需求: 将3个节点的Vertica集群扩容,额外增加3个节点,即扩展到6个节点的Vertica集群。
2. 常规方式启动宕机节点失败 [常规方式启动宕机节点](http://www.cnblogs.com/jyzhao/p/3855601.html)失败,瞬间返回主界面,查询到报错如下:
故障现象:Vertica集群安装成功,但是创建数据库后一直无法up. 具体报错输出如下:
Vertica增加一个数据存储的目录 操作语法为: ADD_LOCATION ( 'path' , [ 'node' , 'usage', 'location_label' ] )
Vertica也是MPP架构的数据库,相比大家熟悉的MPP架构,比如Greenplum和hadoop这些产品,Vertica最大的不同就是没有主节点这个概念。 也就是说Vertica集群中(K-safe=1情况),任何一个节点宕机都不会影响到其他节点对外提供服务。 而在其他有主节点的架构中,一旦主节点挂掉,整个集群就会挂掉,所以还需要考虑进一步冗余主节点。
最近领导和团队沟通,想提高数据建模团队的能力。结合自己工作的经验和朋友的交流,来总结下如何去做。
介绍论文《The Vertica Analytic Database: C-Store 7 Years Later》,配图是官网找的,这句话挺好:目标从第一行代码开始。本文介绍 Vertica 的论文,来自 VLDB 2012。Vertica 是学术系统转型成一个商业产品的成功案例。
现在各个公司都有自己的SOC安全日志中心,有的是自己搭建的,有的是买厂商的,更多的情况是,各种复合类的的组织结构。这些日志来自不同的服务器,不同的部门五花八门。如果是买的设备,设备可能是一整套的方案,有自己的流理量监听与安全日志中心,但因为成本的原因,不能所有地方都都部署商业产品,必然会有自己的SOC系统,商业系统也不可能去监听分析,太边界的日志,处理起来也力不从心,首先本地化的数据不通用,商用产品也没法构建安全策略。开源和自己构建的系统可以高度的定制化,但与商业产品不能有机的结合,就没办法发挥最大效用。
本文演示了使用外部表集成 Vertica 和 Apache Hudi。在演示中我们使用 Spark 上的 Apache Hudi 将数据摄取到 S3 中,并使用 Vertica 外部表访问这些数据。
另外发现在Vertica的7.x版本中,spread进程停库就没了,而6.x的spread是和数据库分开的。所以7.x版本的管理更加简单,一般情况,不需再考虑spread进程的状态(7.x版本的spread进程随库启动,也不需要root用户)。
环境:RHEL 6.4 + Vertica 7.0.0-1 1.最终确认安装compat-libgfortran-41-4.1.2-39.el6.x86_64.rpm即可解决.
实验目的:了解Vertica数据库的date与timestamp数据类型,to_date()与to_timestamp()函数区别
需求:搭建Vertica数据库3节点的测试环境,建立测试用户,建表,测试数据入库。
今天聊聊一种列式数据库,基于 MPP 和真正列式数据库技术,创建了面向大数据实时分析的全新架构:Vertica
众所周知,文明的发展离不开信息的积累,而任何东西的积累离不开存储。因此,信息存储是文明发展的重要环节,从某种意义上讲,甚至可以说是人类迈入文明社会的标志之一。在历史上,人类曾经创造过很多信息存储的方法。我们一起来看下存储发展历程。
需求:构建简单的测试用例,完成演示Vertica导出数据的功能。 测试用例:导出test业务用户t_jingyu表中的数据。
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 大数据文摘翻译 作者:Valentina Craft 翻译:袁君洋 校对:晨璐 转载请保留 在数据库格式领域将会发生一场战争吗?Hadoop和大数据这两个世界在企业界会合并还是冲突?就在Janath Manohararaj以蓝十字蓝盾协会(Blue Cross and Blue Shield Assoc.:美国第一大私人健康保险公司集团----译者注)数据库服务团队负责人的身份作客SiliconANGLE的流动新闻平台CUBE之前,他与CUBE的搭档主
有奖转发活动 回复“抽奖”参与《2015年数据分析/数据挖掘工具大调查》有奖活动。 文 | 孙镜涛 来源 | InfoQ 数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据,那么哪一款数据库最合适分析师呢?虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章,但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能,很少考虑另一个关键因素:分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近,Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章,从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。 Benn Stancil认为数据分
创建虚拟环境: -(1)virtualenv env_supersetobj(创建虚拟环境)
