Greenplum生态与工具
目录
节 Greenplum 生态介绍
1、Greenplum 发展历史
2、商业版与开源版的差异
3 Greenplum 生态软件
第二节 Greenplum 运维工具
1、 商业监控--GPCC
2、开源监控Prometheus+Grafana
3、gpxxx 运维工具
第三节 Greenplum 管理工具
1、常用的管理工具datagrip
2、常用的管理工具navicat
3、常用的管理工具dbeaver
4、度版本比较
第四节 Greenplum BI/ETL 工具
1、 商业BI--Tableau
2、 商业BI--帆软
3、开源BI--Superset
4、可视化选型比较
5、 商业ETL-HVR
6、 商业ETL-Informatica
7、开源ETL-kettle
8、ETL 选型比较
第五节 Greenplum 测试工具
1、tpc.org 下的测试软件
2、TPC-H/TPC-DS与TPC-C比较
3、HammerDB 测试
4、JMeter 测试
节Greenplum 生态介绍
1、Greenplum 发展历史
2005 年
1、Greenplum 数据库个版本发布
2、基于强大的开源数据库PostgreSQL
2015 年
1、Greenplum 开源,世界上款开源MPP数据库
2、开源版本基于Greenplum4.3
2017 年
1、Greenplum 5.0发布
2、PostgreSQL 内核由8.2升级为8.3,升级工作加速
2018年
1、Greenplum中文社区成立
2、专心运营Greenplum中国生态,服务广大爱好者
2019年
1、Greenplum 6.0发布
2、PostgreSQL 内核由8.3升级为9.4
2021年
1、预计Greenplum 7.0发布
2、开源代码已经完成PostgreSQL12 代码合并工作
开源裂变的原因
1、语言接口丰富,北向应用厂商积极适配集成
2、申诉的PG内核合并工作,让GP越来越强大
3、MADLib zedstore等贡献,回馈PG
4、pxf/fdw 等组件,使数据集成更容易
2、商业版与开源版的差异
商业版包含了开原版本的所有的功能,此外,还包含如下内容
1、支持QuickLZ压缩
2、支持如下的data connectors:
Greenplum-Spark Connector
Greenplum-Informatica Connector
Greenplum-Kafka Connector (gpkafka)
Greenplum Stream Server (gpss)
3、支持Data Direct ODBC/JDBC Drivers
4、支持gpcopy
5、支持gpcc
6、支持gptext
7、支持原厂服务
商业版下载地址:https://network.pivotal.io/products/pivotal-gpdb
社区版本下载地址:https://github.com/greenplum-db/gpdb
3 Greenplum 生态软件
1、Greenplum 生态完善,得益于对SQL标准的出色支持。
2、基于PostgreSQL ,使其一出生便与众不同
3、提供几乎所有语言的访问接口,像使用PG一样使用GP
4、支持数据库内核数据挖掘,支持空间数据引擎
5、支持多种外部数据集成
第二节Greenplum 运维工具
1、商业监控--GPCC
1、GPCC 全程是Greenplum Command Center ,属于企业版Greenplum的配套监控组件,不支持开原版本。
2、由于Pivotal 开放的态度,大家可以免费下载GPDB和GPCC进行个人测试,出于对商业版权的保护,建议大家再选用企业版时,通过正规途径购买。
3、GPCC提供数据库状态,机器负载情况,查询运行状态等多种参数的全面监控展示。
2、开源监控Prometheus+Grafana
1、Prometheus+Grafana 是目前较为主流的监控方案,很多大公司都基于此方案构建整体系统,适配的GPOSS5/6,exporter 地址如下:
https://github.com/ChrisYuan/greenplum_exporter/tags
该组件基本配置了一些常用的集群状态监控。
3、gpxxx 运维工具
gpactivatestandby
作用:用于激活一个备用主节点,使其代替原来的主节点对外提供服务。
场景:主节点异常宕机
常用命令:备节点机器上执行gpactivatestandby -d $MASTER_DATA_DIRECTORY
gpcheckcat
作用: 用于检测master和segment的catalog表并提供修复的脚本
场景:周期性检测catalog 一致性
