使用 Docker 建立 Mysql 集群 软件环境介绍 操作系统：Ubuntu server 64bit 14.04.1 Docker 版本 1.6.2 数据库：Mariadb 10.10 （Mariadb 是 MySQL 之父在 MySQL 被 Oracle 收购之后 创建的分支，性能上优于 MySQL 开源版本） 第一步 安装 Docker 对于 Ubuntu，建议直接联网安装 Docker https://get.docker.com 下下来的虽然名字是 index.html，但其实是脚本文件，所以我们 chmod +x index.html 这样我们就可以执行这个文件： sudo ./index.html 安装完成后根据提示，可以将当前用户加到 docker 用户组里，这样就不用每次 执行 docker 都需要 sudo 了。 sudo usermod -aG docker <你的用户名> 首先要把企业常用软件包的软件源安装上 yum install epel-release 然后再 yum install docker-io 第二步 运行 Mariadb 容器 首先要将数据镜像拉下来 docker pull mariadb:latest 注意，如果不加:latest 标签，docker 会把所有的镜像版本都拉下来。 然后我们就可以启动镜像了，参数方面需要注意的有一下几点： 1，-name <给容器取个好记的名称>

Greenplum数据仓库 数据仓库 UDW 产品⽂档 2 6 7 7 8 10 10 16 38 38 39 39 39 40 43 44 45 46 47 ⽬录 ⽬录 ⽬录 ⽬录 概览 概览 产品架构 产品架构 云数据仓库产品架构 ⾼可⽤ 快速上⼿ 快速上⼿ ⼀、创建数据仓库 ⼆、连接数据仓库 操作指南 操作指南 关闭数据仓库 启动数据仓库 重启数据仓库 重启数据仓库 查看数据仓库详情 扩容数据仓库 更改数据仓库密码 续费 删除数据仓库 查看操作⽇志 查看监控 ⽬录 Greenplum数据仓库 UDW Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 2/206 50 50 71 73 73 73 74 74 74 74 75 76 76 79 81 82 90 92 101 102 102 103 104 106 128 访问 访问UDW数据仓库 数据仓库 1 客⼾端⼯具访问UDW 2 图形界⾯的⽅式访问UDW 数据导⼊ 数据导⼊ insert加载数据 copy加载数据 外部表并⾏加载数据 从hdfs加载数据 从mysql中导⼊数据 从oracle中导⼊数据 从ufile加载数据 开发指南 开发指南 1、连接数据库 2、数据库管理 3、模式管理

交付能力差。 MySQL数据库为何要Docker化 1.MySQL数据库迅速爆炸式增长后，服务器规模不断增大，快速部署是个问题。 2.随着业务的发展，扩容数据库的不方便不快捷，也是个问题。 3.大量数据量小的数据库系统也单独部署在物理机，浪费问题突出。 4.DBA的数据库自动化标准化运维的需求。 5.Docker在同程的大规模使用，应用部署环境100%容器化，有Docker丰富的经验 。 让数据库的部署点单化开启 一主一从 分片集群 一主多从 SATA-SSD PCIE-SSD 大容量磁盘SAS 配置 DB架构 硬件选型 机房 A机房 B机房 C机房 D机房 容器化之后的MySQL就是一个私有DB云 主 从 集 群 创 建 分 片 集 群 创 建 集 成 高 可 用 方 案 巨 细 无 遗 的 监 控 项 精 美 的 图 形 展 示 便 捷 的 告 警 管 理 慢 日 志 分 资源池调度 调度规则 容器调度 资源池 容器及实例创建 应用交付 资源申请 IO类型 配置 为了保证MySQL的高可用，需要在Docker容器分配时如何保障主从不在同一宿主机上。我们通过自研 Docker容器调度平台管理所有宿主机和容器,自定义Docker容器的分配算法。实现了MySQL的高密度,隔离 化,高可用化部署。 调度规则： 1.同一复制集群的实例在不同主机上。 2.优先分配CPU、内存、磁盘空间资源最空闲的主机。

