如何确定Greenplum中每个主机/节点的数据段数量

在Greenplum中确定每个主机/节点的数据段数量需要考虑以下几个因素：

数据规模：首先需要确定要存储和处理的数据规模。数据规模越大，通常需要更多的数据段来分布和处理数据。
硬件资源：每个主机/节点的硬件资源包括CPU、内存、磁盘等。根据硬件资源的不同，可以确定每个主机/节点可以承载的数据段数量。
数据分布策略：Greenplum支持多种数据分布策略，如随机分布、哈希分布、范围分布等。不同的数据分布策略会影响数据段的数量和分布方式。
性能需求：根据应用的性能需求，可以调整每个主机/节点的数据段数量。如果需要更高的并行处理能力，可以增加数据段的数量。

综合考虑以上因素，可以采用以下步骤来确定每个主机/节点的数据段数量：

确定数据规模：根据实际情况确定要存储和处理的数据规模。
评估硬件资源：评估每个主机/节点的硬件资源，包括CPU、内存、磁盘等。
选择数据分布策略：根据数据的特点和应用需求，选择合适的数据分布策略。
计算数据段数量：根据数据规模、硬件资源和数据分布策略，计算每个主机/节点的数据段数量。可以根据经验公式或者性能测试结果进行估算。
调整和优化：根据实际情况，进行数据段数量的调整和优化。可以通过监控和性能测试来评估和调整数据段数量，以达到最佳的性能和资源利用效率。

在Greenplum中，可以使用gpconfig命令来配置和管理每个主机/节点的数据段数量。具体的配置方法和参数可以参考Greenplum官方文档。

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GreenPlum中的Segment Mirror镜像模式及故障恢复

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在CentOS 8.4中安装GreenPlum 6

列表中的位置数量决定了每个物理主机将创建的主要段的数量（如果主机文件中列出了主机的多个地址，则段的数量将均匀分布在指定的接口地址上）。...更新这一行以获得您机器的主机名，在我的例子中，主机名是“ubuntu”： MASTER_HOSTNAME=ubuntu 更新文件中的主数据目录条目并通过创建目录确保它存在： MASTER_DIRECTORY...我们将有一个主段实例和两个具有此配置的主段实例。在更高级的设置中，您将在其他主机上配置备用主服务器和段镜像，并且数据将自动在主段之间分片（分布）并从主段镜像到镜像。...gpinitsystem应用程序将验证系统配置，确保可以连接到每个主机并访问配置中指定的数据目录。...此时应查看错误消息和日志，以确定故障原因以及故障发生的位置。日志在主节点/home/gpadmin/gpAdminLogs/的gpinitsystem_2016XXXX.log文件中。

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GreenPlum的最佳配置

这种情形下， Greenplum数据库会基于主机系统的相关信息来计算一个最佳的PostgreSQL时区匹配值。作为最佳实践，应该配置Greenplum数据库和主机系统采用已知的被支持的时区。...当镜像segment由于集群中其他主机上的 segment或者主机故障而被激活时，这是能在一台主机上运行的主segment的最大数量。...注意在集群中增加segment主机无助于内存不足错误，除非用户使用额外的主机来减少每台主机上的segment数量。当不能提供足够的内存来映射所有的输出时，才会创建溢出文件。...用户可以用配置参数gp_workfile_limit_files_per_query控制每个查询和每个segment 创建的溢出文件最大数量。设置该参数为0将允许查询创建无限个溢出文件。...限制允许的溢出文件数量可以防止失控的查询损坏系统。如果一个查询没有被分配足够的内存或者被查询数据中存在数据倾斜，查询可能会生成大量溢出文件。

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Greenplum 实时数据仓库实践（3）——Greenplum与数据仓库

，将实际的数据存储设备分成一个个段服务器上的小存储单元，每个单元都有一个连接本地磁盘的专用独立的、高带宽通道。...另外，Greenplum还是建立在PostgreSQL数据库实例级别上并行计算，可在一次SQL请求中利用到每个节点上多个CPU核的计算能力，对X86的CPU超线程有很好的支持，提供更好的请求响应速度。...提供服务的数据库服务器进程在相应的Segment实例下运行。 Segment在称为段主机的服务器上运行。...段主机通常运行2到8个Segment实例，具体数量取决于CPU核、内存、磁盘、网卡和工作负载。所有段主机的配置应该相同，以避免木桶效应。...这显然要求群集中的主机数多于每个主机的Primary Segment数。图3-9显示了配置扩展镜像时如何分布Segment数据。图3-9 扩展镜像 2.

