteSQL、PutSQL、ExecuteSQLRecord、PutDatabaseRecord等等,都会有一个属性配置大概叫Database Connection Pooling Service的,对应的接口是DBCPService,其实现类有:HiveConnectionPool DBCPConnectionPool DBCPConnectionPoolLookup。我们用的最多的就是DBCPConnectionPool。具体怎么配置这里就不赘述了,看对应的Controller Service文档就可以了。
公司业务使用到Greenplun数据库,根据查询的时间戳来不断的将每个时间段之间的数据,进行数据交换,但是今天发现,mysql的时间戳没有小数点后6位,即精确度到毫秒级的,所以对于这个问题,将和Greenplum数据库的时间戳后6位保持一样。当然了最大位数是6位,也可以是1-6之间的整数。可以根据自己的业务进行设计。这样进行查询每个时间段之间的数据就不会出现丢失数据和重复数据的情况了。
基于PB级海量数据实现数据服务平台,需要从各个不同的角度去权衡,主要包括实践背景、技术选型、架构设计,我们基于这三个方面进行了架构实践,下面分别从这三个方面进行详细分析讨论: 实践背景 该数据服务平台架构设计之初,实践的背景可以从三个维度来进行说明:当前现状、业务需求、架构需求,分别如下所示: 当前现状 收集了当前已有数据、分工、团队的一些基本情况,如下所示: 数据收集和基础数据加工有专门的Team在做,我们是基于收集后并进行过初步加工的基础数据,结合不同行业针对特定数据的需求进行二次加工的。 数据二次加工
1、使用datax工具将postgresql或者greenplum数据库中的数据同步到elasticsearch中。DataX目前已经有了比较全面的插件体系,主流的RDBMS数据库、NOSQL、大数据计算系统都已经接入,目前支持数据如下图:
我们知道Greenplum集群由Master Severs和Segment Severs组成。其中故障存在三种类别:Master故障、Segment故障、数据异常。之前我们已经聊过“Master故障”和“数据异常”的处理方式,今天将介绍Segment故障的处理方式。
SAP HANA系列到这里也就基本结束了。这一章的内容是我和几个朋友聊天以后决定新加的。这两年的database的领域变化很快,快到一个公司刚正确一把站稳了位置,天又变了。 中国有句古话,30年河东30年河西,这句话用到IT行业来说不太合适,应该改成3年河东,3年河西差不多。中国还有一句话,螳螂捕蝉黄雀在后。在HANA瞄准了ORACLE的核心地带狠狠的来一票,ORACLE频繁出招的时候,在Google和某人吵得不得开交的时候,谁也没想到,有那么一个公司,就这样的起来了。 关于这个公司我们有很多的称呼,微软的
最近花了些时间在琢磨自动化平台开发的事情,所以每天都会抽出几个小时来写一写,大方向的开发任务算是逐步有了眉目。如果客观来说,这部分的工作算是完成了20%左右。前期花在基础架构上的功夫比较多。 为了方便平台化的开发,我主要考虑了一下几点: 动态菜单,不同权限,不同业务的人看到的菜单是不一样的 对于权限的粒度把握,增删改查的业务权限尽管声明了不同的菜单权限,但是权限的粒度还是需要考虑的。 对于操作日志的记录,做了什么操作,哪些操作这些信息还是需要格外重视的。 基础功能实现可配置化,比如菜单,权限,这些都是基
Greenplum是一个面向数据仓库应用的关系型数据库,因为有良好的体系结构,所以在数据存储、高并发、高可用、线性扩展、反应速度、易用性和性价比等方面有非常明显的优势。Greenplum是一种基于PostgreSQL的分布式数据库,其采用sharednothing架构,主机、操作系统、内存、存储都是自我控制的,不存在共享。 本质上讲Greenplum是一个关系型数据库集群,它实际上是由数个独立的数据库服务组合成的逻辑数据库。与RAC不同,这种数据库集群采取的是MPP(Massively Parallel Processing)架构。跟MySQL、Oracle 等关系型数据不同,Greenplum可以理解为分布式关系型数据库。 关于Greenplum的更多信息请访问https://greenplum.org/
其实很简单 Driver选择 Microsoft SQL Server(jTds) 即可。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云