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運(yùn)維 數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維 Spark
Greenplum數(shù)據(jù)庫(kù)是基于MPP架構(gòu)的開(kāi)源大數(shù)據(jù)平臺(tái),具有良好的彈性和線性擴(kuò)展能力,內(nèi)置并行存儲(chǔ)、并行通信、并行計(jì)算和并行優(yōu)化功能,兼容SQL標(biāo)準(zhǔn),具有強(qiáng)大、高效的PB級(jí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理和實(shí)時(shí)分析能力,同時(shí)支持涵蓋OLTP型業(yè)務(wù)的混合負(fù)載,可部署于企業(yè)裸機(jī)、容器、私有云和公有云中,已為全球金融、電信、制造等行業(yè)核心生產(chǎn)系統(tǒng)提供支撐。

一、Greenplum數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)

Greenplum數(shù)據(jù)庫(kù)是典型的主從架構(gòu),一個(gè)Greenplum集群通常由一個(gè)Master節(jié)點(diǎn)、一個(gè)Standby Master節(jié)點(diǎn)以及多個(gè)Segment實(shí)例組成,節(jié)點(diǎn)之間通過(guò)高速網(wǎng)絡(luò)互連,如下圖所示。Standby Master節(jié)點(diǎn)為Master節(jié)點(diǎn)提供高可用支持,Mirror Segment實(shí)例為Segment實(shí)例提供高可用支持。當(dāng)Master節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障時(shí),數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)可以快速切換到Standby Master節(jié)點(diǎn)繼續(xù)提供服務(wù)。

從軟件的角度看,Greenplum數(shù)據(jù)庫(kù)由Master節(jié)點(diǎn)、Segment實(shí)例和Interconnect組件三部分組成,各個(gè)功能模塊在系統(tǒng)中承載不同的角色。

Master節(jié)點(diǎn)是Greenplum數(shù)據(jù)庫(kù)的主節(jié)點(diǎn),也是數(shù)據(jù)庫(kù)的入口,主要負(fù)責(zé)接收用戶的SQL請(qǐng)求,將其生成并行查詢計(jì)劃并優(yōu)化,然后將查詢計(jì)劃分配給所有的Segment實(shí)例進(jìn)行處理,協(xié)調(diào)集群的各個(gè)Segment實(shí)例按照查詢計(jì)劃一步一步地并行處理,最后獲取Segment實(shí)例的計(jì)算結(jié)果并匯總后返回給客戶端。

從用戶的角度看Greenplum集群,看到的只是Master節(jié)點(diǎn),無(wú)須關(guān)心集群內(nèi)部機(jī)制,所有的并行處理都是在Master節(jié)點(diǎn)控制下自動(dòng)完成的。Master節(jié)點(diǎn)一般只存儲(chǔ)系統(tǒng)數(shù)據(jù),不存儲(chǔ)用戶數(shù)據(jù)。為了提高系統(tǒng)可用性,我們通常會(huì)在Greenplum集群的最后一個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)上增加一個(gè)Standby Master節(jié)點(diǎn)。

Segment是Greenplum實(shí)際存儲(chǔ)數(shù)據(jù)和進(jìn)行數(shù)據(jù)讀取計(jì)算的節(jié)點(diǎn),每個(gè)Segment都可以視為一個(gè)獨(dú)立的PostgreSQL實(shí)例,上面存放著一部分用戶數(shù)據(jù),同時(shí)參與SQL執(zhí)行工作。Greenplum Datanode通常是指Segment實(shí)例所在的主機(jī),用戶可以根據(jù)Datanode的CPU數(shù)、內(nèi)存大小、網(wǎng)絡(luò)寬帶等來(lái)確定其上面的Segment實(shí)例個(gè)數(shù)。官方建議一個(gè)Datanode上面部署2~8個(gè)Segment實(shí)例。Segment實(shí)例越多,單個(gè)實(shí)例上面的數(shù)據(jù)越少(平均分配的情況下),單個(gè)Datanode的資源使用越充分,查詢執(zhí)行速度就越快。Datanode服務(wù)器的數(shù)量根據(jù)集群的數(shù)據(jù)量來(lái)確定,最大可以支持上千臺(tái)。另外,為了提高數(shù)據(jù)的安全性,我們有時(shí)候會(huì)在生產(chǎn)環(huán)境中創(chuàng)建Mirror Segment實(shí)例作為備份鏡像。

