与8.0的每个发行版一样,MySQL Shell 8.0.19包含多个错误修复以及新功能,该版本包含了一些重大更改:
MySQL 8.0 对数据字典进行了重构,用户表、数据字典表、MySQL 其它系统表的元数据都统一保存到 mysql 库的数据字典表中了。
在第1部分中,我们简要概述了各种协议和机制,这些协议和机制用于MySQL Cluster的数据节点和MySQL服务器的数据字典(DD)之间彼此保持同步。更具体地说,我们探讨了NDB Cluster 7.x版本中用户触发同步的实现问题。NDB Cluster 8.0中通过以下新功能解决了这些问题:自动模式同步(或简称为auto schema sync)。
在MySQL 8之前的版本中,元数据分散地存储在多个地方,包括元数据文件、非事务性表和特定于存储引擎的数据字典中。这种分散的存储方式不仅增加了管理的复杂性,还可能导致数据的不一致性。为了解决这些问题,MySQL 8引入了事务数据字典,将元数据集中存储在具有事务功能的InnoDB表中,从而提供了一致性和可靠性的保证。
数据节点是MySQL NDB Cluster的分布式分片存储核心。MySQL服务器通常会访问其数据(在NDB中也称为SQL节点)。每个MySQL服务器都有自己的事务性数据字典(DD),其中存储了MySQL服务器需要使用的表,数据库,表空间,日志文件组,外键和其它对象的所有元数据。8.0版中的MySQL服务器的数据字典进行了改进,例如原子性和崩溃安全的DDL以及INFORMATION_SCHEMA实现等。在存储引擎级别,NDB拥有自己的分布式数据字典,该字典描述了可以使用本机NdbApi直接修改的全部模式对象。
温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github:https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 本文主要介绍由Cloudera Manager管理的CDH集群的角色划分。实际部署你可能还需要考虑工作负载的类型和数量,真实要部署的哪些服务,硬件资源,配置,以及其他因素。当你使用Cloudera Manager的安装向导来安装CDH时,CM会根据主机的可用资源,自动的分配角色到各台主机,边
无论是使用何种语言进行编程,碰到的第一个问题莫过于乱码的问题,而使用数据库的时候,也大致差不多。
Apache Hive 是基于 Apache Hadoop 的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并且提供了 Hive SQL 进行查询和分析,在离线数仓中被广泛使用。
作者简介 姜宇祥,2012年加入携程,10年数据库核心代码开发经验,相关开发涉及达梦,MySQL数据库。现致力于携程MySQL的底层研发,为特殊问题定位和处理提供技术支持。 锁是计算机程序运行时协调并发访问同一数据资源的机制。对于数据库系统来说,数据是一种供许多用户共享的资源,那么如何保证数据并发访问的一致性、有效性是必须解决的一个问题。所以,锁对于数据库来说,是非常重要的一个功能。通过各种锁,实现了数据库事务中的隔离性。本篇文章将从源码层面介绍MySQL的元数据锁和InnoDB的实现。 一、MySQL的架
Hive是一个数据仓库基础工具在Hadoop中用来处理结构化数据。它架构在Hadoop之上,总归为大数据,并使得查询和分析方便。 最初,Hive是由Facebook开发,后来由Apache软件基金会开发,并作为进一步将它作为名义下Apache Hive为一个开源项目。它用在好多不同的公司。例如,亚马逊使用它在 Amazon Elastic MapReduce。
默认情况下,Hive会使用Derby来存储元数据(主要是表、列、分区Partition的信息)。Derby是一个嵌入式的本地数据库,只能单进程进行访问,不允许多个连接。因此,Derby只适合本地测试,不适合用在生产环境。Hive支持使用单独的数据库来存储元数据,比如MySql、PostgreSql等,本文将介绍如何配置Hive使用MySql存储元数据。
在数据库管理中,元数据(metadata)的保护至关重要,而MySQL中的"元数据锁"(MDL锁)就是它的守护者。
Fayson在之前的文章中介绍过《CDH网络要求(Lenovo参考架构)》,《如何为Hadoop集群选择正确的硬件》和《CDH安装前置准备》,而我们在搭建Hadoop集群时,还一件很重要的事就是如何给集群分配角色。
这一期,我们通过工具来分析一下:MySQL 为什么会使用一个低效的执行计划,以致于我们不得已用 hint 来调优 SQL?
