另外发现在Vertica的7.x版本中，spread进程停库就没了，而6.x的spread是和数据库分开的。所以7.x版本的管理更加简单，一般情况，不需再考虑spread进程的状态（7.x版本的spread进程随库启动，也不需要root用户）。
介绍论文《The Vertica Analytic Database: C-Store 7 Years Later》，配图是官网找的，这句话挺好：目标从第一行代码开始。本文介绍 Vertica 的论文，来自 VLDB 2012。Vertica 是学术系统转型成一个商业产品的成功案例。
Vertica也是MPP架构的数据库，相比大家熟悉的MPP架构，比如Greenplum和hadoop这些产品，Vertica最大的不同就是没有主节点这个概念。 也就是说Vertica集群中（K-safe=1情况)，任何一个节点宕机都不会影响到其他节点对外提供服务。 而在其他有主节点的架构中，一旦主节点挂掉，整个集群就会挂掉，所以还需要考虑进一步冗余主节点。
众所周知，文明的发展离不开信息的积累，而任何东西的积累离不开存储。因此，信息存储是文明发展的重要环节，从某种意义上讲，甚至可以说是人类迈入文明社会的标志之一。在历史上，人类曾经创造过很多信息存储的方法。我们一起来看下存储发展历程。
今天聊聊一种列式数据库，基于 MPP 和真正列式数据库技术，创建了面向大数据实时分析的全新架构：Vertica
有奖转发活动 回复“抽奖”参与《2015年数据分析/数据挖掘工具大调查》有奖活动。 文 | 孙镜涛 来源 | InfoQ 数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据，那么哪一款数据库最合适分析师呢？虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章，但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能，很少考虑另一个关键因素：分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近，Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章，从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。 Benn Stancil认为数据分
数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据，那么哪一款数据库最合适分析师呢？虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章，但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能，很少考虑另一个关键因素：分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近，Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章，从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。
数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据，那么哪一款数据库最合适分析师呢？虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章，但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能，很少考虑另一个关键因素：分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近，Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章，从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。 Benn Stancil认为数据分析工作不可能一蹴而就，分析师在使用数据库的过程中阻碍他们速度的往往不是宏观上的性能，而是编写查询语句时的细节。例如，在Re
数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据，那么哪一款数据库最合适分析师呢？ 虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章，但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能，很少考虑另一个关键因素：分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近，Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章，从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。 Benn Stancil认为数据分析工作不可能一蹴而就，分析师在使用数据库的过程中阻碍他们速度的往往不是宏观上的性能，而是编写查询语句时的细节。例如，在
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 大数据文摘翻译 作者：Valentina Craft 翻译：袁君洋 校对：晨璐 转载请保留 在数据库格式领域将会发生一场战争吗？Hadoop和大数据这两个世界在企业界会合并还是冲突？就在Janath Manohararaj以蓝十字蓝盾协会（Blue Cross and Blue Shield Assoc.：美国第一大私人健康保险公司集团----译者注）数据库服务团队负责人的身份作客SiliconANGLE的流动新闻平台CUBE之前，他与CUBE的搭档主
