Greenplum 编译安装和调试 本文先介绍如何从源代码编译安装Greenplum、初始化Greenplum集群。然后介绍SQL在 Greenplum中的典型执行路径，最后介绍一些调试技巧。 源代码使用 Greenplum 开源社区最新源代码 6X_STABLE 分支： https://github.com/greenplum-db/gpdb​，内核代码基于 PostgreSQL 重启操作系统 // 安装Greenplum管理脚本依赖的 Python 包 $ wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py $ sudo python get-pip.py $ sudo pip install psutil lockfile paramiko setuptools epydoc // 需要安装 openssl，否则无法编译 $ git clone https​:​//github.com/greenplum-db/gpdb Greenplum Database 编译和运行依赖于各种系统库和Python库。需要先安装这些依赖： $ sudo ​yum groupinstall 'Development Tools' # GCC, libtools etc $ sudo yum install curl​-​devel

X86 集群在整体上提供的计算能力已大幅高 于传统 SMP 主机，并且成本很低，横向的扩展性还可带来系统良好 的成长性。 问 题 来 了， 在 X86 集 群 上 实 现 自 动 的 并 行 计 算， 无 论 是 后 来 的 MapReduce 计算框架还是 MPP（海量并行处理）计算框架，最终还 是需要软件来实现，Greenplum 正是在这一背景下产生的，借助于分 布式计算思想，Greenplum 之间采用 share- nothing 无共享架构，从而更将这种并行计算能力发挥到极致，除此之 外，MPP 采用两阶段提交和全局事务管理机制来保证集群上分布式事 务的一致性，Greenplum 像 Postgresql 一样满足关系型数据库的包括 ACID 在内的所有特征。 从上图可以看到，Greenplum 的最小并行单元不是节点层级，而是在 实例层级。安装过 Greenplum 的同学应该都看到每个实例都有自己 Share-nothing 无共享架构上，让每一颗 CPU 和 每一块磁盘 IO 都运转起来，无共享架构将这种并行处理发挥到极致。 相比一些其它传统数据仓库的 Sharedisk 架构，后者最大瓶颈就是在 IO 吞吐上，在大规模数据处理时，IO 无法及时 feed 数据给到 CPU， CPU 资源处于 wait 空转状态，无法充分利用系统资源，导致 SQL 效 率低下： 一台内置 16 块 SAS 盘的 X86 服务器，每秒的

工具等，仅用于讲解相关知识，如有缺失相关细节的情况，请谅解。 致读者 如果您在阅读和参考本书的过程中发现有任何不妥之处，或者有任何的建议和意见， 欢迎联系编者，本书主要针对 GP 数据库的爱好者进行编写，包括产品的安装和使用说 明，以及最佳实践等内容。本书的发布更新情况与编者的时间有关，不做承诺。 编写： 陈淼 电邮： miaochen@mail.ustc.edu.cn Greenplum Database .................................................................................... - 263 - 第十二章：安装部署与初始化 ............................................................................................ ......................................................................................... - 269 - 安装操作系统 ..............................................................................................

202 202 202 203 203 203 203 203 204 205 206 访问 Hive 访问 HBase 使⽤ 使⽤ pg_dump 迁移数据 迁移数据 安装 greenplum-db-clients 使⽤ 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 Greenplum数据仓库 UDW Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 20/206 ODBC⽅式连接 ⽅式连接 Linux操作系统：CentOS 6.5 64位 1. 安装 postgresql odbc驱动 # yum install postgresql-odbc.x86_64 -y 2. 编辑/etc/odbcinst.ini⽂件，配置odbc驱动 Description so Setup64 = /usr/lib64/libodbcpsqlS.so FileUsage = 1 3. 测试ODBC驱动是否安装成功 # odbcinst -q -d [PostgreSQL] 如果出现以上输出，代表在这台机器上已成功安装了PostgreSQL的ODBC驱动。 4. 编辑/etc/odbc.ini⽂件配置ODBC连接 快速上⼿ Greenplum数据仓库 UDW

