数据模型 Greenplum数据库是一种shared nothing的分析型MPP数据库.这种模型与高度规范化的/事务型的SMP数据库有显著区别.Greenplum数据库使用非规范化的模式设计会工作得最好,非规范化的模式适合于MPP分析型处理,例如带有大型事实表和较小维度表的星形模式或者雪花模式. 对表中用于连接的列使用相同的数据类型. 堆存储 vs. 追加优化存储 对将会接收迭代批量或者单一UPDATE.DELETE以及INSERT操作的表和分区使用堆存储. 对将会接收并发UPDATE.DEL

GreenPlum实践 ============================================== 目录: 一.安装环境准备 二.GP数据库安装 三.集群添加standby节点 四.master和standby相互切换 五.新增segment节点 六.非Mirror模式为Segment节点增加Mirror 七.Segment节点故障转移到Mirror并恢复segment 八.迁移(替换)segment节点 九.移除segment节点 十.常用SQL和数据导入导出 十一.GP集群

一.最佳实践数据库参数部分 GP数据库参数配置 以下配置存于文件–postgresql.conf中,仅列出一些最常用的参数. shared_buffers:刚开始可以设置一个较小的值,比如总内存的15%,然后逐渐增加,过程中监控性能提升和swap的情况.effective_cache_size : 这个参数告诉PostgreSQL的优化器有多少内存可以被用来缓存数据,以及帮助决定是否应该使用索引.这个数值越大,优化器使用索引的可能性也越大. 因此这个数值应该设置成shared_buffers加上

最近需要安装Greenplum测试一些东西,在安装过程中出现了许多问题,所以在这里将安装过程整理一下,主要参考<Greenplum企业应用实践>和http://jxzhfei.blog.51cto.com/1382161/1767126,链接的文章和书中的安装是基本吻合的,但是比书上更加详细一些. 我安装的平台有两个:win虚拟机和云服务器,有区别的地方我会注明的. 下面我详细记录一下安装过程: 1.安装centOS操作系统 我使用的是CentOS6.5.需要注意的是CenOS6和CentOS

随着云计算.大数据迅速发展,亟需用hadoop解决大数据量高并发访问的瓶颈.谷歌.淘宝.百度.京东等底层都应用hadoop.越来越多的企 业急需引入hadoop技术人才.由于掌握Hadoop技术的开发人员并不多,直接导致了这几年hadoop技术的薪水远高于JavaEE及 Android程序员. Hadoop入门薪资已经达到了 8K 以上,工作1年可达到 1.2W 以上,具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到 30万—50万 . 一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司,所以学习had

一.问题描述 使用gpfdist往集群中导入大量数据, 一段时间后连接退出,集群无法连接 二.问题定位 使用如下命令查看: gpstate -s mdw-:gpadmin-[INFO]:- Segment Info mdw-:gpadmin-[INFO]:- Hostname = sdw- mdw-:gpadmin-[INFO]:- Address = sdw- mdw-:gpadmin-[INFO]:- Datadir = /home/mirror/gpseg2 mdw-:gpadmin-[I

文 | 吕鹏 DataPipeline架构师 进入大数据时代,实时作业有着越来越重要的地位.本文将从以下几个部分进行讲解DataPipeline在大数据平台的实时数据流实践. 一.企业级数据面临的主要问题和挑战 1.数据量不断攀升 随着互联网+的蓬勃发展和用户规模的急剧扩张,企业数据量也在飞速增长,数据的量以GB为单位,逐渐的开始以TB/GB/PB/EB,甚至ZB/YB等.同时大数据也在不断深入到金融.零售.制造等行业,发挥着越来越大的作用. 2. 数据质量的要求不断地提升 当前比较流行的AI.

本文转载自 www.postgres.cn 下的文章: 再谈PostgreSQL的膨胀和vacuum机制及最佳实践http://www.postgres.cn/news/viewone/1/390 还有两个相关的文章也挺不错: 也谈PostgreSQL的Vacuum机制及其最佳实践http://bbs.postgres.cn/news/viewone/1/387 新特性:postgresql的vacuum漫谈https://mp.weixin.qq.com/s/EzRqxPDowf3mqsbV6

作者:李树桓 个推数据研发工程师 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

周金可,就职于听云,维护MySQL和GreenPlum的正常运行,以及调研适合听云业务场景的数据库技术方案. 听云周金可 9月24日,周金可将参加在北京举办的线下活动,并做主题为<GreenPlum在听云大数据实时分析的实践>的分享.值此,他分享了PG.工作上的一些经历和经验. 免费报名链接:http://click.aliyun.com/m/6101/ 正文: 周金可刚参加工作时是做系统运维的,后来慢慢接触了各种数据库,开始对数据库感兴趣,经过一段时间的积累后转向了DBA. “在我加入听云时

16日上午9点,2016云栖大会“开源大数据技术专场” (全天)在阿里云技术专家封神的主持下开启.通过封神了解到,在上午的专场中,阿里云高级技术专家无谓.阿里云技术专家封神.阿里巴巴中间件技术部高级技术专家天梧.阿里巴巴中间件技术部资深技术专家纪君祥将给大家带来Hadoop.Spark.HBase.JStorm Turbo等内容. 无谓:Hadoop过去现在未来,从阿里云梯到E-MapReduce 阿里云高级技术专家 无谓 从开辟大数据先河至现在,风雨十年,Hadoop已成为企业的通用大数据框架

