128 访问 访问UDW数据仓库 数据仓库 1 客⼾端⼯具访问UDW 2 图形界⾯的⽅式访问UDW 数据导⼊ 数据导⼊ insert加载数据 copy加载数据 外部表并⾏加载数据 从hdfs加载数据 从mysql中导⼊数据 从oracle中导⼊数据 从ufile加载数据 开发指南 开发指南 1、连接数据库 2、数据库管理 3、模式管理 4、表格设计 5、加载数据 6、分区表 使⽤案例 案例⼀ 利⽤ logstash+Kafka+UDW 对⽇志数据分析 案例⼆ 基于UDW实现⽹络流分析 PXF 扩展 扩展 配置 PXF 服务 创建 EXTENSION 读写 HDFS ⽬录 Greenplum数据仓库 UDW Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 4/206 194 196 198 198 198 200 201 pg_dump 导出数据 使⽤ psql 重建数据 利⽤ 利⽤ hdfs 外部表迁移数据 外部表迁移数据 1. 在原 greenplum 集群中创建 hdfs pxf 可写外部表 2. 将原 greenplum 集群表数据写⼊ hdfs 3. 在⽬的 greenplum 集群中创建 hdfs pxf 可读表 4. 从 hdfs 外部表中读取数据并写⼊⽬的 greenplum 集群 FAQs

SQS) › Coordination system (Zookeeper, etcd) › MapReduce (Hadoop, Spark) › Network File System (S3, HDFS) https://github.com/donnemartin/system-design-primer 6 / 97 Highload Architecture › Webserver (Apache SQS) › Coordination system (Zookeeper, etcd) › MapReduce (Hadoop, Spark) › Network File System (S3, HDFS) › Key-Value Storage (Redis, Aerospike) › Relational DBMS (PostgreSQL, MySQL) › NoSQL DBMS (MongoDB SQS) › Coordination system (Zookeeper, etcd) › MapReduce (Hadoop, Spark) › Network File System (S3, HDFS) › Key-Value Storage (Redis, Aerospike) › Relational DBMS (PostgreSQL, MySQL) › Coordination system

query_timeout success_file_name success_file_name Baidu 百度智能云文档 SQL手册 27 该命令主要用于通过 Broker 服务进程来导入远端存储（如BOS、HDFS）上的数据。 每个导入需要指定一个唯一的 Label。后续可以通过这个 label 来查看作业进度。 用于描述一组需要导入的文件。 数据合并类型。默认为 APPEND，表示本次导入是普通的追加写操作。MERGE 指定需要使用的 Broker 服务名称。在公有云 Doris 中。Broker 服务名称为 指定 broker 所需的信息。这些信息通常被用于 Broker 能够访问远端存储系统。如 BOS 或 HDFS。关于具体信息，可参阅 Broker 文档。 指定导入的相关参数。目前支持以下参数： 导入超时时间。默认为 4 小时。单位秒。 最大容忍可过滤（数据不规范等原因）的数据比例。默认零容忍。取值范围为 入到两个表中。 使用通配符匹配导入两批文件 和 。分别导入到 和 两张表中。其中 指定 导入到分区 中，并且将导入源文件中第二列和第三列的值 +1 后导入。 3. 从 HDFS 导入一批数据。 LOAD LOAD LABEL example_db LABEL example_db..label1 label1 (( DATA DATA INFILE

ClickHouse Внешние системы: › СУБД: MySQL, MongoDB, PostgeSQL, ... › Распределенные системы: Kafka, ZK, HDFS, ... С самим собой: › При распределенных запросах › Через реплицируемые таблицы 22 / 77 Тестирование тесты: пример hdfs1 node1:9018 192.168.2.1 node2:9018 192.168.2.2 blocade zoo1 zoo2 zoo3 29 / 77 Тестирование ClickHouse, которого мы заслуживаем Интеграционные тесты: пример hdfs1 node1:9018 192 Интеграционные тесты: пример hdfs1 node1:9018 192.168.2.1 node2:9018 192.168.2.2 blocade zoo1 zoo2 zoo3 INSERT INTO tt SELECT * FROM hdfs('hdfs://hdfs1:9000/tt', 'TSV') client

before because HDFS does not support the ByteBuffer pread interface, also because of its complexity. For the ByteBuffer pread, we have issue ​HDFS-3246​ to track this, so further HDFS version will support positional read interface​ (​HBASE-21946​); The ByteBuffer pread issue ​HDFS-3246​ is still in progress, so we can not just use the HDFS ByteBuffer pread interface in our HBase project. Here we abstract byte[] copying. Once the HDFS ByteBuffer pread is available(Need upgrade the HDFS version in our HBase pom.xml), we can re-implement the ByteBuff pread method by using HDFS pread. #2 Checksum validation

