Json格式对于现在所有的软件开发者都不陌生,很多数据格式都用他来存储,我们来看一下vertica是怎么处理json数据的.这就是vertica的flex table! 首先创建一个json文件: {"name": "Everest", "type":"mountain", "height":29029, "hike_safety": 34.1} {"name": &

今天简单的学习了一下ETL工具kattle了,只是简单的上手,不过这也已经够我去做POC了. 首先大体介绍一下kattle,Kettle是一款国外开源的ETL工具,纯java编写,可以在Window.Linux.Unix上运行,绿色无需安装,数据抽取高效稳定.因为有客户在使用这个,为了跟客户交流时不至于不懂,所有今天就稍微弄了一下,还行,基本能完成我的工作. 首先在kattle官网下载kattle,然后解压文件,打开里面的spoon.bat就可以运行它了,很简单. 现在我是有这样的需求的,需要将

vertica中没有类似Oracle中的ws_concat函数功能,需要开发UDF,自己对C++不熟悉,所有只有想其他方法解决了. 上代码: SELECT node_state, MAX(DECODE(row_number, 1, a.node_name)) || NVL(MAX(DECODE(row_number, 2, ',' || a.node_name)), '') || NVL(MAX(DECODE(row_number, 3, ',' || a.node_name)), '') ||

vertica group by优化语句,先对语句进行explain 操作查看预执行计划,其中group by 分为 GROUPBY PIPELINED 和 GROUPBY HASH,通过执行计划可以清楚的看到vertica到底采用的那种执行方式,优化一般就是吧GROUPBY HASH优化为GROUPBY PIPELINED 下面讲一下官网举得例子 CREATE TABLE sortopt ( a INT NOT NULL, b INT NOT NULL, c INT, d INT ); CRE

文章来源:中国联通网研院网优网管部IT技术研究团队 作者:陆昕 1. 引言 众所周知,MPP数据库以其分布式的超大存储能力以及列式的高速汇总能力,已经成为大数据分析比不可少的工具.Vertica就是这个领域的佼佼者,其最新版本已经发布到7.2版,甚至在Twitter.Facebook等尊崇开源平台的互联网公司也有大规模的集群部署. 然而万物有其利必有其弊,MPP数据库高速的汇总计算能力是建立在其列式存储.主动压缩等一系列技术基础上的.物理上的存储方式导致了这类数据库的UPDATE.DELETE等

vertica是惠普公司推出的列式分布式数据库,在OLAP领域有其独到的地方,目前社区版免费,但是只能存放1T的数据.我在工作中维护的bi系统后端就是使用的vertica数据库,平时也经常需要对于数据库的查询进行一些优化.所以写下这篇博客记录一下. 定位问题所谓的数据库调优.程序优化之类的工作,实际上是一个解决问题的过程,而解决问题,第一部就是需要定位问题.找到问题的手段多种多样,可以通过分析程序.监控生产上服务器的性能.定期生成数据库的负载报告等手段,而最不应该的就是通过生产上用户的反馈来反映

本文介绍了什么 ´ 电信级大数据分析典型需求 ´ Vertica数据库特点及与其他数据库对比 ´ Vertica核心技术介绍 ´ 基于Vertica的典型分系统架构简介 电信级大数据分析典型需求 ´ 海量数据存储:年分析数据量达到PB级 Counter数据:各网元收集的统计数据,可用于监控和测量网络性能 MR详单:即手机向网络上报的无线性能测量报告,反映了用户实时无线环境真实情况 CDR数据:呼叫详单记录,由各个接口中与该事件相关的信令综合而成,是对用户在移动网络中的通话.短信.数据业务的事件记

项目中使用到SSIS访问vertica,以下是我使用中总结的一些注意事项: 1.vertica对约束的处理方式与之前的DBMS是不同的. 以上的截图说明,在使用ado.net provider连接vertica进行数据加载的时候,ssis 返回的信息是不准确的.这不是provider的问题,使用odbc时也遇到过类似的问题. a.在SSIS中图显示全部绿色,表示执行成功,但是到vertica中查询,却没有发现一条记录. 后仔细检查发现,source中的数据违反了vertica中的一个not nu

使用ODBC进行连接,因为SSIS中没有直接的ODBC connection,所以使用ADO.NET的连接器. 九分钟才跑了四百来条数据. 这个图反应了SSIS的数据流速度还是可以的,但是瓶颈就在ODBC destination 里. 还有一种情况是,你看到SSIS容器中的组件(控制流和数据流)都已经变绿色了,在Progress info中也没有发现任何的错误提示信息,但是去Vertica中查看,表中却没有任何一种记录. 这是odbc连接没有接到正确的反馈. 我遇到的情况是,Vertica中对应

最近在用Vertica的时候碰到一个问题,Vertica在运行了一段时间后总是出现类似下面的错误 1: java.sql.SQLException: [Vertica][VJDBC](5065) 2: ERROR: Too many ROS containers exist for the following projections: 3: 4: <projection> (limit = 18078, ROS files = 12088, DV files = 5992, new files

