浅谈基于Postgres-XL的分布式地质大数据集群架构
postgres 集群方案
postgres 集群方案PostgreSQL是一种功能强大的数据库管理系统，它具有高度可靠性和扩展性。
为了提高性能和可用性，可以使用不同的集群方案来部署PostgreSQL。
下面将介绍几种常见的PostgreSQL集群方案。
1. 隔离级别：PostgreSQL支持不同的隔离级别，包括读未提交、读已提交、可重复读和可串行化。
根据应用程序的需求，可以选择适当的隔离级别来保证数据一致性和并发性。
2. 主从复制：主从复制是一种常见的PostgreSQL集群方案，其中一个节点作为主节点用于写入数据，其他节点作为从节点用于读取数据。
主节点将写入操作同步复制到所有从节点，从节点可以提供负载均衡和故障恢复能力。
3. 逻辑复制：逻辑复制是一种高级的主从复制方案，它允许在不同版本的PostgreSQL之间进行数据复制。
逻辑复制通过复制逻辑上的变更操作来实现数据同步。
4. 流复制：流复制是一种高可用性的集群方案，它基于主从复制的概念，但具有更好的故障恢复能力。
流复制使用流式复制协议将数据从主节点复制到从节点，从节点通过不断接收和应用主节点上的WAL （Write-Ahead Log）来保持与主节点的一致性。
5. 数据库分区：数据库分区是一种将数据分割为多个较小的分区的技术，以提高查询和插入性能。
PostgreSQL支持基于范围、列表和哈希的分区方式，可以根据数据的特性和访问模式选择合适的分区策略。
6. 并行查询：PostgreSQL支持并行查询，可以在多个计算资源上同时执行查询。
通过将大型查询分为多个小任务并在多个计算资源上并行执行，可以显著提高查询性能。
7. 自动故障转移：为了保证数据的高可用性，可以使用自动故障转移方案。
当主节点发生故障时，自动故障转移方案可以自动将从节点提升为新的主节点，以确保系统的连续性和数据的可用性。
在实际应用中，可以根据具体的需求和情况选择适合的PostgreSQL集群方案。
同时，还需要考虑性能、可靠性、可维护性和成本等因素，以达到最佳的数据库管理和部署效果。
Postgres-XL集群安装与配置
Postgres-XL集群安装与配置1.Postgres-XL简介Postgres-XL是从Postgres-XC衍生而来的一款产品, 经过改良, 对MPP这块做了比较大的改进.所以它同样包含了以下组件。
PGXL有三个主要组件，分别是GTM，Coordinator和Datanode。
∙GTM(Gloable Transaction Manager)负责提供事务的ACID属性。
∙Datanode负责存储表的数据和本地执行由Coordinator派发的SQL任务。
如果数据在coordinator上是以切片方式建的表则数据只存放此表的一部分数据，如果是replication方式的表则存放全部数据。
∙Coordinator协调节点，负责操作所有datanode，本身不存放数据。
在coordinator上可以以distribute切片(分布)或者replication复制的方式进行创建表。
处理每个来自Application的SQL任务，并且决定由哪个Datanode 执行，然后将任务计划派发给相应的Datanode，根据需要收集结果返还给Application。
GTM通常由一台独立的服务器承担，因为GTM需要处理来自所有Coordinator和Datanode的事务请求。
为了将Coordinator和Datanode上进程的请求和响应聚集到一台机器上，可以配置GTM-Proxy。
GTM-Proxy会减少GTM的负载，同时会帮助处理GTM失效的情况。
即便如此，GTM还是可能会发生单点失效问题，这时可以配置一个GTM-Standby节点作为GTM的备用节点。
每台机器最好同时配置一个Coordinator和一个Datanode，这样既不用担心二者的负载均衡，而且可以降低网络流量。