............................................................. 13 openEuler 20.03 LTS SP1 & SP2 软件仓库中引入 Greenplum 6.17.0 版本 ............................................................. 13 完全兼容欧拉开源操作系统的 成功测试运行所做努力贡献的人员表示感谢！ 摘要 Greenplum 不受限于基础架构，这意味着它是一种可完全移植的分析数据库软件解决方案，可部署在不同操作系统、 不同芯片的环境，适合本地部署、多云环境（公有云和私有云）中。Greenplum 6 及未来发布的 Greenplum 7 丰富的 HTAP 特性，具备良好性能、可靠性和稳定性，使得 Greenplum 不仅可以作为全能的分析化平台，也能满足交易型业 KubeOS：云原生场景，实现 OS 容器化部署、运维，提供与业务容器一致的基于 K8S 的管理体验。 • 安全容器方案：iSulad+shimv2+StratoVirt 安全容器方案，相比传统 docker+qemu 方案，底噪和启动时间 优化 40%。 • 双平面部署工具 eqqo：ARM/X86 双平面混合集群 0S 高效一键式安装，百节点部署时间<15min。 3. 探索场景创新

> 岛 网 ioor mauaeaa 和 i Gartner: 数据库中国市场指南 传统数仓的痛点 很多受欢迎的数据库仓库均为分布式数据库，而典型 分布式数据库系统大多是 MPP (大规模并行计算) 架构。 MPP 架构的数据库以 PC 服务器为单位，通过如下图所示的组群方式来扩展存储和计算。假设一个宽表有3亿条记录 把计算时间降低到单机部署的 1/n (n为机器数量) ，节省了海量数据的处理时间。 传统数据仓库架构 然而，随着数据量的不断尝升，企业对数据仓库的要求也越来越高，在使用过程中，传统 MPP 数据库解决方案迎来 了一系列的瓶颈: 传统数据仓库的计算和存情是| 容计算资源和存储资源，在扩缩容、运维、迁移上都存在一， 报表结! 传统数据仓库无法及时扩 导致大数据系统天 价值所带来的商业机会 用户在扩 必须同时扩 的云原生虚拟数仓 产品白皮书 传统数据仓库价格高昂的软硬件、开发运维人员的高晶薪资需要企业进行巨大的前期投入。传统数据仓库客户的生产 环境资源利用率，无论是存储或是计算资源往往都不尽人意。随着存储和工作负载需求的日益增长，面临数据库的扩 容和升级时，由于传统数据仓库架构存储和计算的紧密耦合，往往需要企业花费巨大的运维和时间成本，且操作繁 琐。 木桶效应 传统 MPP 数据仓库架构存在“木桶效应”，集群整

. . 168 使用二进制发布包 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168 使用 Docker . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 170 使用 Helm . . . . 252 使用方式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 253 元数据持久化仓库 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 253 分片算法 . . . . . . . . . 数据库客户端连接 Proxy 时，可能客户端或 Proxy 会有错误提示。可以使用命令行客户端（mysql、psql、 gsql 等）连接 Proxy 验证功能。 2.2.3 前提条件 使用 Docker 启动 ShardingSphere‐Proxy 无须额外依赖。使用二进制分发包启动 Proxy，需要环境具备 Java JRE 8 或更高版本。 2.2. ShardingSphere-Proxy

. . 130 使用二进制发布包 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130 使用 Docker . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131 构建 GraalVM Native 381 使用方式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 381 元数据持久化仓库 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 381 分片算法 . . . . . . . . . 数据库客户端连接 Proxy 时，可能客户端或 Proxy 会有错误提示。可以使用命令行客户端（mysql、psql、 gsql 等）连接 Proxy 验证功能。 7.2.3 前提条件 使用 Docker 启动 ShardingSphere‐Proxy 无须额外依赖。使用二进制分发包启动 Proxy，需要环境具备 Java JRE 8 或更高版本。 7.2. ShardingSphere-Proxy