需求：搭建Vertica数据库3节点的测试环境，建立测试用户，建表，测试数据入库。
实验目的：了解Vertica数据库的date与timestamp数据类型，to_date()与to_timestamp()函数区别
Yandex在2016年6月15日开源了一个数据分析的数据库，名字叫做ClickHouse，这对保守俄罗斯人来说是个特大事。更让人惊讶的是，这个列式存储数据库的跑分要超过很多流行的商业MPP数据库软件，例如Vertica。如果你没有听过Vertica，那你一定听过 Michael Stonebraker，2014年图灵奖的获得者，PostgreSQL和Ingres发明者（Sybase和SQL Server都是继承Ingres而来的）, Paradigm4和SciDB的创办者。Michael Stonebraker于2005年创办Vertica公司，后来该公司被HP收购，HP Vertica成为MPP列式存储商业数据库的高性能代表，Facebook就购买了Vertica数据用于用户行为分析。简单的说，ClickHouse作为分析型数据库，有三大特点：一是跑分快，二是功能多，三是文艺范
需求： 将3个节点的Vertica集群扩容，额外增加3个节点，即扩展到6个节点的Vertica集群。
需求：在Vertica数据库上建表，表结构来源于原Oracle数据库，故需要转换成Vertica数据库库表结构。
为了更精准更有效的解决实际项目中遇到的问题，以后所有问题请按照对应问题分类的模板格式来提交问题。
本文演示了使用外部表集成 Vertica 和 Apache Hudi。在演示中我们使用 Spark 上的 Apache Hudi 将数据摄取到 S3 中，并使用 Vertica 外部表访问这些数据。
传统的关系型数据库，如 Oracle、DB2、MySQL、SQL SERVER 等采用行式存储法(Row-based)，在基于行式存储的数据库中， 数据是按照行数据为基础逻辑存储单元进行存储的， 一行中的数据在存储介质中以连续存储形式存在。
最近领导和团队沟通，想提高数据建模团队的能力。结合自己工作的经验和朋友的交流，来总结下如何去做。
2. 常规方式启动宕机节点失败 [常规方式启动宕机节点](http://www.cnblogs.com/jyzhao/p/3855601.html)失败，瞬间返回主界面，查询到报错如下：
故障现象：Vertica集群安装成功，但是创建数据库后一直无法up. 具体报错输出如下：
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。
随着互联网、移动互联网、物联网和各种智能终端的快速发展，各种数据无时无刻地生成，新数据的产生成大爆炸趋势，如此大数据量的实时查询和分析能力已然成为企业报表分析系统的重要考量指标。
实际存储在磁盘上的是projection。 当创建一张表，没有创建projection时，那么插入数据的时候会自动创建一个默认的projection。如果运行中发现projection不合适，可以运行dbd进行优化，得出一些建议，参考来重建projection。
大数据实时分析领域的黑马是ClickHouse一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。
现在各个公司都有自己的SOC安全日志中心，有的是自己搭建的，有的是买厂商的，更多的情况是，各种复合类的的组织结构。这些日志来自不同的服务器，不同的部门五花八门。如果是买的设备，设备可能是一整套的方案，有自己的流理量监听与安全日志中心，但因为成本的原因，不能所有地方都都部署商业产品，必然会有自己的SOC系统，商业系统也不可能去监听分析，太边界的日志，处理起来也力不从心，首先本地化的数据不通用，商用产品也没法构建安全策略。开源和自己构建的系统可以高度的定制化，但与商业产品不能有机的结合，就没办法发挥最大效用。
ClickHouse全称是Click Stream,Data Warehouse，简称ClickHouse就是基于页面的点击事件流，面向数据仓库进行OLAP分析。ClickHouse是一款开源的数据分析数据库，由战斗民族俄罗斯Yandex公司研发的，Yandex是做搜索引擎的，就类似于Google，百度等。我们都知道搜索引擎的营收主要来源于流量和广告业务，所以搜索引擎公司会着重分析用户网路流量，像Google有Anlytics，百度有百度统计，那么Yandex就对应于Yandex.Metrica。ClickHouse就是在Yandex.Metrica下产生的技术。
其实很简单 Driver选择 Microsoft SQL Server(jTds) 即可。
创建虚拟环境： -（1）virtualenv env_supersetobj（创建虚拟环境）
目前，大数据行业面临人才荒的现状，伴随大数据在众多行业中的应用，大数据技术工作能力的工程师和开发人员得到了青睐，同时欢迎的还有数据科学家和数据分析师，这部分人才不仅是人才市场中的抢手资源同时更是获得较高薪资。正因为如此，互联网行业人士如何更好的获得此方面的工作呢，获取大数据认证就是极佳的方式。 如今，数据和大数据分析正在逐渐成为企业生命的血液。具有分析大数据所需技术的数据科学家和分析师，以及了解Hadoop集群和其他技术的开发人员在招聘市场中供不应求，很多企业不惜以重金委以重任。在这样的背景下，如果拥
在上篇Vertica 分区表设计中，已经提过了Vertica的分区表创建和分区删除，但举例上并不系统， 本篇文章将系统的对分区表设计及后续的删除分区进行讲解。
DBD = Database Designer，是Vertica数据库优化中最主要的原生工具。
大数据离不开数据存储，数据库作为大数据业务核心，在整个基础软件栈中是非常重要的一环。正因为如此，业界追求更优的大数据存储引擎和查询引擎的脚步从未停止。目前业界已有的大数据存储、查询引擎有 Druid、Kylin、Impala 等开源数据库，还有如 EMC Greenplum、HP Vertica、AWS Redshift 等商用数据库。百度开源的 Palo 项目又是一个什么样的数据库引擎呢？它与现有的这些数据库引擎相比有何不同之处？它的性能表现如何？
ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。在传统的行式数据库系统中，处于同一行中的数据总是被物理的存储在一起。常见的行式数据库系统有：mysql,postgres,ms sqlserver;在列式数据库系统中,来自不同列的值被单独存储，来自同一列的数据被存储在一起。常见的列式数据库有： Vertica、 Paraccel (Actian Matrix，Amazon Redshift)、 Sybase IQ、 Exasol、 Infobright、 InfiniDB、 MonetDB (VectorWise， Actian Vector)、 LucidDB、 SAP HANA、 Google Dremel、 Google PowerDrill、 Druid、 kdb+。
之前在“Vertica 安装，建库，新建测试用户并授予权限，建表，入库”这篇文章也简单介绍过入库部分的内容。 但之前测试用例若用于生产环境有明显的局限性： 1.是用dbadmin管理员用户入库的。 2.没有建立和指定入库专用资源池。
本文以我个人的理解简单分析下并行数据库的技术要点以及对未来并行数据库的发展做下展望，理解有偏差的地方，欢迎各位指正。 并行数据库的定义 在维基百科上，并行数据库被定义为通过并行使用多个CPU和磁盘来将诸如装载数据、建立索引、执行查询等操作并行化以提升性能的数据库系统。其中最重要的关键词是并行，分布式。 并行数据库的技术要点 并行数据库主要由执行引擎、存储引擎和管理功能模块组成，它们的不同技术风格形成了各个有特色的并行数据库产品。随着Hadoop的兴起，目前MPP数据库主要分成两类
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DBeaver是一个SQL客户端和数据库管理工具。支持多种不同数据库，分为社区版（免费）和企业版（付费）。对于关系数据库，它使用JDBC API通过JDBC驱动程序与数据库交互。对于其他数据库，它使用专有数据库驱动程序。它提供了一个编辑器，支持代码完成和语法高亮。 支持的数据库 支持超多数据库 MySQL/MariaDB PostgreSQL Greenplum Oracle DB2 LUW Exasol SQL Server Sybase/SAP ASE SQLite Firebird H2 HSQLDB
刚刚过完 80 岁生日的 Michael Stonebraker 没打算退休，近年来他又开始了新的尝试，希望再一次改变世界。
大数据的日益增长,给企业管理大量的数据带来了挑战的同时也带来了一些机遇。下面是用于信息化管理的大数据工具列表： 1.ApacheHive Hive是一个建立在hadoop上的开源数据仓库基础设施，通过Hive可以很容易的进行数据的ETL,对数据进行结构化处理,并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。Hive提供了一种简单的类似SQL的查询语言—HiveQL,这为熟悉SQL语言的用户查询数据提供了方便。 2JaspersoftBI套件 Jaspersoft包是一个通过数据库列生成报表的开源软件。
对于很多程序员来说，公司选择什么样的数据库，基本不需要你来决定。当你加入一个公司的时候，公司的大部分技术选型已经确认，特别是数据库选型，因为数据库一旦选择，后期迁移的代价还是很大的。
编辑部原创 编译：wally21st、 西西 未经允许，不得转载 对于一些私募、投资机构和个人来说，量化投资研究、回测离不开数据的支持。当数据量达到一定数量，如A股所有频率和种类的数据等等。这时候需要的是对数据有效的储存和管理。今年6月才开源的数据库ClickHouse，为我们提供了福音。ClickHouse来自俄罗斯，又是刚刚开源，社区也是俄语为主。因此，大家对它并不是很熟悉，用的人也不是很多。 我们对比一下他的速度 一个字 快 上面是100M数据集的跑分结果：ClickHouse 比 Ver
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
常用的方法，我们可以通过admintools字符图形工具来导入license， 7 -> 5 -> 选择库 -> 输入license文件全路径 -> Accept -> 输入数据库密码 -> license更新成功。 但这样其实有些麻烦。我们还可以直接用命令（步骤3）直接替换为新的license。
goose是一个用go语言编写的数据库版本管理的命令行工具。其github地址如下：https://github.com/pressly/goose
大数据利器.xls 类别 名称 官网 备注 查询引擎 Phoenix https://phoenix.apache.org/ Salesforce公司出品，Apache HBase之上的一个SQL中间层，完全使用Java编写 Kylin http://kylin.io eBay开源的基于Hadoop的分布式OLAP分析引擎，旨在减
前言 我们平时会经常写SQL语句，这个过程我有一个痛点 我一直使用的数据库工具是 Sequel Pro，在写SQL时有点不方便，主要是对表明和字段名的自动提示支持得不好 有自动提示，但很迟钝 写SQL
Mybatis-Flex 是一个优雅的 Mybatis 增强框架，它非常轻量、同时拥有极高的性能与灵活性。我们可以轻松的使用 Mybaits-Flex 链接任何数据库，其内置的 QueryWrapper^亮点 帮助我们极大的减少了 SQL 编写的工作的同时，减少出错的可能性。
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