我们来看一下Postgres-XL和postgresql, Postgres-XC的对比:2.安装环境操作系统：Centos 6.7从官网上下载源码：/projects/postgres-xl/本文档中下载的是postgres-xl-v9.2-src.tarGTM通常由一台独立的服务器承担，因为GTM需要处理来自所有Coordinator和Datanode的事务请求。
postgres 集群方案
postgres 集群方案PostgreSQL 集群方案PostgreSQL 是一种开源的关系型数据库管理系统，具有高可扩展性和强大的功能。
在大型企业或者高并发的场景中，单个数据库实例可能无法满足需求，因此使用 PostgreSQL 集群方案成为一种解决方法。
本文将介绍几种常见的 PostgreSQL 集群方案，并讨论它们的优劣以及适用场景。
一、复制方案复制是 PostgreSQL 高可用性的一种基本方式。
它通过将主数据库实例的数据复制到一个或多个备份实例来提供冗余和故障切换能力。
复制方案通常包括以下几个主要组件：1.1 主数据库（Master）主数据库是整个集群的核心，负责处理所有的写入操作。
它会将写入的数据同步复制到备份实例上。
1.2 备份数据库（Slave）备份数据库是复制方案中的备份实例，它通过从主数据库复制数据并处理读取请求。
备份数据库可以部署在同一数据中心或不同的地理位置，以提高故障切换的可用性。
1.3 流复制（Streaming Replication）流复制是 PostgreSQL 内置的一种复制机制，它通过将主数据库的WAL（Write-Ahead Log）流复制到备份数据库，从而实现数据的实时复制。
流复制提供了一种简单且可靠的复制方案。
1.4 同步复制和异步复制在流复制中，可以选择使用同步复制或异步复制。
同步复制要求主数据库等待备份数据库确认复制操作，从而确保数据的一致性。
而异步复制不要求主数据库等待备份数据库的确认，因此可以提高性能，但可能存在数据丢失的风险。
复制方案优点在于简单、易于部署和维护，并且具有较高的性能。
但是在写入密集型场景中，由于所有写操作都要经过主数据库，可能会成为性能瓶颈。
二、分区方案分区是一种将大型数据库分割成更小的部分以提高性能和可管理性的方法。
PostgreSQL 提供了多种分区策略，包括范围分区、列表分区和哈希分区。
2.1 范围分区范围分区将表按照某个范围条件进行分割，例如按照时间范围或者数值范围。
postgres 集群方案
postgres 集群方案PostgreSQL集群方案PostgreSQL是一种功能强大、灵活且可扩展的开源关系型数据库管理系统。
对于需要高可用性和性能的应用程序来说，构建一个PostgreSQL集群是非常重要的。
本文将介绍几种常用的PostgreSQL集群方案。
一、主备复制（Master-Slave Replication）主备复制是最常用的PostgreSQL集群方案之一。
通过这种方案，可以实现主数据库的数据同步到一个或多个备份数据库。
当主数据库发生故障时，备份数据库可以立即接管，确保系统的高可用性。
主备复制的原理是主节点将其写入的数据改动通过流复制传输给备份节点，从而实现数据的同步。
主备复制方案适用于对一致性要求较高的应用，但存在一个问题：备份数据库只能读取数据，不能进行写入操作。
因此，如果主数据库发生故障，必须手动切换备份数据库为主数据库。
二、流复制（Streaming Replication）流复制是PostgreSQL 9.0及以上版本引入的一种高可用性解决方案。
与主备复制不同的是，流复制允许备份节点接收来自主节点的写入操作，并将其应用到备份数据库中。
这种方式实现了自动故障切换，提高了系统的可用性和可靠性。
流复制的原理是通过WAL（Write-Ahead Logging）技术将主节点的数据先写入WAL日志文件，然后再将这些日志文件发送给备份节点进行重放。
这样备份节点就能保持和主节点的一致性。
三、同步复制（Synchronous Replication）同步复制是一种保证事务同步提交的高可靠性方案。
