Greenplum资源管理器2017 年象行中国(杭州 站)第一期 Greenplum资源管理器 姚珂男/Pivotal kyao@pivotal.io 2017 年象行中国(杭州 站)第一期 Agenda • Greenplum数据库 • Resource Queue • Resource Group 2017 年象行中国(杭州 站)第一期 Greenplum数据库 • 基于PostgreSQL • 分布式 corruption => PANIC 2017 年象行中国(杭州 站)第一期 Resource Queue • Cost is tricky – 没有明确的定义 – 不同优化器不一致 – 优化器不能被纳入资源管理器 2017 年象行中国(杭州 站)第一期 Resource Queue • Priority is rough – 不能精确控制CPU – CHECK_FOR_INTERRUPTS – BackoffBackendTick 空闲group配额会被抢占 – 精确控制 2017 年象行中国(杭州 站)第一期 Resource Group • Memory – Not using CGroups – 重构resource queue内存管理 – 严格资源隔离 – statement_mem控制spill – 每个group内做redzone和runaway detection 2017 年象行中国(杭州 站)第一期 Resource0 码力 | 21 页 | 756.29 KB | 1 年前3
Greenplum Database 管理员指南 6.2.1Greenplum Database 管理员指南 V6.2.1 版权所有:Esena(陈淼 +86 18616691889) 编写:陈淼 - 1 - Greenplum Database 管理员指南 版本 V6.2.1 2020 年 09 月 27 日 欢迎关注 Greenplum 官方微信公众号和加入官方社区技术讨论群: Greenplum 做各种补丁 脚本,也看到了 Greenplum 的大幅进步,甚至我们以前的小技巧也不再需要,持续的 进步,带来的是生态的蓬勃发展。 Greenplum Database 管理员指南 V6.2.1 版权所有:Esena(陈淼 +86 18616691889) 编写:陈淼 - 2 - 序言 术语约定 GP : Greenplum 数据库 Master 陈淼 电邮: miaochen@mail.ustc.edu.cn Greenplum Database 管理员指南 V6.2.1 版权所有:Esena(陈淼 +86 18616691889) 编写:陈淼 - 3 - 目录 Greenplum Database 管理员指南 ...................................................0 码力 | 416 页 | 6.08 MB | 1 年前3
NetBackup™ for SQLite 管理指南: Windows 和LinuxNetBackup™ for SQLite 管 理指南 Windows 和 Linux 版本 10.0 NetBackup™ for SQLite 管理指南 上次更新时间: 2022-05-10 法律声明 Copyright © 2022 Veritas Technologies LLC. © 2022 年 Veritas Technologies LLC 版权所 有。All rights 的信息,请访问我们的网 站: https://www.veritas.com/support 您可以在下列 URL 上管理 Veritas 帐户信息: https://my.veritas.com 如果您对现有支持协议有疑问,请通过以下方式联系您所在地区的支持协议管理部门: CustomerCare@veritas.com 全球(日本除外) CustomerCare_Japan@veritas Tools (SORT) Veritas Services and Operations Readiness Tools (SORT) 是一个网站,提供的信息和工具 有助于自动处理及简化某些耗时的管理任务。根据具体产品,SORT 会帮助您准备安装和升 级、识别您数据中心的风险并提高操作效率。要了解 SORT 为您的产品提供了哪些服务和工 具,请参见数据表: https://sort.veritas0 码力 | 34 页 | 777.04 KB | 1 年前3