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数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据,那么哪一款数据库最合适分析师呢?虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章,但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能,很少考虑另一个关键因素:分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近,Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章,从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。 Benn Stancil认为数据分析工作不可能一蹴而就,分析师在使用数据库的过程中阻碍他们速度的往往不是宏观上的性能,而是编写查询语句时的细节。例如,在Re
数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据,那么哪一款数据库最合适分析师呢?虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章,但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能,很少考虑另一个关键因素:分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近,Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章,从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。
数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据,那么哪一款数据库最合适分析师呢? 虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章,但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能,很少考虑另一个关键因素:分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近,Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章,从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。 Benn Stancil认为数据分析工作不可能一蹴而就,分析师在使用数据库的过程中阻碍他们速度的往往不是宏观上的性能,而是编写查询语句时的细节。例如,在
目前,大数据行业面临人才荒的现状,伴随大数据在众多行业中的应用,大数据技术工作能力的工程师和开发人员得到了青睐,同时欢迎的还有数据科学家和数据分析师,这部分人才不仅是人才市场中的抢手资源同时更是获得较高薪资。正因为如此,互联网行业人士如何更好的获得此方面的工作呢,获取大数据认证就是极佳的方式。 如今,数据和大数据分析正在逐渐成为企业生命的血液。具有分析大数据所需技术的数据科学家和分析师,以及了解Hadoop集群和其他技术的开发人员在招聘市场中供不应求,很多企业不惜以重金委以重任。在这样的背景下,如果拥
在上篇Vertica 分区表设计中,已经提过了Vertica的分区表创建和分区删除,但举例上并不系统, 本篇文章将系统的对分区表设计及后续的删除分区进行讲解。
Yandex在2016年6月15日开源了一个数据分析的数据库,名字叫做ClickHouse,这对保守俄罗斯人来说是个特大事。更让人惊讶的是,这个列式存储数据库的跑分要超过很多流行的商业MPP数据库软件,例如Vertica。如果你没有听过Vertica,那你一定听过 Michael Stonebraker,2014年图灵奖的获得者,PostgreSQL和Ingres发明者(Sybase和SQL Server都是继承Ingres而来的), Paradigm4和SciDB的创办者。Michael Stonebraker于2005年创办Vertica公司,后来该公司被HP收购,HP Vertica成为MPP列式存储商业数据库的高性能代表,Facebook就购买了Vertica数据用于用户行为分析。简单的说,ClickHouse作为分析型数据库,有三大特点:一是跑分快,二是功能多,三是文艺范
实际存储在磁盘上的是projection。 当创建一张表,没有创建projection时,那么插入数据的时候会自动创建一个默认的projection。如果运行中发现projection不合适,可以运行dbd进行优化,得出一些建议,参考来重建projection。
需求:在Vertica数据库上建表,表结构来源于原Oracle数据库,故需要转换成Vertica数据库库表结构。
Aline Lerner 过去以编程谋生,现在从事招聘工程师的工作。去年,她通过参考全年的有效招聘数据编写了一篇文章,总结如下: 如果可以的话,尽可能让招聘信息更个性化。谈论你从事什么工作,候选人已经做的事情与招聘内容有什么样的关系,你为他们在做一些事情的原因。攀亲带顾,人造的个性化不算在内。 即使是创始人的亲自招聘也并没有从本质上增加价值,除非他们是个性化的和有针对性的。 写好招聘信息是很难的,并且当工程师和创始人作为招聘人员,他们不一定比专职招聘人员做的更好。在另一方面优秀的招聘人员是更有价值的。专
