....................................................................................... - 18 - 管理与监控................................................................................................... .......................................................................................... - 57 - 监控资源组状态 ............................................................................................. ...................................................................................... - 151 - 视图的依赖关系 ................................................................................................

⼀、创建数据仓库 ⼆、连接数据仓库 操作指南 操作指南 关闭数据仓库 启动数据仓库 重启数据仓库 查看数据仓库详情 扩容数据仓库 更改数据仓库密码 续费 删除数据仓库 查看操作⽇志 查看监控 ⽬录 Greenplum数据仓库 UDW Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 2/206 50 50 71 73 73 73 74 74 74 UCloud 优刻得 45/206 查看操作⽇志 查看操作⽇志 操作指南 Greenplum数据仓库 UDW Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 46/206 查看监控 查看监控 操作指南 Greenplum数据仓库 UDW Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 47/206 操作指南 Greenplum数据仓库 UDW Copyright ⽬前经过测试的有：Zeppelin 和 SuperSet。 ⼀、 ⼀、 UDW 接⼊ 接⼊ Zeppelin Zeppelin 简介 简介 Zeppelin 是⼀个开源的 Apache 的孵化项⽬. 它是⼀款基本 web 的 notebook ⼯具，⽀持交互式数据分析。通过插件的⽅式接⼊各种解释器（interpreter），使得⽤⼾能够以特定的语⾔ 或数据处理后端来完成交互式查询，并快速实现数据可视化。

——greenplum，因此而得名）召集了十几位业界大咖（据 说来自 google、yahoo、ibm 和 TD），说干就干，花了一年多的时间 完成最初的版本设计和开发，用软件实现了在开放 X86 平台上的分布 式并行计算，不依赖于任何专有硬件，达到的性能却远远超过传统高 昂的专有系统。 Big Date2.indd 2 16-11-22 下午3:38 Greenplum 精粹文集 3 大家都知道 Greenplum ·Bitmap 索引 ·Hadoop 外部表 ·Gptext 全文检索 ·并行查询计划优化器和 Orca 优化器 ·Primary/Mirror 镜像保护机制 ·资源队列管理 ·WEB/Brower 监控 Big Date2.indd 7 16-11-22 下午3:38 8 3. Greenplum 的艺术 -- Parallel Everything 前 面 介 绍 了 Greenplum 的数据，虽然 Greenplum 的 Hadoop 外部 表性能大幅低于 MPP 内部表，但比 Hadoop 自身的 HIVE 要高很多（在 某金融客户的测试结果，比 HIVE 高 8 倍左右），因此可以考虑在项 目中同时部署 MPP 数据库和 Hadoop，MPP 用于交互式高性能分析， Hadoop 用于数据 Staging、MPP 的数据备份或一些 ETL batch 的数据 清洗任务，两者相辅相成，在各自最擅长的场景中发挥其特性和优势。

业，每周对所有系统表vacuum analyze一次 • 查询视图GP_TOOLKIT.GP_BLOAT_DIAG可监控垃圾空间的膨胀系数 • REINDEX:回收索引的垃圾空间 AGE监控和管理  PostgreSQL的MVCC事务语意依赖于比较事务ID(XID)的数值： 一条带有大于当前事务的XID的插入 XID的行版本是―属于未来的‖， 并且不应为当前事务可见。 XID(FrozenXID)与普通的XID进行区分。 FrozenXID总是被认为比任何普通 的XID旧。  GPDB中关闭了Autovacuum（GPDB 4.2.6 UPPER）  Age的监控：  xid_warn_limit:500000000（5亿）,AGE大于5亿自动告警  xid_stop_limit: 1000000000， AGE大于10亿停止工作，等待vacuum执行 对于大数据类系统，应避免使用PK,UI,FK,唯一性约束或参考性检查将导致性能大幅下降； • 大数量更新时，应先删除索引，更新/加载数据后再重建索引，或者采用分区交换降低对目标表的影响 临时空间的监控和管理  临时空间被无限制使用，可能导致系统空间撑爆，为了避免这种情况，建议设置以下参数 – gp_workfile_compress_algorithm zlib，设

支持触发器捕获技术作为补充 基于数据库事务日志的变化数据捕获 9 • 避免人为错误 • 在迁移结束前校验数据 • 支持异构 异构平台间数据校验域修复 10 内置监控与报警 • 实时监控HVR进程 • 自动告警 • 与第三方企业监控平台集成 • 丰富的统计报表 LDAP authenticated user; if that’s not configured just OS 对于增量备份可以支持准实时的同步也可以支持延时同步 ➢ 同步软件不会对源库造成负载上升的问题 ➢ 同步中断后能够记录中断点，在下次同步时可以自动从中断点开始继续同步数据 ➢ 能够提供对同步组件的监控 ➢ 操作简单，运维效率高 参考：https://mp.weixin.qq.com/s/zgCfcbMKOJRYROdxjW6RNA 15 Compare Products 参考：https://mp weixin.qq.com/s/zgCfcbMKOJRYROdxjW6RNA 16 Compare Products ➢ 支持全量同步，但增量同步延时，数据量越大，延时更久。 ➢ JDBC驱动强依赖。 ➢ 版本更新不及时，对GreenPlum新版本无法持续性支持，不稳定。 ➢ 需开发人员支持，二次开发或脚本支持，开发时间成本和人力成本高。 ➢ 支持数据库版本少，无法支持跨多版本的Orac