NetBackup™ for SQLite 管理指南: Windows 和 Linux - 版本:10.2NetBackup™ for SQLite 管 理指南 Windows 和 Linux 版本 10.2 NetBackup™ for SQLite 管理指南 上次更新时间: 2023-04-28 法律声明 Copyright © 2023 Veritas Technologies LLC. © 2023 年 Veritas Technologies LLC 版权所 有。All rights 的信息,请访问我们的网 站: https://www.veritas.com/support 您可以在下列 URL 上管理 Veritas 帐户信息: https://my.veritas.com 如果您对现有支持协议有疑问,请通过以下方式联系您所在地区的支持协议管理部门: CustomerCare@veritas.com 全球(日本除外) CustomerCare_Japan@veritas Tools (SORT) Veritas Services and Operations Readiness Tools (SORT) 是一个网站,提供的信息和工具 有助于自动处理及简化某些耗时的管理任务。根据具体产品,SORT 会帮助您准备安装和升 级、识别您数据中心的风险并提高操作效率。要了解 SORT 为您的产品提供了哪些服务和工 具,请参见数据表: https://sort.veritas0 码力 | 29 页 | 675.75 KB | 1 年前3
Greenplum 新一代数据管理和数据分析解决方案1 新一代数据管理和数据分析 解决方案 关于Greenplum公司 • Greenplum是一家数据库软件公司,在数据处理和 BI/DW领域,提供容量 最大、速度最快、性价比最好的数据库引擎产品和服务。 • Greenplum总部位于圣马蒂奥,加利福尼亚州,美国,成立于2003年6月。 • Greenplum 中国于2008年12月正式成立. 2010/4/8 官方网站: www.greenplum 千万亿字节 万亿字节 千兆字节 行业商务智能解决方案的实例 政府 电信 金融服务 公民服务 国家安全 电子政务 法规实施和监管 人力资本管理 信息传播 合规性报告 资产组合分析 客户报表 电汇通知 分部记分卡 客户关系管理、收 购和盈利率 欺诈检测 欺诈分析 客户流失分析 响应时间 流量分析 产品关联/捆绑 零售 存储运营分析 客户忠诚度计划 协作规划和预估 1995 2000 2005 2010 新一代数据库的要求 传统数据库的要求 今天的数据库供应商 网络运算的发展速度已经超过了主流数据库 • 海量规模 • 高性价比 • 高效率 数据库管理系统(DBMS)的 规模/容量 11 需要采用一种新的方法 •“一切皆可商用”:商业即用型x86 服务器、存储设备、网络 •通过软件很容易将处理能力扩展到 1000s的内核/系统 Greenplum0 码力 | 45 页 | 2.07 MB | 1 年前3
PieCloudDB 的云原生之路PieCloudDB 简介 IvorySQL开源数据库社区 数据 计算 发现 数据:云上数据既是隔离也是连通。从安全的角度是隔离,同时具 备数据共享的能力。 例如:投资管理系统和财务管理系统可以各自管理,按需分享。 计算:云上计算资源可以弹性分配。有查询计算任务的时候按需启动, 按照使用时间和规模计算成本,而不是购买大量服务器静置为不确定 的使用额外支付成本。 发现:在云上, 降低服务器硬件成本 云计算平台统一运维降低成本 服务器资源池可用空间增大 数据资源池可用空间增大 虚拟机动态迁移对硬件无感知 数仓整合,降低服务器硬件或者虚拟机成本 数据计算平台统一 运维降低成本 虚拟数仓数仓高在线 虚拟数仓动态 spinoff/retire 对计算资源无感知 虚拟机高在线 服 务 器 虚 拟 化 数 仓 虚 拟 化 IvorySQL开源数据库社区 P i e C l o u d D B 新 一 代 云 原 生 虚 拟 数 仓 核 心 价 值 多个数仓归并至云虚拟数仓,打破传统数仓场景下 数据孤岛,解决数据多副本问题,帮助企业降低数 仓管理复杂度,以更低的成本实现存算资源在云上 更灵活的配置。 TDE 技术保证了所有数据在落盘前完成加密,服务 器无感知技术(Serverless)利用云上无限计算资 源和弹性保证了虚拟数仓永远在线可用,S30 码力 | 47 页 | 1.80 MB | 1 年前3
PieCloudDB云原生数仓虚拟化之路reserved. OpenPie Confidential 数据 计算 发现 数据:云上数据既是隔离也是连通。从安全的⾓度是隔离,同时具 备数据共享的能⼒。 例如:投资管理系统和财务管理系统可以各⾃管理,按需分享。 计算:云上计算资源可以弹性分配。有查询计算任务的时候按需启动, 按照使⽤时间和规模计算成本,⽽不是购买⼤量服务器静置为不确定 的使⽤额外⽀付成本。 发现:在云上, 降低服务器硬件成本 云计算平台统⼀运维降低成本 服务器资源池可⽤空间增⼤ 数据资源池可⽤空间增⼤ 虚拟机动态迁移对硬件⽆感知 数仓整合,降低服务器硬件或者虚拟机成本 数据计算平台统⼀ 运维降低成本 虚拟数仓数仓⾼在线 虚拟数仓动态spinoff/retire对计算资源⽆感知 虚拟机⾼在线 服 务 器 虚 拟 化 数 仓 虚 拟 化 @2022 OpenPie. P i e C l o u d D B 新 一 代 云 原 生 虚 拟 数 仓 核 心 价 值 多个数仓归并⾄云虚拟数仓,打破传统数仓场景下 数据孤岛,解决数据多副本问题,帮助企业降低数 仓管理复杂度,以更低的成本实现存算资源在云上 更灵活的配置。 TDE技术保证了所有数据在落盘前完成加密,服务 器⽆感知技术(Serverless)利⽤云上⽆限计算资源 和弹性保证了虚拟数仓永远在线可⽤,S3存储和跨0 码力 | 44 页 | 1.64 MB | 1 年前3