Interconnect是Master節(jié)點(diǎn)與Segment實(shí)例、Segment實(shí)例與Segment實(shí)例之間進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸?shù)慕M件,它基于千兆交換機(jī)或者萬(wàn)兆交換機(jī)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)在節(jié)點(diǎn)之間的高速傳輸。默認(rèn)情況下,Interconnect組件使用UDP在集群網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間傳輸數(shù)據(jù),因?yàn)閁DP無(wú)法保證服務(wù)質(zhì)量,所以Interconnect組件在應(yīng)用層實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)包驗(yàn)證功能,從而達(dá)到和TCP一樣的可靠性。

Greenplum執(zhí)行查詢語(yǔ)句的過(guò)程如下:當(dāng)GP Server收到用戶發(fā)起的查詢語(yǔ)句時(shí),會(huì)對(duì)查詢語(yǔ)句進(jìn)行編譯、優(yōu)化等操作,生成并行執(zhí)行計(jì)劃,分發(fā)給Segment實(shí)例執(zhí)行;Segment實(shí)例通過(guò)Interconnect組件和Master節(jié)點(diǎn)、其他Segment實(shí)例交換數(shù)據(jù),然后執(zhí)行查詢語(yǔ)句,執(zhí)行完畢后,會(huì)將數(shù)據(jù)發(fā)回給Master節(jié)點(diǎn),最后Master節(jié)點(diǎn)匯總返回的數(shù)據(jù)并將其反饋給查詢終端。

二、Greenplum的優(yōu)勢(shì)

首先,與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)相比,Greenplum作為分布式數(shù)據(jù)庫(kù),本身具有高性能優(yōu)勢(shì)。對(duì)各行各業(yè)來(lái)說(shuō),OLTP系統(tǒng)最重要的是在保證ACID事務(wù)管理屬性的前提下滿足業(yè)務(wù)的并發(fā)需求,對(duì)于大多數(shù)非核心應(yīng)用場(chǎng)景,MySQL、SQL Server、DB2、Oracle都可以滿足系統(tǒng)要求,并且隨著MySQL性能的優(yōu)化和云原生數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展,基于MySQL或者PostgreSQL商業(yè)化的數(shù)據(jù)庫(kù)會(huì)越來(lái)越普及。數(shù)據(jù)中臺(tái)的定位是一個(gè)OLAP系統(tǒng),上述數(shù)據(jù)庫(kù)就很難滿足海量數(shù)據(jù)并發(fā)查詢的要求了。上述數(shù)據(jù)庫(kù)的橫向擴(kuò)展能力有限,并且軟硬件成本高昂,不適合作為OLAP系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)。Greenplum作為一款基于MPP架構(gòu)的數(shù)據(jù)庫(kù),具有開(kāi)源、易于擴(kuò)展、高查詢性能的特點(diǎn),性價(jià)比碾壓DB2、Oracle、Teradata等傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)。