HBase版本 2008年成为 Apache Hadoop 的一个子项目 3 HBase是Google BigTable的开源实现 • BigTable利用GFS作为其文件存储系统 • HBase使用HDFS作为其文件存储系统 Postgres Conference China 2016 中国用户大会 4 HBase的模型特性 Hadoop database and NoSQL database HBase的实现特性 • 非常高的数据读写速度，为写特别优化 – 高效的随机读取 – 对于数据的某一个子集能够进行有效地扫描 • 具有容错特性，能够将数据持久化的非易失性 存储中 – 使用HDFS做底层存储，可利用Hadoop的压缩 Codec等减少空间占用 • 自动水平扩展 – 只需要加入新的结点即可提高存储容量和吞吐量 – 服务器能够被动态加入或者删除（用以维护和升级） – 服务器自动调整负载平衡 支持基于固定有限条件的高并发高性能查询 • 高速计数器aggregation类型的任务 – HBase强一致性(Strongly consistent)读写保证 • 其他适用Hadoop的NoSQL场景 – HBase基于HDFS存储，和 MapReduce/Hive/Spark等紧密结合 11 Postgres Conference China 2016 中国用户大会 HBase现存缺点 • SQL(传统BI)不友好，不支持很多传统DBMS

ClickHouse Manager负责ClickHouse集群管理、元数据管理以及节点负载协调  tag-generate负责标签数据构建，保存到HDFS（MySQL中存储标签配置信息）  tag-loader向ClickHouse发送从HDFS导入标签数据的sql  to-ch-sql模块，将用户画像查询条件转换为ClickHouse sql诧句  用户画像平台通过Proxy从ClickHouse集群查询标签数据 Spark tag-generate tag-loader MySQL ClickHouse集群 ClickHouse1 ClickHouse Manager HDFS 用户画像平台 ClickHouse2 ClickHouseN to-ch-sql 19 标签数据表定义 20 String Integer Double Date ch_label_date_20191011 ch_label_dist_int ch_label_dist_double ch_label_dist_date 查询 分布式表 标签数据表 HDFS 导入  HDFS上采用snappy.parquet格式存储数据。  采用AB表切换方式，避免查询和写入的冲突，标签数据表以日期结尾命名。  通过重建分布式表迚行AB表切换，指向丌同日期的标签数据表。

是⼤数据技术中的基⽯。让用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发 分布式程序，以⼀种可靠、⾼效、可伸缩的⽅式进⾏数据处理。 组件很多，常见约30个，基础组件包括：Hadoop通用功能库、HDFS、 MapReduce以及YARN 。可视化管理是Ambari，其他的计算引擎、列存数据库 等都需要额外的组件，应对不同的场景需要安装对应的组件和依赖。 ⽣态丰富，对结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据都支持，可以很好 S3 /HDFS/NAS Data Table Data Table Data Table Executor Executor Executor Executor Executor 虚拟数仓 3 计算节点无状态 Serverless ... ... Coordinator X + Y + Z+ +N 财务部门 投资部门 存储节点统一进 S3/HDFS/NAS PieCloudDB--虚拟数仓引擎 Mundo Catalog 计算节点 JANM Table Format 管控节点 安全审计 API接⼝ ETL功能 数据洞察 运维管控 用户权限 NAS⽂件存储 HDFS分布式⽂件系统 S3对象存储 其他Data Lake Bare-Metal IaaS资源 执⾏器 执⾏器 执⾏器 协调器 协调器 虚拟数仓1 执⾏器 协调器 虚拟数仓2 执⾏器 …

map. 回顾: 稀疏的, ⾏行行和列列⽐比较随意, 不不需要固定的schema, 没有值的位置不不占空间 分布式的, 本身hdfs的是分布式的容错的, 在借助region和cf的⽔水平垂直分表, 整个数据可以很好的分散 持久化的, ⼤大部分数据都是基于hdfs的持久化,(btw 顺序写磁盘, 速度不不慢) Sorted map. 整个数据模型就是⼀一个按key排序的⼤大Map, Agenda 前两个是HBase的 Master是负责管理理的, RegionServer是实际⼲干活的 zookeeper作为协调信息存储的地⽅方, ⽐比如节点健康状态 然后HBase的数据都要存放在hdfs上, 就要有node. 如图可以看出RegionServer和Datanode尽量量在同⼀一台机器器上. • ⽔水平 按rowkey分开 region • Pre-split: 0-5 6-10 column family). 归并排序. • 先找BlockCache • 再找Memstore, 写⼊入还没flush • 根据index去HFile⾥里里找 • HBase如何在hdfs这种append- only⽂文件系统上实现, 修改/删除 操作的 系统组成 RegionServer读操作 这⾥里里需要提的⼀一点是, BlockCache⾥里里不不光对数据做了了缓存,

without any HBase RPC requests ❏ Required READ access to reference files and HFiles Snapshot ACL ❏ HDFS ACL could grant accesses to certain users besides owner and group ❏ Can support upto 16 users: 32 of log splitting Log splitting problem - 1 ❏ Too much space need to be reserved at the same time. HDFS may not able to assign enough space to create a new block. Reserved space = number of Log * number HLog block * number of replica ❏ Especially for a small hdfs cluster, whose remaining space is small. Log splitting problem - 2 ❏ Too many HDFS streams created at the same time. Then it is prone to failure