这里我们假定一个场景,你需要迁移CDH5.12到CDH6.2,CDH5.12和CDH6.2分别是两个不同的集群,我们的工作主要是HDFS数据和各种元数据从CDH5.12迁移到CDH6.2,本文不讨论HDFS数据的迁移也不讨论其他元数据的迁移比如CM或Sentry,而只关注Hive元数据的迁移。这里的问题主要是CDH5.12的Hive为1.1,而CDH6.2中Hive已经是2.1.1,Hive的大版本更新导致保存在MySQL的schema结构都完全发生了变化,所以我们在将CDH5.12的MySQL数据导入到CDH6.2的MySQL后,需要更新Hive元数据的schema。首先Fayson会搭建2个集群包括CDH5.12和CDH6.2,为了真实,我们在接下来的模拟过程中,创建的Hive表包含分区,视图和UDF,好方便验证是否迁移到CDH6.2都能正常运行。具体如何迁移Fayson会在接下来的文章进行详细描述。
Catalog 提供元数据,如数据库、表、分区、视图,以及访问存储在数据库或其他外部系统中的数据所需的函数和信息。
MySQL开发团队很高兴宣布MySQL Shell AdminAPI的新8.0维护版本– 8.0.23!除了一些错误修复和较小更改之外,还包括有关监视/故障排除 和性能的一些重要增强。
本来打算table_map_event和row_event一起写的. 但table_map_event的信息还是太多了, 就先写一部分. 其实之前有提过的 https://www.modb.pro/db/1763358489816174592
文件系统是我们常见的存储形式,内部主要由数据和元数据两部分组成。其中数据是文件的具体内容,通常会直接展现给用户;而元数据是描述数据的数据,用来记录文件属性、目录结构、数据存储位置等。一般来说,元数据有非常鲜明的特点,即占用空间较小,但访问非常频繁。
不要使用此安装方式,讲述这种安装方式,仅仅用于测试hive默认使用derby数据库的缺陷。你可以在下面的安装步骤中看到,我连环境变量都没有配置。
容器技术改变了应用交付、运行的方式,几乎各种Linux环境下的应用程序都可以使用容器来运行。但是否能在容器环境里运行数据库应用,以及数据库应用是否适合在容器里运行,一直都是大家很关注的问题,今天我们就来深入分析一下容器环境运行MySQL数据库的事。
在实施etl过程中,经常会遇到不同类型之间的转换,方式有很多种,下面是项目中使用etl-engine进行数据类型转换的收集整理,方便日后工作中查阅。
在网易集团内部有大大小小几百套 hive 集群,为了满足网易猛犸大数据平台的元数据统一管理的需求,我们需要将多个分别独立的 hive 集群的元数据信息进行合并,但是不需要移动 HDFS 中的数据文件,比如可以将 hive2、hive3、hive4 的元数据全部合并到 hive1 的元数据 Mysql 中,然后就可以在 hive1 中处理 hive2、hive3、hive4 中的数据。
流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。
我们在JAVA中操作数据库,无非就是JDBC,不管是MySQL还是Oracle 或者是其他数据库,基本都是通过JDBC的连接去跟数据库打交道。
表在创建时,有分隔符属性,这个分隔符属性,代表在执行MR程序时,使用哪个分隔符去分割每行中的字段! 查看表(实际在HDFS中也是一个文件)中的所有内容(包括分隔符):
作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。 本示例使用 Oceanus 平台的 元数据管理 功能,通过库表引用将作业中生成的随机数据存入到 MySQL 中。再通过对变量的管理完成变量的引用
刘耀铭同学元数据系列作品的第三篇,大家支持! 今天跟大家谈谈数据库中的元数据 数据库中的元数据无非就是对数据库中数据的描述与定义。 我们先举个现实生活中的栗子,假设小明想看某个电影,但是他忘记了电影
session A 通过 lock table 命令持有表 t 的 MDL 写锁,而 session B 的查询需要获取 MDL 读锁。所以,session B 进入等待状态。
hive 的下载地址为: https://archive.apache.org/dist/hive/
如果你是一名数据分析师,或者是一位经常和 SQL 打交道的研发工程师,那么 OLAP这个词对你一定不陌生。你或许听说过 OLAP、OLTP 技术,但是今天文章的主角OLAP 是由云技术平台提供的一款分布式数据分析服务,下面先简单介绍一下它。
随着数字化转型的工作推进,数据治理的工作已经被越来越多的公司提上了日程。作为新一代的元数据管理平台,Datahub在近一年的时间里发展迅猛,大有取代老牌元数据管理工具Atlas之势。国内Datahub的资料非常少,大部分公司想使用Datahub作为自己的元数据管理平台,但可参考的资料太少。