云原生虚拟数仓PieCloudDB Database产品白皮书支持部署在物理服务器、虚拟机以及容 器中,同时也提供 PieCloudDB 公有云 SaaS 服务。 数据处理层 PieCloudDB 核心服务层,提供了并行数据处理能力,拥有元数据节点、计算节点、存储节点以及云原生管控平台节 点等共四种角色,具体说明如下: 1. 元数据节点: 提供元数据服务,如元数据存储共享、分布式锁、多版本管理、多集群并发、高可用以 无状态节点(包括 Coordinator 和 Executer),主要负责接收用户请求和数据计算,支持 动态弹性伸缩,提供数据查询、执行计划、查询优化、数据加载、连接管理、并行计算以及资源隔离 等功能; 3. 存储节点: 存算分离架构,支持本地存储和云存储,推荐采用对象存储,提供数据压缩、数据加密、 多模存储以及多级缓存等功能; 数仓整合 到云原生数据计算平台,根据数据授权动态创建虚拟数仓,按需灵活计算,打破数据孤岛,支撑更大模型所需的数据 和计算。在云上,数据计算资源按需扩缩容,提升数仓的敏捷性和弹性,助力企业降低数仓管理复杂度,实现数量级 增加可计算数据空间的同时,数量级降低数仓成本,打开无限数据计算空间,推进AI/BI到下一个精度。PieCloudDB 在eMPP分布式专利技术、服务器无感知(Serverle0 码力 | 17 页 | 2.02 MB | 1 年前3
Greenplum 6: 混合负载的理想数据平台Cloud Platform,简称GCP),为5个虚拟主机的集群,包含一 个master主机和四个segment主机,master和segment虚拟主机的配置信息如下 master segment 虚拟机类型 n1-standard-16 n1-standard-8 CPU核数 16 8 内存大小(GB) 60 30 CPU平台 Intel Haswell 存储类型 SSD persistent OLTP数据库 OLAP数据仓库 ■ 实时性 ■ 数据同步复杂性 ■ 应用复杂性 HTAP HTAP = ? ■ 卓越的OLAP特性 ■ 出色的OLTP特性 ■ 多态存储 ■ 有效的并发和资源管理 OLTP-OLAP独立部署 OLTP数据库 OLAP数据仓库 ■ 实时性 ■ 数据同步复杂性 ■ 应用复杂性 43 Pivotal Confidential–Internal Use Only 6月 5月 10月 9月 8月 用户自定义数据存储格式 并发管理 ■ pgbouncer ■ 资源组(resource group) create resource group rg1 (cpu_rate_limit=20, memory_limit=10, concurrency=5) 资源管理:CPU使用受限和超限 资源管理:CPU,短查询延迟 ■ 更稳定延迟,CPUSET特性:create0 码力 | 52 页 | 4.48 MB | 1 年前3
PieCloudDB Database 产品白皮书 ,是以对行业顶级数据库的抽象思考和设计原则复用为技术路线,采用领先的数仓 虚拟化技术,可将多个数仓统一整合到一个高可用的云虚拟数仓,打通多云的数据管道,数据计算资源按需扩缩容, 提升数仓的敏捷性和弹性,助力企业降低数仓管理复杂度,实现数量级增加可计算数据空间的同时,数量级降低数仓 成本,打开无限数据计算空间,推进AVBI到下一个精度。PieCloudDB在eMPP分布式专利技术、服务器无感知 《(Serverless 共四种角色,具体说明如下: 1. 元数据节点; 提供元数据服务,如元数据存储共享、分布式锁、多版本管理、多集群并发、高可用以 及用户权限等功能; 2. 计算节点: 无状态节点 (包括 Coordinator 和 Executer) ,主要负责接收用户请求和数据计算,支持 动态弹性伸缩,提供数据查询 、执行计划、查询优化、数据加载、连接管理、并行计算以及资源隔离 等功能; 3. 存储节点; 存算分离架构,支持本地存 适合的分布式存储方案。 此外,PieCloudDB 提供的独立的元数据服务 (Catalog Service) 保证元数据存取的效率和高可用性。PieCloudDB 元 数据采用分布式 KV 存储管理,具有完备的高可用方案。在 PieCloudDB 中,每份元数据都将以多副本的形式分散到多 个服务 并支持定时备份,以确保避免因为用户数据的丢失而造成的损失。 , 高性能的数仓引擎 PieCloudDB0 码力 | 17 页 | 2.68 MB | 1 年前3
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