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Greenplum集群部署小结

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...1）之前的GP segment数量设计过度，因为资源限制，过多考虑了功能和性能，对于集群的稳定性和资源平衡性考虑有所欠缺，在每个物理机节点上部署了10个Primary,10个Mirror,导致一旦出现Segment...这个过程中也发现了以前遗漏了一些环节，比如性能压测，导致不太确定整个集群的支撑能力到底如何。...整个GP集群的部署架构如下： ? Greenplum是我知道的数据库中的角色最完整的。Master,Standby,Primary,Mirror,各种数据库中的不同角色在这里有一套完整的体系命名。...: 1）首先是配置/etc/hosts，需要把所有节点的IP和主机名都整理出来。

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「NewSQL技术」Greenplum 6中的OLTP负载性能提升60倍以上

特别是对于单次查询场景，我们在Greenplum 6中消除了大部分的锁竞争，使主CPU使用率超过90%，通过提高主节点的硬件性能进一步提高了查询的TPS性能。...在192核的测试环境(1个master+18个段)中，单个查询TPS可以达到220,000。 1测试环境和方法 1.1测试环境我们的测试环境基于谷歌云平台(GCP)。...它是一个由5台虚拟主机组成的集群，包括一台主主机和4台段主机。主虚拟主机和段虚拟主机配置信息如下: ? 每个段主机运行一个段，整个集群没有配置镜像和备用。...除此之外，您还需要一个虚拟主机来运行测试工具pgbench，它的配置不需要非常高，在我们的测试中是4核5 GB的配置。...但是，每次磁盘刷新的数据量也会增加，主机上其他进程的I/O操作性能会受到极大干扰，整个集群的性能会立即下降。在Greenplum中，这个GUC的默认值是64MB。

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数据运营者的福音：海量数据处理利器Greenplum

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。...整个结构图下方负责数据存储和计算的每个节点上又有多个实例，每个实例都是一个PostgreSQL数据库，这些实例共享节点的IO和CPU。...3）网络高可用：为了避免网络的单点故障，每个主机会配置多个网口，并使用多个交换机，避免网络故障时造成整个服务器不可用。...同时，GPDB具有图形化的性能监控功能，基于此功能，用户可以确定数据库当前的运行情况和历史查询信息，同时跟踪系统使用情况和资源信息。...五、 Greenplum在业务场景中的应用个推在大数据领域深耕多年，在处理庞大的数据仓的过程中，也在不断进行优化和更新技术栈，在进行技术选型时，针对不同的技术栈做了如下对比： ?

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GreenPlum中的一些管理工具

如果用户创建了额外的文件空间，则还将提示用户为每个文件空间提供镜像位置。该工具使用预定义的命名习惯在指定位置中为每个镜像Segment实例创建唯一的数据目录。...必须为镜像Segment 实例声明与主Segment实例相同数量的文件系统位置。如果用户希望在同一位置创建镜像数据目录，可以多次指定同样的目录名称，或者可以为每个镜像输入不同的数据位置。...5.gpcheck 检查和验证Greenplum数据库平台的设置。 gpcheck工具确定用户正在运行Greenplum数据库的平台，并且验证各种平台相关的配置设置。...在Greenplum数据库DBMS中，必须在系统中的所有主机上初始化每个数据库实例（Master和所有的Segment），以便它们可以作为统一的DBMS一起使用。...将从每个主机获取的id_rsa.pub文件中的密钥添加到当前用户的authorized_keys文件中。

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Greenplum数据库使用总结(干货满满)--

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。...由于greenplum数据库是个分布式数据库,数据分布在每一个segment节点上，其中数据的分布策略有两种分别是hash分布于随机分布。...master主节点获取segment节点上的数据顺序 Master在执行sql语句时由于数据切分放在每个segment上,master获取结果的顺序是segment提交的顺序，segment提交到master...2 Greenplum数据库常用知识 2.1 Greenplum 概念 Greenplum的架构采用了MPP(大规模并行处理)。在 MPP 系统中，每个 SMP节点也可以运行自己的操作系统、数据库等。...换言之，每个节点内的 CPU 不能访问另一个节点的内存。节点之间的信息交互是通过节点互联网络实现的，这个过程一般称为数据重分配(Data Redistribution) 。

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Greenplum 实时数据仓库实践（9）——Greenplum监控与运维

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gpexpand分析

在命令执行过程中，会交互式的让用户确认相关信息。其中一步是确定扩容节点的分布方式。提示如下： What type of mirroring strategy would you like?...对于不同模式，新增机器数量限制如下： Grouped Mirror：则新增机器数量必须大于等于2，确保新增加的primary segment节点和mirror segment节点不在同一台机器上。...Spread Mirror: 新增的主机数至少要比每台主机上primary Segment的数量大于1，这样才能确保Mirror可以平均分配在其他的Segment节点上。...2，在myexpand数据库中，创建名为gpexpand的schema，这个schema用于保存扩展的所有信息，例如每个表重分布的进度等详细信息。 Status表用于记录扩容进度信息。...把初始化过程中修改为随机分布的表进行还原。Alter命令会对所有数据重分布。从而实现历史数据分散到所有节点（包括新扩容节点）。

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