某用户A反馈CDB实例读业务数据库没有响应,在控制台界面看到ro节点被剔除,剔除之前数据库监控上面cpu负载正常,活跃线程数出现大量的堆积;提单后,平台紧急介入,观察到ro节点出现大量的waiting for table metadata lock的报错。
spark SQL经常需要访问Hive metastore,Spark SQL可以通过Hive metastore获取Hive表的元数据。从Spark 1.4.0开始,Spark SQL只需简单的配置,就支持各版本Hive metastore的访问。注意,涉及到metastore时Spar SQL忽略了Hive的版本。Spark SQL内部将Hive反编译至Hive 1.2.1版本,Spark SQL的内部操作(serdes, UDFs, UDAFs, etc)都调用Hive 1.2.1版本的class。
一 简介 和MySQL打交道比较多的朋友,肯定遇到过 "Waiting for table metadata lock"或者由于MDL导致的故障,不过本文介绍MDL锁之前 我们先看一个著名的bug#989 大致情况如下: s1:
MetaSore 是 Hive 元数据存储的地方。Hive 数据库、表、函数等的定义都存储在 Metastore 中。根据系统配置方式,统计信息和授权记录也可以存储在此处。Hive 或者其他执行引擎在运行时使用此数据来确定如何解析,授权以及有效执行用户查询。
2.停止Hive服务,在配置中搜索“database”,修改数据库配置到MySQL库
数据资产治理(详情见:数据资产,赞之治理)的前提要有数据。它要求数据类型全、量大,并尽可能多地覆盖数据流转的各个环节。元数据采集就变得尤其重要,它是数据资产治理的核心底座。
数据库运维中的元数据建设都是重中之重,如果元数据不具有参考的价值,那么后续的操作都会受到影响,但是元数据的建设也应该是分成几个步子来走,首先得能够收集到元数据或者元数据的录入,数据有了后续做规范和标准化才有依据,否则还没开始接入数据就设定一大堆的规范和标准,接入的时候难免开始就会有一种排斥感;其次,数据的收集不能一次性追求最完整,最系统,一定是能够抓住重点,逐步来落实,否则刚开始设定的规范,到了后期集成的时候反复调整反复改,谁都受不了;有了数据,逐步来落实质量,这个过程就是逐步规范化的过程,这个过程中要把握的就是通用和定制的粒度,统一的模板,但是数据的意义可能会有所差别,这个平衡度就是关键。
MySQL 5.5 中就引入了metadata lock(元数据锁)。用于对管理 database objects(数据库对象)的并发访问,保证数据的一致性。
摘要:本文介绍了韩非老师带来的 Dinky 实践系列之 Flink Catalog 元数据管理的分享。内容包括:
(1) 什么是数据元数据? 元数据(MetaData),是指定义数据结构的数据。那么数据库元数据就是指定义数据库各类对象结构的数据。 例如数据库中的数据库名,表明, 列名、用户名、版本名以及从SQL语句得到的结果中的大部分字符串是元数据 (2)数据库元数据的作用 在应用设计时能够充分地利用数据库元数据深入理解了数据库组织结构,再去理解数据访问相关框架的实现原理会更加容易。 (3)如何获取元数据 在我们前面使用JDBC来处理数据库的接口主要有三个,即Connection,PreparedStatement和ResultSet这三个,而对于这三个接口,还可以获取不同类型的元数据,通过这些元数据类获得一些数据库的信息。下面将对这三种类型的元数据对象进行各自的介绍并通过使用MYSQL数据库进行案例说明
之前的文章中我们提到了Hive是Hadoop生态系统中的重要的成员之一,允许用户使用类似SQL的方式,很方便地进行离线数据的统计分析。本节我们就在Hadoop集群的基础上进行Hive的安装与配置。
在前面Fayson介绍了《Cloudera Navigator介绍与安装》,本篇文章主要介绍Navigator的四大核心功能,元数据搜索、数据溯源、审计以及数据生命周期管理功能。当然Navigator还一个重要的功能就是进行数据加密,因为涉及内容较多,也稍微复杂一些,所以本文这里先不介绍,Fayson会在后面的文章单独进行说明。
背景 MySQL 8.0 DDL 是一个复杂的过程,涉及比较多的模块,例如:MDL 锁,表定义缓存,行格式,Row Log,DDL Log,online 属性,表空间物理文件操作等。本文主要通过与5.
Druid 是一个专为大型数据集上的高性能切片和 OLAP 分析而设计的数据存储系统。
在有赞大数据平台发展初期,业务量不大,开发者对业务完全熟悉,从 ETL 到统计分析都可以轻松搞定,当时没有想过要做一个元数据系统。
在工作中经常会碰到单独迁移、复制或者备份某一张表的需求,一般可以通过逻辑/物理备份来实现。但是在 5.6.6+ 的版本中我们还可以用到一种基于表空间迁移的快速方法,本节内容就来聊聊这一操作。
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