===========================================对象名称可以长到128字符===========================================1. Vertica 中字段名/表名/视图名/projection名/schema名, 名称最长达128个字节, 所以我们不用费尽心思缩写表名和字段名. 2. Vertica中的名称在catalog系统表能区分出大小写, 但使用的时候是大小写不铭感的. 在Oracle中, 因为表名不能超过30个字符,

Vertica 8和 Hadoop 集群的互操作性已经很不错的, 但这块肯定是Vertica研发的重点, 将来可能还有较大的变动. Vertica 集群 和 Hadoop 集群的两种布局方式 集群布局 描述 许可证 支持Vertica for SQL on Hadoop特性 共享集群 Vertica 节点部署在 Hadoop 所有节点或部分节点上 Vertica for SQL on Hadoop 许可证 支持 分离集群 Vertica 集群和 Hadoop 分属不同的集群 社区版或Premiu

参考 https://thisdataguy.com/2015/01/05/vertica-some-uses-of-sequences/ 在 vertica 中有三种定义 identity 字段的方法, 分别是使用 AUTO_INCREMENT 或 IDENTITY 或 sequence. 简单对比: AUTO_INCREMENT 同 SQL Server 的概念一样, sequence 和 Oracle 的概念是一样. AUTO_INCREMENT 或 IDENTITY 字段都是直接在表定义

1.vertica概念 面向数据分析的数据仓库系统解决方式 2.vertica关键特性 Ø  标准的SQL接口:能够利用已有的BI.ETL.Hadoop/MapReduce和OLTP环境 Ø  高可用:内置的冗余也提升了查询速度 Ø  自己主动化数据库设计:数据库自己主动安装.优化.管理 Ø  高级压缩:十多种压缩算法最多可节省90%的空间 Ø  大规模并行处理:执行于低成本的x86型Linux节点上的原生DB感知集群 Ø  列式存储.混合模型:无磁盘I/O瓶颈,加载和查询同一时候进行 Ø  灵

Vertica的特点简单的说可以总结为:列存储.MPP架构.技术比较新.列存储本身带来了数据高度压缩的便利,MPP架构使得可以用相对廉价的PC级服务器横向扩展到较大规模(PB级),05年才问世使得它在引擎层面能用上近年来列式数据库方面较新的技术,如不可见连接(Invisible Join)等. 和Oracle那种一个库包治百病的方案不同,Vertica从设计之初就是面向分析型应用的.因此,它适合相对中低并发度,相对重载的分析查询场景.对于在Vertica上跑的每个查询SQL,它总是试图分配足够的

频繁写入vertica,可能导致ROS和WOS错误.如下: java.sql.SQLTransientException: [Vertica][VJDBC](5065) ERROR: Too many ROS containers exist for the following projections:logs.op_logs_req_super (limit = 16384, ROS files = 16384, DV files = 0, new files = 16) at com.ver

---备份资源池 SELECT 'CREATE RESOURCE POOL ' || name || CASE WHEN memorysize IS NULL THEN ' ' ELSE ' MEMORYSIZE ' || '''' || memorysize || '''' END || CASE WHEN maxmemorysize = '' THEN ' ' ELSE ' MAXMEMORYSIZE ' || '''' || maxmemorysize || '''' END || CAS

通过创建 Secure Access Policies可以对vertica中的某一列数据进行加密: CREATE ACCESS POLICY ON [schema][tablename] FOR COLUMN columnname expression [ENABLE/DISABLE]; 例如: CREATE ACCESS POLICY ON customers_table FOR COLUMN SSN CASE WHEN ENABLED_ROLE('manager') THEN SSN WHE

1. 摘要 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. 2. Apache Hudi介绍 Apache Hudi 是一种变更数据捕获 (CDC) 工具,可在不同时间线将事务记录在表中. Hudi 代表 Hadoop Upserts Deletes and Incrementals,是一个开源框架. Hudi 提供 ACID 事务.可扩展的元

项目中需要把source为xml的文件通过flume放置到hdfs,然后通过MR导入到vertica中去,我之前做过简单的 尝试,是通过pig的piggybank的xmlloader然后Regex_extract来提取结点属性做的,但问题是我之前只取了一 层结点的属性,没有把不同层次结点关联起来,这有三四层,结构比较复杂,我需要重新整理思路. 这种方式很可能走不通,因为piggybank里面regex_extract的正则和传统的正则还是有些异同的.常常会 因为正则写的不合适经常返回空元组. 我

Msyql到Vertica 1.mysql中在openshop 数据库中选择其中一个300W左右数据的表 create table ip_records_tmp_01 AS SELECT * FROM ip_records_tmp t WHERE t.datetime<= '2015-05-01' 2.vertica创建表ip_records_tmp_01,注意字段类型和mysql有点不一样. 全量抽取2478130条数据,耗时30s,速度不错! 3.在mysql中新增972948条数据,删除4