常用命令:gpcheckcat [dbname]
gpaddmirrors
作用: 用于对现有的集群增加镜像节点
场景:初始化集群不带有镜像,需要手动添加,需要制定灵活的镜像添加方式
常用命令:输出配置文件 gpaddmirrors -o mirror_config_file 根据自定义镜像配置规则,修改配置文件,初始化镜像 - gpaddmirrors -i mirror_config_file
gpcheckperf
作用:用于在GPDB主机集群执行内存/网络/磁盘性能测试
场景: 基础环境搭建好后,进行一遍性能验证,集群运行出现性能问题时,用该工具检测内存/网络/磁盘性能是否有所下降
gpconfig
作用:用于修改集群配置参数
场景: 修改配置参数,gpconfig 修改出错集群启动失败,单独修改master配置并启动master节点重新配置集群。常用命令:
gpconfig -s xx
gpconfig -c xxx -v xx [-m xxx]
gpfdist
作用:用于并行数据加载
场景:数据批量钙素入库
常用命令: gpfdist -d /var/load_files -p 8081 & 配合数据库外部表一起使用
gpexpand
作用: 用于扩展现有集群
场景: 集群增加机器,集群增加节点
常用命令: gpexpand -i input_file
gpinitstandby
作用:用于初始化一个备用master
场景: 集群初始化后未添加standby master, standby master 切换后,重新增加一个standby master
常用命令:
gpinitstandby -s host09
gpbackup/gprestore
作用:备份/恢复集群
场景:数据备份及恢复场景
详细的请查看:https://github.com/greenplum-db/gpbackup
gpinitsystem
作用:用于初始化集群
场景:集群初始化
常用命令:gpinitsystem -c gpinitsystem_config -h hostfile_gpinitsystem --mirror-mode=spread
gprecoverseg
作用:用于恢复故障节点
场景:集群拥有mirror,当有p或m宕机,但集群依然可用
常用命令:gprecoverseg / gprecoverseg -F
gpload
作用:用于并行数据加载,是对gpfdist的封装
场景:替换Oracle sqlloader
常用命令:gpload -f my_load.yml
gpssh-exkeys/gpssh/gpscp
作用:设置免密登录,批量执行命令,批量传输文件
场景:维护现场,集群初始化
常用命令:gpssh-exkeys -f hostfile_exkeys
gpmovemirrors
作用:用于将mirror移动到新的位置
场景:优化数据分布和储存
常用命令:gpmovemirrors -i move_config_file
gpstart/gpstop/gpstate
作用:启动集群/停止,重启,重载集群/查看集群状态
场景:配置文件修改,访问入口文件修改后使生效
常用命令:gpstop -u / gpstart / gpstop / gpstate
第三节Greenplum 管理工具
1、常用的管理工具datagrip
https://www.jetbrains.com/datagrip/
2、常用的管理工具navicat
http://www.navicat.com.cn/download/navicat-for-postgresql
3、常用的管理工具dbeaver
https://dbeaver.io/
4、度版本比较
1、有条件的公司或者个人,推荐有限使用DataGrip,如果已经使用JetBrains家的其他工具如:IDEA,那么可以直接安装一个数据插件即可。
2、崇尚开源免费的用户,推荐选用DBeaver,用起来功能也挺全,除了可以连接Greenplum,也可以连接几乎你所知道的所有的数据库,如果不支持,还可以自行扩展所需要的内容。
3、Nvicat,pgadmin等,只要支持Postgresql,都能连接上,但是存在各种不同情况的不兼容的问题,只适合临时使用。
第四节Greenplum BI/ETL 工具
1、商业BI--Tableau
1、Tableau 是一款数据分析与可视化工具,他支持连接到各种数据库,不管是电子表格,还是数据库数据,都能进行无缝连接。
2、支持连接到Greenplum数据库,通过GPDB提高查询分析性能。
3、优化建议一:尽可能关闭cursor
4、优化建议二:初始化时设定参数
2、商业BI--帆软