与前两种方案不同，同步复制要求主节点必须等待所有备份节点完成事务的写入操作，然后才继续进行。
这样可以确保主节点和备份节点的数据完全一致，避免数据的丢失。
同步复制方案适用于对数据一致性要求非常高的场景，但由于需要等待所有备份节点的写入操作完成，对系统性能有一定的影响。
四、多主复制（Multi-Master Replication）多主复制是一种将多个节点都配置为主节点的集群方案。
postgres 集群方案
postgres 集群方案PostgreSQL是一种功能强大的开源数据库管理系统，经常在企业中被用于存储和管理大量的数据。
为了提高数据库的可用性和性能，许多企业选择使用PostgreSQL集群方案。
本文将探讨PostgreSQL集群的不同方案和实施细节。
一、什么是PostgreSQL集群PostgreSQL集群是指将多个数据库服务器连接在一起以实现数据的高可用性、负载均衡和容错能力。
集群方案主要通过数据复制和负载均衡策略来实现高可用性和性能的提升。
二、PostgreSQL集群方案的选项1. 数据复制方案数据复制是实现PostgreSQL高可用性的关键技术之一。
常用的数据复制方案有：- 流复制（Streaming Replication）：通过将主数据库的事务日志发送给备用数据库，实现数据的实时复制。
- 逻辑复制（Logical Replication）：通过将逻辑变更记录分发给备用数据库，实现数据的复制。
- 物理复制（Physical Replication）：基于块级别的复制，将主数据库的物理块复制到备用数据库中。
2. 负载均衡方案负载均衡是指将客户端请求均匀分配到不同的数据库服务器上，以提高系统的整体性能和并发能力。
常见的负载均衡方案有： - 数据库代理（Database Proxy）：通过在应用程序和数据库之间插入代理层，实现请求的分发和负载均衡。
- 服务端连接池（Server-side Connection Pooling）：通过共享和管理数据库连接，实现请求的均衡分配。
三、实施PostgreSQL集群方案的步骤和注意事项1. 规划集群拓扑根据业务需求和性能要求，确定集群的拓扑结构，包括主备关系、备份节点的数量以及负载均衡节点的位置。
2. 配置数据复制根据选择的数据复制方案，配置主备数据库之间的复制关系，并确保数据的一致性和可靠性。
同时，考虑到复制的延迟和性能影响。
3. 部署负载均衡根据选择的负载均衡方案，部署负载均衡节点以实现请求的分发和负载均衡。
postgres 集群方案
postgres 集群方案PostgreSQL是一种开源的关系型数据库管理系统，为了提高数据库的可用性和性能，很多组织或企业需要将其部署为集群方案。
在本文中，将探讨几种常见的PostgreSQL集群方案，以及它们的优缺点。
一、主从复制(Cluster Replication)主从复制是最简单和常见的PostgreSQL集群方案之一。
它基于一个主数据库和一个或多个从数据库的概念。
主数据库用于处理写操作，并将更改同步到从数据库。
从数据库可以用于读操作，并且可以用于故障转移，如果主数据库出现故障。
主从复制的优点是简单和可靠。
它提供了高可用性和读写分离，通过将读操作分散到多个从数据库上，可以提高系统的负载能力。
然而，主从复制也有一些缺点。
首先，从数据库只能接受读操作，写操作必须发送到主数据库。
其次，主数据库的故障会导致一段时间的不可用，直到故障转移到从数据库上。
二、流复制(Streaming Replication)流复制是一种改进的主从复制方案，在PostgreSQL 9.0版本之后引入。
它通过实时传输WAL（Write-Ahead Logging）日志来同步主数据库和从数据库之间的更改。
与主从复制不同，流复制可以实现热备份，并且在主数据库故障转移时可以更快地提供服务。
流复制的优点是数据一致性和可靠性更高。
它避免了主从复制中的延迟，确保从数据库与主数据库的数据完全一致。
此外，流复制还提供了基于时间点恢复的能力，可以定位到任何特定时间点的数据状态。