谁在用Greenplum? Ø 500多付费企业客户 Ø 成千上万的开源用户 Ø 支撑巨大的生产集群: q 250+ servers q 10+ PetaBytes Ø 十几个甚至几十个国内国外的衍生项 目（我们是真开源，欢迎大家贡献） Confidential │ ©2022 VMware, Inc. 6 Greenplum的MPP架构 Ø Massively: q PB级的数据，单台主机无法处理 Languages/Container Confidential │ ©2022 VMware, Inc. 19 GPCC Greenplum Command Center Ø Web UI 监控和管理 Ø 实时性能监控 Ø 可视化计划 Ø 基于规则的任务管理 Ø 向客户推荐性能优化操作 Ø 报警和通知 Confidential │ ©2022 VMware, Inc. 20 Greenplum

PIVOTAL GREENPLUM 5：新一代数据平台 在 Greenplum 5 中，Workload Manager 的功能有所增强，提高了规则创建的可自定义程度，并改进了监控查询活动及其 所用资源的方式。它可在查询运行过程中监控并检测内存、CPU 和磁盘 I/O 偏差。随后，Workload Manager 会在查询使 用的某项资源超过已定义阈值时记录日志，并可根据规则定义在必要时终止超过规定资源限额的查询。规则可按一天中的 查询处理进行了多项改进。广受欢迎的 SQL 结构——相关子查询（即嵌套在另一查询内的查 询）可使用来自外部查询的值。鉴于业界各大 BI/ 报告工具对子查询的广泛使用，这可以说是 GPORCA 中最重要的一项改 进了。在一些大型数据集中，对于外部查询所处理的每一行，系统都要对子查询进行一次计算，因此执行过程可能极为漫长。 GPORCA 的架构设计使其能够以高效得多的方式处理此类复杂查询，因为它可以去除不必要的嵌套，通过提出子查询谓词

Greenplum架构 Greenplum的高可用方案 GP分布式数据库功能介绍 理解GP的查询处理 Greenplum VS hadoop 比较项 Greenplum Hadoop+hive 软件性质 商业软件 开源 集群规模 一般在100台以下 可以到上万台。 性能 在100台以下时，性能 比hadoop好。 单个SQL可以做到秒级 的特定数据集的本地数据库业务。 所有的数据库操作，如表扫描、表连接（joins)、聚集 （ aggregations），排序，这些操作都会在所有的 segment上并行执行。每个segment执行这些操作时都 不依赖其它的segment。 除了上面这引起典型的数据库操作，Greenplum的 数据库有一个额外的操作类型，称为的motion。 motion操作就是把查询处理过程中涉及到的其它节点 上的数据在各个节点中做移动。

升级扩容 ● 容器化Greenplum存储管理 ○ 容器本地存储易失性 ○ 容器外部存储关联性 容器化分布式应用程序公共问题 容器网络管理 容器资源管理 容器镜像管理 容器调度 容器监控及自 定义操作 容器存储管理 容器化Greenplum ● 容器粒度 ○ Segment主机 VS. Segment实例 ● 容器资源分配 ○ CPU ○ 内存 ○ 磁盘 ● 容器间网络互联 故障检测及恢复 ○ 升级扩容 ● 容器化Greenplum存储管理 ○ 容器本地存储易失性 ○ 容器外部存储关联性 Kubernetes 容器网络管理 容器资源管理 容器镜像管理 容器调度 容器监控及自 定义操作 容器存储管理 Kubernetes 101 Kubernetes 101 Master组件 Node组件 Kubernetes存储资源 PV ● PersistentVolume 无需Segment Rebalance ● Node失效 ○ Node节点上Master/Segment节点自动修复 Kubernetes 生态集成 ● 日志收集 ○ Fluentd ● 监控及Metrics收集 ○ Prometheus ● 可视化 ○ Grafana ● …... 总结 Greenplum → Kubernetes Native Database

参数调整 （操作系统参数，greenplum集群参数） 24 Greenplum运维体系 系统状态监控 - gpcc -公司IDC_01机房 25 Greenplum运维体系 系统状态监控 - gpcc -公司IDC_02 机房 26 Greenplum运维体系 系统状态监控 - gpcc -公司IDC_03机房 27 Greenplum运维体系 数据库备份 • 配置与结构备份