1、FineBi 是国产商业BI报表软件好的一家,从各个方面来讲,都推荐大家尝试一下,可以在官网申请使用。
2、支持连接到Greenplum
3、可以访问官方论坛获取更多链接信息:
https://help.finebi.com/doc-view-289.html
3、开源BI--Superset
1、Superset 是一款可视化工具:使用Python代码编写。
2、详细信息科源代码可以参考:https://superset.apache.org
https://github.com/apache/incubator-superset
3、进入Superset后,可以通过提供的postgresql连接到GPDB,然后将相对应的数据库引入到Superset,再与核实的图进行关联展示。
4、提供Docker一站式方式体验,方便大家体验功能和选型对比。
5、商业ETL-HVR
1、HVR是一款集中式的数据同步工具,支持多种目标源。
2、支持GPDB 5/6数据库作为目标端数据库。
3、支持各种常用关系数据库,文件作为数据源,支持关系型数据库,文件,NoSQL,NewSQL,作为目标端。
4、支持一对一,一对多,多对一,多对多的数据传输方式,支持自定义ETL逻辑。
5、数据初始化及入库,均采用相关数据库高效的方式。
6、商业ETL-Informatica
1、informatica 是一款成熟的ETL工具,在国内商业市场上占用率比较高,易用性稳定都很高。
2、Greenplum商业版本,提供infomatica Connector,通过该连接器,可以充分结合informatinca的开发能力和Greenplum的并行处理能力。
3、针对开原版本,可以尝试采用postgres的odbc进行连接。
7、开源ETL-kettle
1、Kettle是一款老牌的开源ETL工具,神兽大家的喜爱。
2、开源版本,提供可视化脚本编写界面,调度可以通过开源软件kettle-scheduler进行
3、kettle入库GPDB的方式有:insert/copy/gpload
第五节Greenplum 测试工具
1、tpc.org 下的测试软件
1、事务处理性能委员会(Transaction Processing Performance Council) , 是有数10家会员公司创建的非盈利的组织,他的功能是制定商务应用基准程序(Benchmark) 的标准规则,性能和价格度量,并管理测试结果的发布。
2、目前有10几种相关度量标准。
3、与关系型数据库相关性比较大的有:
TPC - H
TPC - C
TPC - DS
2、TPC-H/TPC-DS与TPC-C比较
1、TPC-H 通常用于PLAP测试,在一些客户要求的TPC-H测试长江下,客户通常会对我们提供的测试脚本进行理论验证,保证多个产品的TPC-H测试的一致性,该测试包含22个复杂的查询,目前针对Greenplum的测试,我们通常采用PG社区分享的脚本和逻辑进行测试
https://github.com/digoal/gp_tpch
https://developer.aliyun.com/article/93
2、TPC-DS 也是用于OLAP测试的,但是测试逻辑更为复杂,一共99个查询,有很多新兴数据库目前为止还无法满足所有99个查询的语法,目前GPDB上的TPC-DS测试,建议参考:
https://github.com/pivotalguru/TPC-DS提供的测试脚本
3、TPC-C 通用用于PLTP测试,作为数据库事务处理性能的一个衡量标准,目前GPDB上的TPC-C测试,可以采用开源工具BenchmarkSQL进行:
https://sourceforge.net/projects/benchmarksql
3、HammerDB 测试
1、获取地址:
https://www.hammerdb.com/index.html
https://github.com/TPC-Council/HammerDB
2、执行步骤
1)、安装hammerdb
2)、进入控制台
3)、进行配置
4)、构建测试库
5)、加载配置脚本
6)、构建测试
7)、运行测试
4、JMeter 测试
1、获取地址
https://jmeter.apache.org
2、执行步骤
1)、安装jmeter
2)、运行jmeter
3)、新建测试计划
4)、新建测试线程组
5)、增加驱动
6)、新建jdbc链接
7)、天假jdbc请求
8)、添加报告
9)、运行测试
本文来源:https://blog.csdn.net/xfg0218/article/details/113524773
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