然而，流复制也有一些限制。
首先，它需要较高的网络带宽来传输WAL日志，特别是在处理大量写操作时。
其次，由于WAL日志的传输是实时的，如果网络中断或延迟，整个复制过程可能会受到影响。
三、逻辑复制(Logical Replication)逻辑复制是一种高级的集群方案，通过将更改以逻辑形式复制到其他数据库来实现数据同步。
它在PostgreSQL 9.4版本中引入，可以实现更细粒度的数据复制和转换。
PostgreSQL的大数据整合
PostgreSQL的大数据整合大数据时代的到来，各类企业和机构面临着海量数据的存储、分析和处理挑战。
在这样的背景下，数据库系统的性能和可扩展性成为关注的焦点。
PostgreSQL作为一个强大的开源数据库管理系统，拥有丰富的特性和灵活的扩展性，逐渐成为许多组织在大数据环境下的首选。
1. 大数据背景下的挑战和需求在大数据环境下，企业和机构需要处理庞大的数据量，而且数据来源多样化，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
此外，这些数据通常需要实时或准实时处理，以满足业务分析和决策的需求。
2. PostgreSQL的特性与优势作为一款开源的关系型数据库管理系统，PostgreSQL具有以下特点和优势：2.1 强大的存储能力：PostgreSQL支持TB级别的数据存储，可以容纳大规模的数据集。
2.2 数据类型的灵活性：PostgreSQL支持各种数据类型，能够满足大数据环境下的多样化数据需求。
2.3 并发处理能力：PostgreSQL具备并发处理的能力，能够高效地处理多用户访问和数据操作。
2.4 扩展性和可定制性：PostgreSQL提供了丰富的扩展接口和插件机制，可以根据需求进行定制和扩展。
2.5 开源社区支持：PostgreSQL拥有庞大的开源社区，能够快速响应用户需求，提供及时的技术支持和更新。
3. 大数据整合方案为了满足大数据环境下的需求，PostgreSQL可以与其他大数据平台和工具进行无缝整合，提供全面的解决方案。
3.1 分布式存储和计算平台：PostgreSQL可以与Hadoop、Spark等分布式存储和计算平台相结合，实现大规模数据的存储和处理。
3.2 数据集成和ETL工具：PostgreSQL可以通过与Kafka、Sqoop等数据集成和ETL工具的整合，实现数据的实时抽取、转换和加载。
3.3 数据仓库和分析平台：PostgreSQL可以与数据仓库和分析平台，如Greenplum、Citus Data等进行集成，支持数据的多维分析和复杂查询。
postgres 集群方案
postgres 集群方案PostgreSQL 是一个高度可定制、功能强大的对象关系型数据库管理系统，被广泛应用于企业以及开源社区中。
随着数据量的增长和业务需求的不断变化，单机版 PostgreSQL 已经无法满足大规模应用需要了。
所以，构建 PostgreSQL 集群已经成为了当下的趋势。
PostgreSQL 集群的定义及需求PostgreSQL 集群是由多个 PostgreSQL 实例组成的一个分布式系统。
它能够提供更高的可靠性、可扩展性和性能，并使应用更容易进行水平拆分、负载均衡和故障恢复。
PostgreSQL 集群可以分为两类：主从复制和多主复制。
主从复制是通过一个主节点，将变化同步到各从节点。
如果主节点出现故障，可以通过一定的措施将其中一个从节点变为主节点，从而实现集群高可用。
而多主复制则是各节点之间相互同步，分散负载，并可以抵抗单节点故障。
为了构建 PostgreSQL 集群，通常需要一个几个条件：1. 数据量大: 单机版 PostgreSQL 已经不能满足需要。
2. 性能需求高：例如高并发、实时性或低延迟等。
3. 数据备份和容灾需求：高容错性，以便在主节点故障时快速切换备用节点保障系统可用性。
4. 横向扩展需求：可支持高数据增长的扩容，维护巨量与大并发情况下的访问需求。