其次,Greenplum作為分布式數(shù)據(jù)庫(kù),和同為分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的Hive相比,優(yōu)勢(shì)也非常明顯。早期Hadoop的無(wú)模式數(shù)據(jù)已經(jīng)讓開(kāi)發(fā)者飽受痛苦,后面興起的Hive、Presto、Spark SQL雖然支持簡(jiǎn)單的SQL,但是查詢性能仍然是分鐘級(jí)別的,很難滿足OLAP的實(shí)時(shí)分析需求。后期雖有Impala+Kudu,但是查詢性能仍然弱于同為MPP架構(gòu)的Greenplum。除此之外,Hadoop生態(tài)圈非常復(fù)雜,安裝和維護(hù)的工作量都很大,沒(méi)有專業(yè)的運(yùn)維團(tuán)隊(duì)很難支撐系統(tǒng)運(yùn)行。而Greenplum支持的SQL標(biāo)準(zhǔn)最全面,查詢性能在毫秒級(jí),不僅能很好地支持?jǐn)?shù)據(jù)ETL處理和OLAP查詢,還支持增刪改等操作,是一款綜合實(shí)力非常強(qiáng)的數(shù)據(jù)庫(kù)。相對(duì)于Hadoop多個(gè)組件組成的龐大系統(tǒng),Greenplum數(shù)據(jù)庫(kù)在易用性、可靠性、穩(wěn)定性、開(kāi)發(fā)效率等方面都有非常明顯的優(yōu)勢(shì)。

最后,Greenplum作為MPP數(shù)據(jù)庫(kù)中的一員,相對(duì)于其他MPP架構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù),也具有非常明顯的優(yōu)勢(shì)。Greenplum研發(fā)歷史長(zhǎng)、應(yīng)用范圍廣、開(kāi)源穩(wěn)定、生態(tài)系統(tǒng)完善。生態(tài)系統(tǒng)完善是指Greenplum的工具箱非常多:GPload可滿足高速加載需求,PXF可滿足外置表和文件存儲(chǔ)需求,MADlib可滿足數(shù)據(jù)挖掘需求,GPCC可滿足系統(tǒng)監(jiān)控運(yùn)維需求。相對(duì)于TiDB、TBase、GaussDB等新興數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)說(shuō),Greenplum的應(yīng)用案例最多,生態(tài)系統(tǒng)最完善,并且Bug更少。同時(shí),TiDB、TBase、GaussDB等數(shù)據(jù)庫(kù)都定位于優(yōu)先滿足OLTP的同時(shí)提高OLAP的性能,而Greenplum是以O(shè)LAP優(yōu)先的。雖然前者也有優(yōu)勢(shì),但是將OLAP和OLTP合并實(shí)現(xiàn)起來(lái)存在以下困難:數(shù)據(jù)分布在不同的系統(tǒng)已經(jīng)是行業(yè)現(xiàn)實(shí),沒(méi)有辦法將數(shù)據(jù)集中到同一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù);數(shù)據(jù)中臺(tái)天然就是一個(gè)OLAP系統(tǒng),沒(méi)有辦法按照OLTP模式設(shè)計(jì)。綜上,作為分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),Greenplum是搭建數(shù)據(jù)中臺(tái)的首選數(shù)據(jù)庫(kù)。

如下圖是阿里巴巴大數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)化歷程。2010年前后,阿里巴巴曾經(jīng)使用Greenplum來(lái)替換Oracle集群,將其作為數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。從數(shù)量上說(shuō),Greenplum在2010年實(shí)現(xiàn)了Oracle 10倍數(shù)據(jù)量的管理,即1000TB。但Oracle的架構(gòu)這些年沒(méi)有太大變化,而Greenplum數(shù)據(jù)庫(kù)已有翻天覆地的革新。在阿里巴巴應(yīng)用的時(shí)代,Greenplum還是EMC旗下的商用數(shù)據(jù)庫(kù),平臺(tái)尚在發(fā)育期,功能也不太完善。而如今的Greenplum已經(jīng)是社區(qū)開(kāi)源的產(chǎn)品,內(nèi)核PostgreSQL也已完成了多個(gè)版本的升級(jí)迭代,現(xiàn)在更是輕輕松松支持上千臺(tái)服務(wù)器的集群,因此承載PB級(jí)的數(shù)據(jù)自不在話下。