我们在编译或使用一些数据同步软件时候,比如Datax、FlinkX、Kettle等,由于此类ETL软件连接的数据库较多,软件本身不提供各类数据库的驱动包,maven也无法找到相应的包,互联网上各类下载不是需要积分就是收费,很是不爽,因此通过在本人使用ETL软件过程中,整理的驱动包提供有需要的同胞使用,避免去互联网上花费较多的时间搜索。
之前在“Vertica 安装,建库,新建测试用户并授予权限,建表,入库”这篇文章也简单介绍过入库部分的内容。 但之前测试用例若用于生产环境有明显的局限性: 1.是用dbadmin管理员用户入库的。 2.没有建立和指定入库专用资源池。
DBD = Database Designer,是Vertica数据库优化中最主要的原生工具。
为了更精准更有效的解决实际项目中遇到的问题,以后所有问题请按照对应问题分类的模板格式来提交问题。
大数据利器.xls 类别 名称 官网 备注 查询引擎 Phoenix https://phoenix.apache.org/ Salesforce公司出品,Apache HBase之上的一个SQL中间层,完全使用Java编写 Kylin http://kylin.io eBay开源的基于Hadoop的分布式OLAP分析引擎,旨在减
由于重力感应的影响,Android小程序推流旋转手机,远端拉到的画面被裁剪;小程序没有开放重力感应的API,只能通过如下方式规避:
传统的关系型数据库,如 Oracle、DB2、MySQL、SQL SERVER 等采用行式存储法(Row-based),在基于行式存储的数据库中, 数据是按照行数据为基础逻辑存储单元进行存储的, 一行中的数据在存储介质中以连续存储形式存在。
tabix支持通过浏览器直接连接 ClickHouse,不需要安装其他软件,就可以访问ClickHouse。有两种使用方式,一种是直接浏览器访问配置。另一种是使用ClickHouse内嵌方式。tabix具有以下特点:
大数据实时分析领域的黑马是ClickHouse一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。
随着互联网、移动互联网、物联网和各种智能终端的快速发展,各种数据无时无刻地生成,新数据的产生成大爆炸趋势,如此大数据量的实时查询和分析能力已然成为企业报表分析系统的重要考量指标。
Twitter是最早一批推进数字化运营的硅谷企业之一,其公司运营和产品迭代的很多功能是由其底层的大数据平台提供的。图7-2所示为Twitter大数据平台的基本示意图。
刚刚过完 80 岁生日的 Michael Stonebraker 没打算退休,近年来他又开始了新的尝试,希望再一次改变世界。
ClickHouse全称是Click Stream,Data Warehouse,简称ClickHouse就是基于页面的点击事件流,面向数据仓库进行OLAP分析。ClickHouse是一款开源的数据分析数据库,由战斗民族俄罗斯Yandex公司研发的,Yandex是做搜索引擎的,就类似于Google,百度等。我们都知道搜索引擎的营收主要来源于流量和广告业务,所以搜索引擎公司会着重分析用户网路流量,像Google有Anlytics,百度有百度统计,那么Yandex就对应于Yandex.Metrica。ClickHouse就是在Yandex.Metrica下产生的技术。
其实很简单 Driver选择 Microsoft SQL Server(jTds) 即可。
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常用的方法,我们可以通过admintools字符图形工具来导入license, 7 -> 5 -> 选择库 -> 输入license文件全路径 -> Accept -> 输入数据库密码 -> license更新成功。 但这样其实有些麻烦。我们还可以直接用命令(步骤3)直接替换为新的license。
日前,Linux 基金会执行董事 Jim Zemlin 于 Linux 基金会会员峰会(The Linux Foundation Member Summit)上宣布,Linux 基金会正式成立 NextArch Foundation 下一代架构基金会。该基金会致力于在异构基础设施和多云场景下的构建下一代技术架构,并发展适合企业数字化转型的开源生态,Tapdata 以首批共建企业身份携手40余家行业知名企业或单位,参与该基金会的筹建工作。
每个中高级DBA都需要掌握一些简单脚本的编写,这样才能从繁杂重复的基础维护工作中解脱出来,才能有时间去研究更有价值的技术。VBird在讲shell script的时候,给出了几个经典的小范例练习,对于初学shell的人来说是很好的入门,现就根据VBird给出的几个典型练习进行近一步的系统整理,总结出bash shell的系统知识,希望能给各位读者起到抛砖引玉的作用。
大数据的日益增长,给企业管理大量的数据带来了挑战的同时也带来了一些机遇。下面是用于信息化管理的大数据工具列表: 1.ApacheHive 📷 Hive是一个建立在hadoop上的开源数据仓库基础设施,通过Hive可以很容易的进行数据的ETL,对数据进行结构化处理,并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。Hive提供了一种简单的类似SQL的查询语言—HiveQL,这为熟悉SQL语言的用户查询数据提供了方便。 2JaspersoftBI套件 📷 Jaspersoft包是一个通过数据库列生成报表的开源软件。
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