PostgreSQL 集群方案的介绍目前，PostgreSQL 集群方案主要有以下几种：1. PostgreSQL 内置流复制：这是最简单的集群方案，原生支持流复制机制，同时支持异步和同步两种机制的复制。
这种方案的优点是简单易用以及实现成本较低。
但是也存在缺点，例如无法动态扩容，且主库故障恢复需要手动进行。
2. Pgpool-II：Pgpool-II 是一个轻量级的集群中间件，集中处理连接和流复制方面的通信。
它支持负载均衡、读写分离、自动切换和错误恢复等功能。
Pgpool-II 的优点是易于安装，使用和维护，同时支持跨版本的 PostgreSQL数据库，通过简单的了解就可以使用它。
PostgreSQL扩展性与集群
PostgreSQL扩展性与集群PostgreSQL是一个功能强大的开源关系型数据库管理系统，它以其出色的扩展性和灵活性而受到广泛的认可和使用。
本文将探讨PostgreSQL的扩展性以及如何使用集群来进一步提升其性能和可用性。
一、PostgreSQL的扩展性PostgreSQL通过一系列的扩展机制来支持不同的应用场景和需求。
下面将介绍几种常见的扩展方式。
1. 扩展插件：PostgreSQL提供了一种称为扩展插件的机制，使得用户能够方便地扩展数据库的功能。
通过加载并启用相应的插件，用户可以添加新的数据类型、函数、运算符等，以满足特定需求。
这种方式不需要修改数据库核心代码，具有较高的可移植性和灵活性。
2. 外部扩展：外部扩展是一种利用动态链接库扩展PostgreSQL功能的方法。
用户可以编写自定义的外部扩展，并通过加载模块的方式将其集成到数据库中。
这种方式适用于需要高性能计算、处理海量数据等场景，能够显著提升数据库的处理能力。
3. 分区表：分区表是一种将大表按照某种规则进行分割存储的方式。
通过将数据分散存储在多个磁盘上，可以提高查询性能和数据加载速度。
PostgreSQL提供了原生的分区表支持，用户可以根据业务需求将数据分散到不同的表中，从而实现更高效的数据访问和管理。
二、PostgreSQL集群单个数据库服务器的性能和可用性是有限的，为了满足高并发、高负载的需求，可以使用PostgreSQL集群来提升系统的性能和可用性。
下面介绍两种常见的集群方案。
1. 主备复制：主备复制是一种常见的高可用方案，通过将主数据库的事务日志复制到备库上，实现数据的冗余和备份。
当主库发生故障时，备库可以自动接管服务，保证系统的连续性和可用性。
PostgreSQL提供了流复制机制和逻辑复制机制，用户可以根据需求选择相应的方案。
2. 分布式架构：为了进一步提升系统的性能和扩展性，可以使用分布式架构来构建PostgreSQL集群。
postgres 集群方案
postgres 集群方案PostgreSQL 集群方案在大规模的数据库环境中，高可用性和高性能是关键的需求。
为了实现这些要求，数据库管理员常常需要将数据库设置为集群模式。
PostgreSQL 是一种功能强大的开源关系型数据库管理系统，提供了多种集群方案来满足不同的需求。
本文将介绍一些常见的 PostgreSQL 集群方案，并讨论它们的优缺点，以及如何选择最适合你的环境的方案。
一、主-从复制（Master-Slave Replication）主-从复制是最简单和常见的 PostgreSQL 集群方案之一。
在这种方案中，一个主节点（Master）负责处理所有的写操作，并将数据复制到一个或多个从节点（Slave）。
从节点只能处理读操作，并定期从主节点同步数据。
主-从复制方案的优点包括：1. 可靠性：主节点故障时，可以快速切换到从节点，保证数据库的可用性。
2. 可扩展性：可以添加更多的从节点以处理更多的读请求，提高系统的吞吐量。
3. 数据备份：从节点可以用作数据备份，以防主节点的数据丢失。
然而，主-从复制方案也存在一些缺点：1. 单点故障：主节点故障时，需要手动切换到从节点，有一定的停机时间。
2. 读写一致性：从节点与主节点之间可能存在一些数据的延迟，导致读操作的数据不一致。