對(duì)于大多數(shù)有構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺(tái)需求的企業(yè),1000TB已經(jīng)是一個(gè)無(wú)法企及的高度。大多數(shù)據(jù)企業(yè)的數(shù)據(jù)都在數(shù)TB到100TB的范圍內(nèi),這個(gè)規(guī)模的數(shù)據(jù)正是Greenplum的主要戰(zhàn)場(chǎng)。100TB以下規(guī)模的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或者數(shù)據(jù)中臺(tái),Hive發(fā)揮不了架構(gòu)上的優(yōu)勢(shì),反而影響開(kāi)發(fā)速度和運(yùn)維工作,實(shí)在是得不償失。

在查詢性能方面,Greenplum自然不是第一,雖然業(yè)界尚無(wú)定論,但是據(jù)筆者了解,目前ClickHouse是當(dāng)之無(wú)愧的OLAP冠軍。相對(duì)于ClickHouse,Greenplum勝在高性能的GPload插件、強(qiáng)大的ETL功能、不算太弱的增刪改性能。目前,數(shù)據(jù)中臺(tái)在穩(wěn)步向?qū)崟r(shí)流處理邁進(jìn),由于不擅長(zhǎng)單條更新和刪除,因此ClickHouse只適合執(zhí)行離線數(shù)據(jù)查詢?nèi)蝿?wù),可以作為超大規(guī)模數(shù)據(jù)中臺(tái)的OLAP查詢引擎。

綜上所述,雖然Greenplum某些方面不是最優(yōu)秀的,但仍是最適合搭建數(shù)據(jù)中臺(tái)的分布式數(shù)據(jù)平臺(tái),并且以Greenplum現(xiàn)有的性能和管理的數(shù)據(jù)規(guī)模,可以滿足絕大多數(shù)中小企業(yè)的數(shù)據(jù)中臺(tái)需求。

三、Greenplum性能測(cè)試

gpcheckperf是Greenplum數(shù)據(jù)庫(kù)自帶的性能測(cè)試工具,在指定的主機(jī)上啟動(dòng)會(huì)話并進(jìn)行以下性能測(cè)試。

1)磁盤I/O測(cè)試(dd測(cè)試):測(cè)試邏輯磁盤或文件系統(tǒng)的順序吞吐性能,該工具使用dd命令。dd命令是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的UNIX工具,記錄了在磁盤上讀寫一個(gè)大文件需要花費(fèi)的時(shí)間,以MB/s為單位計(jì)算磁盤I/O性能。默認(rèn)情況下,用于測(cè)試的文件尺寸按照主機(jī)上隨機(jī)訪問(wèn)內(nèi)存(RAM)的兩倍計(jì)算。這樣確保了測(cè)試是真正地測(cè)試磁盤I/O而不是使用內(nèi)存緩存。

2)內(nèi)存帶寬測(cè)試:為了測(cè)試內(nèi)存帶寬,該工具使用STREAM基準(zhǔn)程序來(lái)測(cè)量可持續(xù)的內(nèi)存帶寬(以MB/s為單位)。本項(xiàng)測(cè)試內(nèi)容是檢驗(yàn)操作系統(tǒng)在不涉及CPU計(jì)算性能的情況下是否受系統(tǒng)內(nèi)存帶寬的限制。在數(shù)據(jù)集較大的應(yīng)用程序中(如在Greenplum數(shù)據(jù)庫(kù)中),低內(nèi)存帶寬是一個(gè)主要的性能問(wèn)題。如果內(nèi)存帶寬明顯低于CPU的理論帶寬,則會(huì)導(dǎo)致CPU花費(fèi)大量的時(shí)間等待數(shù)據(jù)從系統(tǒng)內(nèi)存?zhèn)鬟f過(guò)來(lái)。

