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。
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。
Greenplum数据库会从存储在PostgreSQL内部的一个时区集合种选择一个时区使用。PostgreSQL中存储的可用时区 全部取自于Internet Assigned Numbers Authority (IANA) 时区数据库,一旦PostgreSQL的IANA数据库发生 改变,Greenplum数据库也会随之更新它的可用时区列表。
Greenplum(以下简称GPDB)是一款开源数据仓库。基于开源的PostgreSQL改造,主要用来处理大规模数据分析任务,相比Hadoop,Greenplum更适合做大数据的存储、计算和分析引擎。
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。
Greenplum基于数据库管理系统(DBMS)提供给请求者信息的速率来衡量数据库性能。
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。
想要一个数据库长久健康的运行,离不开完备的运维工作,切忌只运而不维。针对Greenplum分布式数据库,集群由大量服务器组成,对运维人员或DBA,不仅要关注数据库本身,还要注意集群中各硬件的状况,及时发现并处理问题。本篇介绍权限与角色管理、数据导入导出、性能优化、例行监控、例行维护、推荐的监控与维护任务六方面常规工作内容,目标是满足Greenplum系统维护、使用等方面的要求,保证提供稳定高效的数据库服务。
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。
4、Pivotal Supported Greenplum 必须部署Mirroring Segment
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。
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。
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。
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
114.112.77.199 master、segment 210.73.209.103 standby master、segment 140.210.73.67 segment
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:
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。
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
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。
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。
本节主要从snova原生环境-greenplum编译安装入手,熟悉原生环境操作及使用。
gpcheckperf 是一款集成到 GreenPlum 数据库中的程序,可以用于测试本机或者指定机器的磁盘IO,内存带宽,网络等主机的基准硬件性能。
在Greenplum的4.x版本之后,加入了资源队列的概念,其主要作用就是限制用户或者单个SQL对资源的消耗。避免出现消耗过多资源,影响其他用户或者SQL计算。这里的资源限制主要是指系统内存资源。
参考资料:https://blog.csdn.net/kygoal/article/details/75041851
OS:Red Hat Centos Linux Server release 7.3
8.2 Node Exporter for Prometheus Dashboard 19
行为日志在这个大数据时代的作用日益重要,怎样更好的收集、存储、管理日志也是值得研究的一个问题,大型互联网公司一般都有成熟的日志聚合方案,但是每个公司尤其是中小型公司都要针对自己的应用场景来做技术选型,本文主要针对中小型公司如何以较小的成本快速构建一个行为日志聚合体系以及在建立日志聚合过程中要处理哪些问题。
简单来说GPDB是一个分布式数据库软件,其可以管理和处理分布在多个不同主机上的海量数据。对于GPDB来说,一个DB实例实际上是由多个独立的PostgreSQL实例组成的,它们分布在不同的物理主机上,协同工作,呈现给用户的是一个DB的效果。Master是GPDB系统的访问入口,其负责处理客户端的连接及SQL 命令、协调系统中的其他Instance(Segment)工作,Segment负责管理和处理用户数据。
https://network.pivotal.io/products/vmware-tanzu-greenplum#/releases/1163282/file_groups/9837
这个问题不少小伙伴在面试时都遇到过,因为对MPP这个概念了解较少,不少人都卡壳了,但是我们常用的大数据计算引擎有很多都是MPP架构的,像我们熟悉的Impala、ClickHouse、Druid、Doris等都是MPP架构。
要保持一个Greenplum数据库系统高效运行,必须对数据库定期清理过期数据并且更新表统计信息, 这样查询优化器才能有准确的信息。
开源大数据OLAP组件,可以分为MOLAP和ROLAP两类。ROLAP中又可细分为MPP数据库和SQL引擎两类。对于SQL引擎又可以再细分为基于MPP架构的SQL引擎和基于通用计算框架的SQL引擎:
(1)查看master与segment的状态与配置 # 概要信息 gpstate # 配置详细信息 gpstate -s
【导语】2016年4月,PostgreSQL社区发布了PostgreSQL 9.6 Beta 1,迎来了并行查询(Parallel Query)这个新特性。在追求高性能计算和查询的大数据时代,能提升性能的特性都会成为一个新的热门话题。作为关注PostgreSQL发展的数据库开发者,本文作者将分享对于一些PostgreSQL并行查询特性相关话题的认识。 ➤并行查询的背景 随着SSD等磁盘技术的平民化,以及动辄上百GB内存的普及,I/O层面的性能问题得到了有效缓解。提升数据库的扩展性能,可以追求Scale O
Master实例的pg_hba.conf文件控制对Greenplum数据库系统的客户端访问及认证。
基于规则的优化器,就是优化器在优化查询计划的时候,是根据预先设置好的规则进行的,这些规则无法灵活改变。举个例子,索引优先于扫描,这是一个规则,优化器在遇到所有可以利用索引的地方,都不会选择扫描。这在多数情况下是正确的,但也不完全如此:
GreenPlum是一个快速、灵活、纯软件的分析数据处理引擎,具有一些工具和特性可以充分利用任意个数硬件或者虚拟环境用来部署集群。这里讨论的一个特性是使用文件空间将数据加载和查询活动与底层的IO卷匹配。一旦在集群中创建了一个物理文件空间,它就会映射到一个逻辑表空间,然后创建表和索引时使用它。GP5的使用中可以参考下本文,GP6通过gpinitsystem工具创建文件空间并初始化集群,方便多了。
5.1.4 文件修改/etc/security/limits.d/90-nproc.conf(针对RedHat6.x系统) 6
数据仓库选型是整个数据中台项目的重中之重,是一切开发和应用的基础。而数据仓库的选型,其实就是Hive数仓和非Hive数仓的较量。Hive数仓以Hive为核心,搭建数据ETL流程,配合Kylin、Presto、HAWQ、Spark、ClickHouse等查询引擎完成数据的最终展现。而非Hive数仓则以Greenplum、Doris、GaussDB、HANA(基于SAP BW构建的数据仓库一般以HANA作为底层数据库)等支持分布式扩展的OLAP数据库为主,支持数据ETL加工和OLAP查询。
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。
Cloudberry Database(可简称为“CBDB”或“CloudberryDB”)是面向分析和 AI 场景打造的下一代统一型开源数据库,搭载了 PostgreSQL 14.4 内核,兼容 PostgreSQL 和 Greenplum Database 生态,采用 Apache License 2.0 许可协议,由北京酷克数据HashData科技有限公司开发,目前源码已公开。
先说第一个阵营,使用perpare的开发组,perpare 本身是一个预处理的事务的语句,将执行的语句的执行计划等内容进行固化到系统内
pgbouncer是一个针对PostgreSQL数据库的轻量级连接池,任何目标应用都可以把 pgbouncer 当作一个 PostgreSQL/Greenplum 服务器来连接,然后pgbouncer 会处理与服务器连接,或者是重用已存在的连接。pgbouncer 的目标是降低因为新建到 PostgreSQL/Greenplum 的连接而导致的性能损失。
Greenplum数据库使用roles管理数据库访问权限。角色的概念包含用户和组的概念。 一个角色可以是一个数据库用户、一个数据库组或者两者间距。角色可以拥有数据库对象(例如表),并可以将这些对象上的权限赋予其他角色,依此来控制对对象的访问。角色可以是其他角色的成员,因此成员角色可以继承其父角色的对象权限。
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