EulerFS：面向非易失性内存的新文件系统，采用软更新、目录双视图等技术减少文件元数据同步 时间，提升文件读写性能。 • 内存分级扩展 etMem：新增用户态 swap 功能，策略配置淘汰的冷内存交换到用户态存储，用户无感知，性能 优于内核态 swap。 2. 夯实云化基座 容器操作系统 KubeOS：云原生场景，实现 OS 容器化部署、运维，提供与业务容器一致的基于 K8S 的管理体验。 • +StratoVirt 安全容器方案，相比传统 docker+qemu 方案，底噪和启动时间 优化 40%。 • 双平面部署工具 eqqo：ARM/X86 双平面混合集群 0S 高效一键式安装，百节点部署时间<15min。 3. 探索场景创新 边缘计算：发布面向边缘计算场景的版本 openEuler21.09Edae.集成 KubeEdae+边云协同框架，具备边云应用统一管 析功能，还是以大规模并行方式构建数据模型，都可以实现。Greenplum 支持适用于数据挖掘和数据科学工作的最 全面、最先进的分析程序包和扩展。Greenplum 还针对最受欢迎的 Python 和 R 语言算法库提供简单易用的安装程 序，包括 Tensorflow、NumPy、SciPy、XGBoost、BeautifulSoup、lxml、Keras 和 PyMC3 等 Python 语言算法 库和程序包和 BH、DB

数据库：ANSI SQL 2008 标准，OLAP，JDBC/ODBC Ÿ 支持ACID、分布式事务 Ÿ 分布式数据库：线性扩展，支持上百物理节点 Ÿ 企业级数据库：全球大客户超过 1000+ 安装集群 Ÿ 百万行源代码，超过10年的全球研发投入 Ÿ 开源数据库(greenplum.org)，良性生态系统 5 Pivotal Confidential–Inter nal Use Only reserved. Greenplum 架构 6 Pivotal Confidential–Inter nal Use Only 平台概况 产品特性 客户端访问和工具 多级容错机制 无共享大规模并行处理 先进的查询优化器 多态存储系统 客户端访问 ODBC, JDBC, OLEDB, etc. 核心MPP 架构 并行数据流引擎 高速软数据交换机制 MPP Scatter/Gather 管理工具 GP Command Center GP Workload Manager 7 Pivotal Confidential–Inter nal Use Only MPP(大规模并行处理）无共享体系架构 从主节点 … 主节点 SQL • 主节点和从主节点，主节点负责协调整个集群 • 一个数据节点可以配置多个节点实例（Segment Instances) • 节点实例并行处理查询（SQL）

ShareNothing 海量并行处理+完全无共享 Ø cpu计算能力 Ø 数据从Disk上的I/O吞吐性能 Ø master管理节点 Ø segment数据节点 • greenplum的核心功能 Ø 无共享MPP Ø 多态存储 Ø 高效数据加载 （gpfdist+外部表，每小时4TB+） Ø 分布分区 Ø 数据压缩 Ø 外部访问 15 Greenplum现状说明 三 Greenplum体系架构 Greenplum运维体系 四 Greenplum扩展规划 六 22 Greenplum运维体系 环境创建与部署 • 部署流程 Ø 规划部署方案 Ø 准备硬件资源 Ø 修改系统参数 Ø 安装 Greenplum 软件 / postgresql软件 Ø 初始化实例 Ø 修改实例参数文件 Ø 初始化业务所需库表环境、用户环境 Ø 加载数据 Ø 业务程序访问 23 Greenplum运维体系

B和C是事务的参与者（participant） 24 两阶段提交与日志操作 写日志 写日志 日志落盘 写日志 记录日志 日志落盘 记录日志 日志落盘 协调者 参与者 发送prepare消息 ready 发送commit/abort消息 ack 阶段2 阶段1 25 2PC同样可以应用在单机系统上 COMMIT PREPARED ● ROLLBACK PREPARED 30 问题 1：协调者向参与者发prepare之后，参与者完成prepare相应操作，在发送ready之前，会把日志 落盘。那参与者申请的锁会不会释放？ postgres=# begin ; BEGIN postgres=*# update t1 set c1 = 14 where c1 =15 ; UPDATE 1 postgres=*#

AoTable AppendOnly Table是一种紧凑的 数据格式，适用于较少进行 Update/Delete的场景 Tuple以紧凑的方式存储在变长 的Block中，所以Block在写入磁 盘后不能修改，只能向后追加新 的Block 为了实现并发Insert，每个AO表 逻辑上有128个AoSeg，每个事务 向一个特定的AoSeg追加数据 16 Confidential │ ©2021

[--redirect ] 数据恢复(2/2) 2017 年象行中国（杭州 站）第一期 虽然并行备份和恢复大大提高了备份和恢复的速度，但是仍 然存在很多问题： 1. 大量数据需要落盘 2. 使用dbid作为备份文件命名规则，在主备切换或者 primary和mirror后会出现问题 3. 可能会出现各个segment数据不一致的情况 …... 并⾏备份恢复存在的问题 2017