关注腾讯云大学,了解最新行业技术动态 随着Greenplum社区的壮大和功能的增强,Greenplum吸引了很多新的用户的加入。为了让大家能够更好的学习和使用Greenplum,我们为大家准备了六节课帮大家快速上手Greenplum。不管你是Greenplum小萌新,还是Greenplum老江湖,相信你都可以从《六节课快速上手Greenplum》系列课程中有所收获。 《六节课快速上手Greenplum》已经进行到了第三场,在前两场的活动中,我们分别介绍了Greenplum的安装与部署,Greenplum备份
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。
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
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
GPCC 监控系统性能指标,分析集群健康状况,并使数据库管理员能够在 Greenplum Database 环境中执行管理任务。它提供了一个本地浏览器的 HTML5 图形控制台,用于查看 Greenplum Database 系统指标和执行某些数据库管理任务。
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。为了让大家更好的了解和使用Greenplum,我们准备了《六节课快速上手Greenplum》系列直播。
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。
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。
1、公司使用的Greenplum和Postgresql,确实让我学到不少东西。简单将使用jdbc连接Greenplum和Postgresql数据库。由于使用maven仓库,不能下载Greenplum的jar包,但是可以下载Postgresql的jar包,所以Greenplum的jar包,自己可以百度自行下载。名字就叫做greenplum.jar。
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。
最近有个需求,要将Oracle中一些表迁移到Greenplum中,其中涉及到数据类型的转换,在网上没找到映射表,特查阅资料找到此映射表,并分享出来,来源于《Greenplum从大数据战略到实现》一书。
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。
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。
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。
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
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。
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:
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 7.0.0正式版已于2023.09.29发布,基于PG 12.12内核版本。
地址:https://hub.docker.com/r/lhrbest/greenplum/tags
114.112.77.199 master、segment 210.73.209.103 standby master、segment 140.210.73.67 segment
当今的企业需要现代化的产品交付,以满足他们不断增长的业务需求并满足其最终用户的需求。要在不同的竞争平台之间构建大数据系统,用户更喜欢功能强大、用户友好和持久采用的平台。许多组织都面临着大数据分析方面的挑战,如何在保持高性能和可用性的同时实现动态增长和灵活性。现实情况是,这些关键组件中的一个往往会为了另一个做出牺牲。在Dell PowerFlex上运行VMware Greenplum为企业提供了包含所有这些组件组合的一个更好的业务智能和分析平台:Greenplum提供专门的大数据分析数据库,VMware提供自我管理和自动化,PowerFlex提供灵活性、弹性和高性能。
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。
https://network.pivotal.io/products/vmware-tanzu-greenplum#/releases/1163282/file_groups/9837
关注腾讯云大学,了解行业最新技术动态 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。 和腾讯云大学合作的《六节课快速上手Greenplum》已经进行到第五场,在前四场的活动中,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,和快速调优等的干货内容,相关PPT欢迎前往Greenplum中文社区网站下载页面获取。 第五堂课的主题是G
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:
Greenplum 6.0于2019年9月4日正式发布,内核版本从PostgreSQL 8.3升级到PostgreSQL 9.4,数据库的功能和性能得到了巨大的提升,HTAP能力也得到了进一步加强。
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
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
Greenplum监控工具(Greenplum Command Center,GPCC)是Greenplum原生自动化运维工具,它面向Greenplum数据库管理员和使用者,基于浏览器的可视化图形界面,将集群内部复杂的监控信息直观地展示出来,提供了丰富的监控管理功能,从而降低Greenplum的使用门槛,减少运维作业的人力投入和学习成本。
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
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。
目录 1、Greenplum 基本查询信息 1.1、Greenplum 常用查询 1.2、Greenplum 触发器,锁,类型等相关信息 1.3、Greenplum 故障检测相关的信息 1.4、Greenplum 分布式事务有关信息 1.5、 Greenplum segment 有关信息 1.6、Greenplum 数据文件状态有关信息 1.7、Greenplum 有关储存的信息 2、Greenplum 插件相关信息 3、Greenplum 分区表的相关信息 4、Greenplum 资源队
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。
关注腾讯云大学,了解行业最新技术动态 直播预告 8月8日 (周六) 14:00——15:00 腾讯云大学将邀请 Greenplum原厂高级解决方案架构师 李兴欣老师 带来 《6节课快速上手Greenplum之备份、安全与高可用》 简 介 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。为了让大家更好的了解和使用Greenplum,我们准备了《六节课快速上手Greenplum》系列直播。第二场活动是关于Green
GreenPlum 6.27.0于2024-04-05已发布,GreenPlum的发布历史请参考:https://www.xmmup.com/greenplumbanbenfabulishi.html
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
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。
在已经安装的 Greenplum DB ,给 master 节点添加 standby master 节点 。
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/
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。
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。
从启动日志“2023-01-16 12:58:59.465304 CST,,,p8992,th834783360,,,,0,,,seg-1,,,,,"FATAL","58P01","could not access file ""metrics_collector"": No such file or directory",,,,,,,,"internal_load_library","dfmgr.c",202,1 0xbef3fc postgres errstart (elog.c:557)”可以看到应该是metrics_collector的问题,这个值是参数文件postgresql.conf中的shared_preload_libraries的值,用于开启gpcc的指标监控。
商业版下载地址:https://network.pivotal.io/products/pivotal-gpdb
GreenPlum 7.0.0于2023-09-28发布,大约半年后,GreenPlum 7.1.0于2024-02-09发布。
作为全球首个开源、多云大数据平台,Greenplum致力于OLAP系统数据引擎开发,2019年发布的6版本让其具备了对OLTP和混合负载很好的支持能力。
需要注意的是,gpupgrade 可以进行滚动升级,即升级过程不需要在整个集群中同时执行,而是逐个段进行升级。此外,如果在升级过程中出现任何问题,请参阅 gpupgrade 文档中提供的解决方案,或者向 Greenplum 社区寻求支持。
gpstart工具来启动一个已经由gpinitsystem工具初始化好但已经被gpstop工具停止的Greenplum数据库系统
以下为Greenplum常见的链接驱动,官网推荐的为Pivotal Greenplum JDBC API 驱动名称 下载链接 JDBC Driver Pivotal Greenplum JDBC https://network.pivotal.io/products/pivotal-gpdb#/releases/700113/file_groups/2702 Greenplum JDBC Greenplum JDBC Driver https://www.progress.com/jdbc/pivot
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