3)網(wǎng)絡(luò)性能測(cè)試:為了測(cè)試網(wǎng)絡(luò)性能以及Greenplum數(shù)據(jù)庫(kù)Interconnect組件的性能,該工具運(yùn)行一種網(wǎng)絡(luò)基準(zhǔn)測(cè)試程序,該程序在當(dāng)前主機(jī)連續(xù)發(fā)送5s的數(shù)據(jù)流到測(cè)試包含的每臺(tái)遠(yuǎn)程主機(jī)上。數(shù)據(jù)被并行傳輸?shù)矫颗_(tái)遠(yuǎn)程主機(jī),并以MB/s為單位,分別報(bào)告最小、最大、平均和中位網(wǎng)絡(luò)傳輸速率。如果匯總的傳輸速率比預(yù)期慢(小于100MB/s),可以使用-r N選項(xiàng)串行運(yùn)行該網(wǎng)絡(luò)測(cè)試以獲取每臺(tái)主機(jī)的結(jié)果。要運(yùn)行全矩陣帶寬測(cè)試,用戶可以指定-r M選項(xiàng),這將導(dǎo)致每臺(tái)主機(jī)都發(fā)送和接收來(lái)自指定的其他主機(jī)的數(shù)據(jù)。該測(cè)試適用于驗(yàn)證交換結(jié)構(gòu)是否可以承受全矩陣負(fù)載。

gpcheckperf命令應(yīng)用舉例如下。

  1. #使用/data1和/data2作為測(cè)試目錄在文件host_file中的所有主機(jī)上運(yùn)行磁盤I/O和內(nèi)存帶寬測(cè)試 
  2. gpcheckperf -f hostfile_gpcheckperf -d /data1 -d /data2 -r ds 
  3. #在名為sdw1和sdw2的主機(jī)上只使用測(cè)試目錄/data1運(yùn)行磁盤I/O測(cè)試。顯示單個(gè)主機(jī)結(jié)果并以詳細(xì)模式運(yùn)行 
  4. gpcheckperf -h sdw1 -h sdw2 -d /data1 -r d -D -v 
  5. #使用測(cè)試目錄/tmp運(yùn)行并行網(wǎng)絡(luò)測(cè)試,其中hostfile_gpcheck_ic*指定同一Interconnect子網(wǎng)內(nèi)的所有網(wǎng)絡(luò)接口的主機(jī)地址名稱 
  6. gpcheckperf -f hostfile_gpchecknet_ic1 -r N -d /tmp 
  7. gpcheckperf -f hostfile_gpchecknet_ic2 -r N -d /tmp 

性能測(cè)試時(shí)間通常較長(zhǎng),為了進(jìn)行完整的測(cè)試,我一般會(huì)創(chuàng)建如下測(cè)試腳本,在后臺(tái)執(zhí)行性能測(cè)試任務(wù)。

  1. #創(chuàng)建如下shell腳本 
  2. [gpadmin@gp-master ~]$ cat gpcheckperf-test.sh  
  3. #!bin/bash 
  4. echo "--------- start ----------- " 
  5. a=`date +"%Y-%m-%d %H:%M:%S"
  6. echo $a 
  7. gpcheckperf -f /data/greenplum/greenplum-db/all_hosts -d /data/greenplum/ -v 
  8. echo "------------- end ----------" 
  9. b=`date +"%Y-%m-%d %H:%M:%S"
  10. echo $b  

性能測(cè)試后臺(tái)執(zhí)行nohup sh gpcheckperf-test.sh &命令后,查看nohup.out的輸出結(jié)果,如下圖所示(每臺(tái)服務(wù)器采用10塊普通硬盤通過(guò)軟件組成Raid 5)。

關(guān)于作者:王春波,資深架構(gòu)師和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)專家,現(xiàn)任上海啟高信息科技有限公司大數(shù)據(jù)架構(gòu)師,Apache Doris和openGauss貢獻(xiàn)者,Greenplum中文社區(qū)參與者。 公眾號(hào)“數(shù)據(jù)中臺(tái)研習(xí)社”運(yùn)營(yíng)者。

 

本文摘編于《高效使用Greenplum:入門、進(jìn)階與數(shù)據(jù)中臺(tái)》,經(jīng)出版方授權(quán)發(fā)布。(書號(hào):9787111696490)轉(zhuǎn)載請(qǐng)保留文章來(lái)源。

 

責(zé)任編輯:武曉燕 來(lái)源: 杰哥的IT之旅
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