之间的数据强一致。TiKV、TiFlash 可按需部署在不同的 机器，解决 HTAP 资源隔离的问题。 • 云原生的分布式数据库 专为云而设计的分布式数据库，通过 TiDB Operator 可在公有云、私有云、混合云中实现部署工具化、自 动化。 • 兼容 MySQL 5.7 协议和 MySQL 生态 兼容 MySQL 5.7 协议、MySQL 常用的功能、MySQL 生态，应用无需或者修改少量代码即可从 Support）业务 Benchmark。它包含大数据量下，一个业务决策分析系统所需要响 应的不同类型高复杂度的即席查询。如果需要体验 TPC-H 完整的 22 条 SQL，可以访问 tidb-bench 仓库 或者阅读 TPC-H 官网说明了解如何生成查询语句以及数据。 3.2.2.1 第 1 步：部署试用环境 在试用 TiDB HTAP 功能前，请按照TiDB 数据库快速上手指南中的步骤准备 TiDB 应用于实时流处理场景时，TiDB 能保证源源不断流入系统的数据实时可查，同时可兼顾高并 发数据服务与 BI 查询。 • 数据中枢场景 当将 TiDB 应用于数据中枢场景时，TiDB 作为数据中枢可以无缝连接数据业务层和数据仓库层，满足不 同业务的需求。 如果想了解更多关于 TiDB HTAP 场景信息，请参阅 PingCAP 官网中关于 HTAP 的博客。 当遇到以下技术场景时，建议使用 TiDB HTAP 提升 TiDB

之间的数据强一致。TiKV、TiFlash 可按需部署在不同的 机器，解决 HTAP 资源隔离的问题。 • 云原生的分布式数据库 专为云而设计的分布式数据库，通过 TiDB Operator 可在公有云、私有云、混合云中实现部署工具化、自 动化。 • 兼容 MySQL 5.7 协议和 MySQL 生态 兼容 MySQL 5.7 协议、MySQL 常用的功能、MySQL 生态，应用无需或者修改少量代码即可从 Support）业务 Benchmark。它包含大数据量下，一个业务决策分析系统所需要响 应的不同类型高复杂度的即席查询。如果需要体验 TPC-H 完整的 22 条 SQL，可以访问 tidb-bench 仓库 或者阅读 TPC-H 官网说明了解如何生成查询语句以及数据。 3.2.2.1 第 1 步：部署试用环境 在试用 TiDB HTAP 功能前，请按照TiDB 数据库快速上手指南中的步骤准备 TiDB 应用于实时流处理场景时，TiDB 能保证源源不断流入系统的数据实时可查，同时可兼顾高并 发数据服务与 BI 查询。 • 数据中枢场景 当将 TiDB 应用于数据中枢场景时，TiDB 作为数据中枢可以无缝连接数据业务层和数据仓库层，满足不 同业务的需求。 如果想了解更多关于 TiDB HTAP 场景信息，请参阅 PingCAP 官网中关于 HTAP 的博客。 当遇到以下技术场景时，建议使用 TiDB HTAP 提升 TiDB

. . 123 使用二进制发布包 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123 使用 Docker . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125 构建 GraalVM Native 使用方式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 363 vi 元数据持久化仓库 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 363 分片算法 . . . . . . . . . 数据库客户端连接 Proxy 时，可能客户端或 Proxy 会有错误提示。可以使用命令行客户端（mysql、psql、 gsql 等）连接 Proxy 验证功能。 7.2.3 前提条件 使用 Docker 启动 ShardingSphere‐Proxy 无须额外依赖。使用二进制分发包启动 Proxy，需要环境具备 Java JRE 8 或更高版本。 7.2. ShardingSphere-Proxy