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在公司的时候，监控类的还是接触的比较多。基本上就是grafana + datasource(prometheus、pg、es) + 告警规则 下面简单介绍一些监控维度以及几种数据源工具和grafana使用（全部以docker部署，方便学习） 监控维度 在主机上运⾏的容器是监控的重中之重。作为应⽤的直接载体，使⽤者需
一、下载软件： 以最新版本8.9.0为例： 下载地址： https://skywalking.apache.org/downloads/ 1.下载APM监控平台程序： 2.下载代理探针工具程序： 2.解压下载的文件： 二、配置文件 1.配置APM：本机使用的话基本不用改动 配置文件位置：E:softwareapache-skywalking-apm-binconfigapplication.yml 2
1.什么是Grafana 官网地址：https://grafana.com/ Grafana用Go语言开发的开源数据可视化工具，可以做数据监控和数据统计，带有告警功能。支持快速灵活的客户端图表，面板插件有许多不同方式的可视化指标和日志，官方库中具有丰富的仪表盘插件。 数据源广: Graphite，InfluxDB，Open
如果有充分的资源，可以做分布式安装GreenPlum。如果资源不足，可以做单节点安装，同样可以用来熟悉GreenPlum语法。本章计划使用Docker创建一个Centos7的镜像，并在Centos7中安装GreenPlum。如果不打算使用Docker的话，可以直接从第二步安装GreenPlum开始。 《Docker系列》Docker安装
1.1 创建数据库 1）语法 CREATE DATABASE name; CREATE DATABASE是SQL命令，用于创建一个新的数据库。 name是自定义的数据库名称。这个名称是必须要填写的，而且在当前数据库服务器上必须是唯一的。 [WITH] [OWNER [=] dbowner] 这是一个可选项。OWNER指定了新数据库的所有者。如果未指定，新
GPCC（全球降水气候中心）于1989年应世界气象组织（World Meteorological Organization，WMO）的要求成立，由德国国家气象局（Deutscher Wetterdienst）运营。提供基于全球约86100个雨量计、站点构建的降水数据集，主要是通过世界气象组织（WMO）和全球电信系统（Global Telecommunication System，
gp_segment_id是表中的隐藏列，用来标记该行属于哪个segment节点。因此可以基于该隐藏列进行分组查询，获取每个segment的记录数，从而判断表数据的分布是否均匀或有倾斜。 gp_segment_configuration是一张系统表，它维护包括master、standby在内的所有节点信息。是DBA了解集群最直观的
项目中需要将150w的数据转为1500列的大宽表数据。 最开始尝试了网上提供的两种方法： 实际业务中10行*1500列数据查询并插入需要25秒左右（测试服务器性能比较差） case when的问题是每个case when的语句都会把分组后的数据判断一下，时间复杂度为O²（O为行转列后的列数），非
注：本文翻译自https://docs.vmware.com/en/VMware-Greenplum/7/greenplum-database/best_practices-logfiles.html Greenplum数据库是一个分析型MPP无共享数据库。该模型与高度规范化/事务性的SMP数据库明显不同。 Greenplum数据库使用适合MPP分析处理的非规范化模式设计(例如Star或Snowflake模式)表现最佳，使
Greenplum属于MPP架构，和Hadoop一样都是为了解决大规模数据的并行计算而出现的技术，两者的相似点在于： 分布式存储，数据分布在多个节点服务器上 分布式并行计算框架 支持横向扩展来提高整体的计算能力和存储容量 都支持X86开放集群架构 但两种技术在数据存储和计算方
