一.集群介绍 共3台主机,ip 为193.168.0.93   193.168.0.94  193.168.0.95 集群对应master和segment如下,193.168.0.93为master节点.193.168.0.94  193.168.0.95为segment节点,每个segment节点配置两个primary segment和两个mirror segment(也可以为master做一个备份,目前没有做) 架构图入下 二.服务器修改(all host) 2.1配置hosts vi /e

Greenplum是一种基于postgresql的分布式数据库.其采用shared nothing架构(MPP),主机,操作系统,内存,存储都是自我控制的,不存在共享.也就是每个节点都是一个单独的数据库.节点之间的信息交互是通过 节点互联网络实现.通过将数据分布到多个节点上来实现规模数据的存储,通过并行查询处理来提高查询性能. 这个怎么感觉就像是把小数据库组织起来,联合成一个大型数据库.将数据分片,存储在每个节点上.每个节点仅查询自己的数据.所得到的结果再经过主节点处理得到最终结果.通过增加节点

GP数据库 常用SQL语句 --1,查看列名以及类型 select upper(column_name) ,data_type from information_schema.columns where table_schema='ods_hs08' and lower(table_name)=lower('T_ods_hs08_secumreal'); --2,查看表名剔除分区表名 select a.tablename from pg_tables a where a.schemaname='

-- 查询未空闲的进程信息 select * from pg_stat_activity where current_query<>'<IDLE>'; 结果可查看数据库名,进程标识符,用户名,查询语句,是否锁表,查询开始时间,客户端地址等信息. 当执行错误或者锁表,可在客户端处理,可先用取消进程,如果不好用可用终止进程. -- GP查看数据锁 SELECT pid,rolname, rsqname, granted, current_query, datname FROM pg_r

原来一直使用Oracle,新公司使用greenplum后发现系统的并发性差很多,后来才了解因为Oracle属于OLTP类型,而gp数据库属于OLAP类型的.具体了解如下: 数据库系统一般分为两种类型,一种是面向前台应用的,应用比较简单,但是重吞吐和高并发的OLTP类型:一种是重计算的,对大数据集进行统计分析的OLAP类型.Greenplum属于后者,下面简单介绍下两种数据库系统的特点. OLTP(On-Line Transaction Processing,联机事务处理)系统也称为生产系统,它是

Greenplum是关系型的分布式数据库,需要存储的数据库在进入数据库时,将先进行数据分布的处理工作,讲一个表的数据平均分不到每个节点上,并为每个表指定一个分发列(distribute Column),之后根据Hash来分布数据. 本篇介绍查询某模式下所有表的分布键信息,适用于: 排查是否有分布键创建不合理的表,如果分布键是重复率比较高的字段会造成数据分布不均匀,存储过于倾斜. 排查经常做表关联的表是否是相同分布键,这样会提高执行效率. 具体sql如下: SELECT     aaa.nspna

greenplum是2(master)+7(segment)的集群规模 系统刚准备上线,是用来做统计数据库的,正在帮忙一个hadoop集群核对其数据的准确性,在这个greenplum库中入了清单数据 后检查分析是部分建表语句存在问题,没有指定字段做分布键,也没有指定其是随机分布,导致默认为第一个字段做为分布键导致数据倾斜. 发现数据库非常慢,几乎是不可用,检查greenplum的状态情况 1.检查greenplum数据库的状态 gpadmin@mdw:~> gpstate   20150227:

1,根据数据库类型拼接不同URL /** * 根据类型不同拼接连接的URL * @param dbType 1:mysql.2:oracle.3:sql server.4:gp * @param ip * @param port * @param databaseName * @return*/ public static String getTestDbUrl(int dbType, String ip, String port, String databaseName){ String ur

最近需要将一份db2导出的历史数据入库gp集群,然后把每天的增量数据导出成txt文件和对应的log日志,再ftp传输给另外一台机器.其中陆续碰到一些坑,在此记录 历史文件数据清洗 列分隔符的选择 碰到的第一个问题是db2导出的文件格式.因为之前的db2脚本导出用的是export命令,coldel0x01 nochardel,指定16进制的不可见字符0x01当做列分隔符.而gp的copy命令虽然可以指定列分隔符,但是好像不能使用16进制字符,所以这里的操作时把0x01都sed替换成\((开始尝试使

MPP数据库   版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处. https://blog.csdn.net/lyc417356935/article/details/45033069 MPP数据库定义 MPP即大规模并行处理(Massively Parallel Processor ). 在数据库非共享集群中,每个节点都有独立的磁盘存储系统和内存系统,业务数据根据数据库模型和应用特点划分到各个节点上,每台数据节点通过专用网络或者商业通用网络互相连接,彼此协同计算,作为整体提供数据 库服务.非共

