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spread方式是将每个Host的镜像依次分散到后续的Segment主机上。在扩展segment时,要新增主机数大于每个segment上的Primary节点个数。
1. 新增主机修改主机名
vi /etc/hostname
yum -y install rsync coreutils glib2 sysstat e4fsprogs
xfsprogs ntp readline readline-devel zlib zlib-devel openssl
openssl-devel pam pam-devel libxml2 libxml2-devel libxslt
libxslt-devel python python-devel tcl tcl-devel gcc gcc-c++
make smartmontools flex flex-devel bison bison-devel bison-
runtime perl perl-devel perl-ExtUtils* OpenIPMI-tools
openldap openldap-devel logrotate ldapjdk ldapjdk-devel
libevent libevent-devel libcurl libcurl-devel bzip2 bzip2-
devel bzip2-libs libyml libyml-devel libyaml libyaml-devel
apr-util-devel apr-devel uuid uuid-devel systemd* cur-devel
ed python-psutil python-paramiko python-lockfile libssh2
libss2-devel icu libicu libicu-devel libaio libaio-devel
libtool isomd5sum isomd5sum-devel liblockfile liblockfile-devel psutils
systemctl stop firewalld.service
systemctl disable firewalld.service
4.3 创建用户和用户组
groupadd gpadmin
useradd -g gpadmin gpadmin
passwd gpadmin
4.4 关闭selinux
vi /etc/selinux/config
cat /etc/security/limit.conf
yum install -y greenplum-4.3.33.rpm
安装完毕后,配置环境变量。
1. 生成扩展配置文件
Create database test;
gpexpand -f hosts_file -D test
内容如下:
Gpssh -f new_host -e “mkdir -p
/data/{primary1,primary2,primary3,primary4,primary5,
primary6,mirror1,mirror2,mirror3,mirror4,mirror5,mirror6}”
gpexpand -i gpexpand_inputfile_20200105_124630 -D test
[ gpadmin@master ~]$ gpexpand -f /gp/new_hosts -D test
Would you like to initiate a new System Expansion Yy|Nn (default=N): 你想开始一个新的系统扩展?
> y
What type of mirroring strategy would you like? 你使用什么类型的镜像策略?
spread|grouped (default=grouped):
> spread
How many new primary segments per host do you want to add? (default=0): 你想添加多少新的节点每台?
> 0
Enter new primary data directory 1: 新加primary节点的地址路径
>
Enter new mirror data directory 1: 新加mirror节点 的地址路 径
>
SELECT * FROM GP_SEGMENT_CONFIGURATION;
4. 执行数据重分布
gpexpand -d 60:00:00 -a -n 8 -D test
gpstate -s
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摘要:上有主节点和从节点两部分,两者主要的功能是生成查询计划并派发,以及协调并行计算,同时在上保存着,这个全局目录存着一组数据库系统本身所具有的元数据的系统表。 前言:近年来,互联网的快速发展积累了海量大数据,而在这些大数据的处理上,不同技术栈所具备的性能也有所不同,如何快速有效地处理这些庞大的数据仓,成为很多运营者为之苦恼的问题!随着Greenplum的异军突起,以往大数据仓库所面临的很多...
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