最近在做oracle到greenplum的迁移实践,步骤如下: 1. 使用ora2pg实现Oracle的数据结构迁移到GP的实现过程 2. Oracle的数据迁移到GP的实现过程   1. ora2pg的使用  地址: https://github.com/darold/ora2p  关系图如下:   需要安装DBD-oracle,DBD-pg,DBI模块,配置conf后可以把oracle的数据结构(table,view,package等)转化成PG的数据结构.也可以配置直接把oracle库的数

本篇将向大家介绍如何快捷的安装部署GreenPlum测试集群,大家可以跟着我一块儿实践一把^_^ 1.主机资源 申请2台网易云主机,操作系统必须是RedHat或者CentOS,配置尽量高一点.如果是sa统一初始化的物理机,这里不再描述,因为中间有很多操作(比如关闭puppet服务等等) 2.下载安装包 下载链接: https://network.pivotal.io/products/pivotal-gpdb,需要先注册才能下载,建议用非163邮箱注册:(下载困难可以泡泡找我) 3.开始安装 以

大数据分析的下一代架构--IOTA架构设计实践[下] 原创置顶 代立冬 发布于2018-12-31 20:59:53 阅读数 2151  收藏 展开 IOTA架构提出背景 大数据3.0时代以前,Lambda数据架构成为大数据公司必备的架构,它解决了大数据离线处理和实时数据处理的需求.典型的Lambda架构如下:Lambda架构的核心思想是:数据从底层的数据源开始,经过各样的格式进入大数据平台,然后分成两条线进行计算.一条线是进入流式计算平台,去计算实时的一些指标:另一条线进入批量数据处理离线计算

转载自:https://blog.csdn.net/you_xian/article/details/78549756作者:lianghc      在greenplum 使用过程中积累的一些常用查询语句,整理出来备忘.欢迎各位留言补充.都是SQL命令以及数据字典的使用.熟悉数据字典非常重要.三个重要的schema:pg_catalog,pg_toolkit,information_schema,其中information_schema 中的数据字典都在视图中,并且这个schema中提供了大量的

对于分布式数据库来说,QUERY的运行效率取决于最慢的那个节点. 当数据出现倾斜时,某些节点的运算量可能比其他节点大.除了带来运行慢的问题,还有其他的问题,例如导致OOM,或者DISK FULL等问题. 如何监控倾斜 1.监控数据库级别倾斜 2.监控表级倾斜 出现数据倾斜的原因和解决办法 1.分布键选择不正确,导致数据存储分布不均. 例如选择的字段某些值特别多,由于数据是按分布键VALUE的HASH进行分布的,导致这些值所在的SEGMENT的数据可能比而其他SEGMENT多很多. 分布键的选择详

背景 Greenplum的日常监控点.评判标准,日常维护任务. 展示图层 由于一台主机可能跑多个实例,建议分层展示. 另外,即使是ON ECS虚拟机(一个虚拟机一个实例一对一的形态)的产品形态,实际上也建议分层展示,以示通用性. 主机级图层 1.全局 2.以集群分组 展示图形 1.饼图(正常.警告.严重错误.不可用,占比,数量) 2.热力图(每台主机一个点,颜色描绘正常.警告.严重错误.不可用) 3.列表(正常.警告.严重错误.不可用倒排,TOP 主机) 实例级图层 1.全局 2.以集群分组 展

Greenplum: 基于PostgreSQL的分布式数据库内核揭秘(下篇) http://www.postgres.cn/v2/news/viewone/1/454 原作者:姚延栋 创作时间:2019-05-08 17:25:25+08   采编:wangliyun 发布时间:2019-05-09 08:25:28 欢迎大家踊跃投稿,投稿信箱:press@postgres.cn 评论:0    浏览:1620 作者介绍 姚延栋,山东大学本科,中科院软件所研究生.PostgreSQL中文社区委员

本文主要分为三部分: GP优化需要准备的一些关于优化之外的知识,包括清空缓存.性能监控.执行计划分析. 具体优化措施,从以下四个方面考虑: 表.字段 sql GP配置.服务器配置 硬件及节点资源 GP的性能极限分析 1. 前置知识 1.1 GP清除缓存 数据库一般都有缓存,所以我们为了测试查询性能,需要将缓存清除. 停止数据库并不能清空缓存,因为缓存是由操作系统创建的,一般只有重启操作系统可以完全清空. 参考思路如下: #!/usr/bin/sudo bash gpstop -r sync //

PostgreSQL 优势 2016-10-20 21:36 686人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: MYSQL数据库(5)  PostgreSQL 是一个自由的对象-关系数据库服务器(数据库管理系统),功能很强大.包括了可以说是目前世界上最丰富的数据类型的支持,比如 IP 类型和几何类型等等. 发现很多读者都问过这样一个问题:如果打算为项目选择一款免费.开源的数据库,那么你可能会在MySQL与PostgreSQL之间犹豫不定.针对这个问题,我们采访到了即将在Postgres中国用户20