Greenplum 数据库安装部署(生产环境) 硬件配置: 16 台 IBM X3650, 节点配置:CPU 2 * 8core,内存 128GB,硬盘 16 * 900GB,万兆网卡. 万兆交换机. 安装需求: 1台Master,1台Standby Master,14台Segment计算节点. 安装步骤: Master节点安装 创建GP安装配置文件并配置ssh互信 关闭防火墙及开启自启动 关闭SELinux 磁盘调度算法 磁盘预读取配置 语言与字符集 Sysctl.conf增加配置 用户资源限

http://www.infoq.com/cn/news/2015/11/PostgreSQL-Pivotal 近日,Pivotal宣布开源大规模并行处理(MPP)数据库Greenplum,其架构是针对大型分析型数据仓库和商业智能工作负载专门设计的.借助MPP这种高性能的系统架构,Greenplum可以将TB级的数据仓库负载分解,并使用所有的系统资源并行处理单个查询. Greenplum数据库基于PostgreSQL开源技术.本质上讲,它是多个PostgreSQL实例一起充当一个数据库管理系统.

根据容灾备份系统对备份类别的要求程度,数据库备份系统可以分为数据级备份和应用级备份.数据备份是指建立一个异地的数据备份系统,该系统是对原本地系统关键应用数据实时复制.当出现故障时,可由异地数据系统迅速恢复本地数据从而保证业务的连续性.应用级备份比数据备份层次更高,即在异地建立一套完整的.与本地数据库系统相当的备份数据库应用系统,同时备份本地数据.可以同本地应用系统互为备份,也可与本地应用系统共同工作,在灾难故障出现后,远程应用系统迅速接管或承担本地应用系统的业务运行.本文基于Rsync算法设计实

Greenplum 数据库安装部署(生产环境) 硬件配置: 16 台 IBM X3650, 节点配置:CPU 2 * 8core,内存 128GB,硬盘 16 * 900GB,万兆网卡. 万兆交换机. 安装需求: 1台Master,1台Standby Master,14台Segment计算节点. 安装步骤: Master节点安装 创建GP安装配置文件并配置ssh互信 关闭防火墙及开启自启动 关闭SELinux 磁盘调度算法 磁盘预读取配置 语言与字符集 Sysctl.conf增加配置 用户资源限

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

原帖:http://www.itpub.net/thread-1409964-1-1.html 什么是GREENPLUM? 对于非常多IT人来说GREENPLUM是个陌生的名字.简单的说它就是一个与ORACLE, DB2一样面向对象的关系型数据库.我们通过标准的SQL能够对GP中的数据进行訪问存取. GREENPLUM与其他普通的关系型数据库的差别? 本质上讲GREENPLUM是一个关系型数据库集群. 它实际上是由数个独立的数据库服务组合成的逻辑数据库.与RAC不同,这样的数据库集群採取的是MP

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

 对于很多IT人来说GREENPLUM是个陌生的名字.简单的说它就是一个与ORACLE, DB2一样面向对象的关系型数据库.我们通过标准的SQL可以对GP中的数据进行访问存取. 本质上讲GREENPLUM是一个关系型数据库集群. 它实际上是由数个独立的数据库服务组合成的逻辑数据库.与RAC不同,这种数据库集群采取的是MPP架构.如下图所示 它的组件分成三个部分MASTER/SEGMENT以及MASTER与SEGMENT之间的高效互联技术GNET.其中MASTER和SEGMENT本身就是独立的数据

一. Greenplum简介 大数据是个炙手可热的词,各行各业都在谈.一谈到大数据,好多人认为就是Hadoop.实际上Hadoop只是大数据若干处理方案中的一个.现在的SQL.NoSQL.NewSQL.Hadoop等等,都能在不同层面或不同应用上处理大数据的某些问题.而Greenplum数据库作为一个分布式大规模并行处理数据库(MPP),在大多数情况下,更适合做大数据的存储引擎.计算引擎和分析引擎. Greenplum作为企业级数据库产品,可以说是世界上最先进的OLAP开源数据库之一.Green

什么是GREENPLUM? 对于很多IT人来说GREENPLUM是个陌生的名字.简单的说它就是一个与ORACLE, DB2一样面向对象的关系型数据库.我们通过标准的SQL可以对GP中的数据进行访问存取. GREENPLUM与其它普通的关系型数据库的区别? 本质上讲GREENPLUM是一个关系型数据库集群. 它实际上是由数个独立的数据库服务组合成的逻辑数据库.与RAC不同,这种数据库集群采取的是MPP架构.如下图所示 它 的组件分成三个部分MASTER/SEGMENT以及MASTER与SEGMEN