二、主-备份复制（Master-Standby Replication）主-备份复制是一种基于主-从复制的改进方案。
在该方案中，除了一个主节点和多个从节点外，还有一个备份节点（Standby）。
备份节点与主节点保持完全同步，并且可以自动接管主节点的角色。
主-备份复制方案的优点包括：1. 高可用性：备份节点可以自动接管主节点的角色，降低了手动切换的停机时间。
2. 可靠性：即使备份节点也发生故障，其他从节点仍然可以提供读取服务。
然而，主-备份复制方案的缺点是：1. 配置复杂：相对于主-从复制方案，主-备份复制方案在配置和管理方面更复杂一些。
大数据分布式系统架构原理概述
大数据分布式系统架构原理概述随着互联网和移动互联网的迅速发展，大数据时代已经到来。
大数据分布式系统架构可以帮助处理海量的数据并提供高性能的分布式计算和存储能力。
本文将对大数据分布式系统架构的原理进行概述，包括分布式存储、数据一致性、数据分片和负载均衡等方面。
1.分布式存储在大数据分布式系统架构中，数据通常以分布式的方式存储在多个不同的节点上。
这种分布式存储可以提高数据的可靠性和可伸缩性。
常见的分布式存储系统包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和分布式数据库系统如Apache Cassandra和MongoDB。
分布式存储通常采用数据冗余的方式来确保数据的可靠性，在多个节点上备份数据以避免节点的单点故障。
2.数据一致性在分布式系统中，数据的一致性是一个重要的概念。
数据一致性意味着在任何时间点读取到的数据都是最新的和正确的。
在大数据分布式系统中，数据的一致性通常通过副本复制和分布式事务来实现。
副本复制将数据复制到多个节点上，以提供高可用性和容错能力。
分布式事务可以确保多个节点之间的数据一致性，例如通过在多个节点之间同步写入数据。
3.数据分片数据分片是大数据分布式系统中的一个重要概念。
大数据通常分布在多个节点上，每个节点负责存储和处理其中的一部分数据。
数据分片可以提高系统的并发性和扩展性。
在进行数据分片时，通常会使用一致性哈希算法或范围分区算法将数据分配到不同的节点上。
这样可以避免数据的热点问题，也可以使节点间的负载均衡。
4.负载均衡负载均衡是大数据分布式系统中的一个关键问题。
负载均衡可以确保系统中的每个节点负载相对均衡，从而提高整个系统的性能和可扩展性。
负载均衡可以通过多种方式实现，例如通过动态的负载监控和调度算法来决定将任务分配到哪个节点上。
常见的负载均衡算法包括轮询、加权轮询和最小连接数等。
5.容错和故障恢复大数据分布式系统通常需要具备容错和故障恢复的能力。
容错能力可以确保系统在节点故障或网络异常等情况下仍能正常运行。
postgres 集群方案
postgres 集群方案PostgreSQL是一种开源的关系型数据库管理系统，它的功能强大，可扩展性强，极具可靠性。
PostgreSQL的高可用性与可扩展性使其成为了不同规模的企业所喜爱的数据库，而构建一个高可用的PostgreSQL集群方案则是这些企业面临的一项重要任务。
在本文中，我们将讨论构建PostgreSQL集群的方法和过程，以及我们常用的几种方案。
1. 确定集群需求在开始构建PostgreSQL集群之前，我们需要先明确自己的需求，比如：- 集群规模；- 集群可用性；- 数据备份和恢复要求；- 数据一致性和可靠性等等。
对于一个集群方案设计者而言，了解这些需求将使得方案的设计更加合理。
2. 构建PostgreSQL主从复制集群在构建PostgreSQL集群时，主从复制集群是最常见的一种方案。
这种方案可以实现自动故障转移和负载均衡。
具体来说，主从复制集群机制就是，一个PostgreSQL集群中有一个主节点和多个从节点。
所有写操作只发生在主节点上，而读操作可以在主节点或从节点上进行。
当主节点挂掉时，从节点将自动成为新的主节点。
在主从复制集群中，数据传输从主节点到从节点，通常使用的协议是异步复制协议，这意味着从节点的数据可能会落后于主节点的数据。
因此，在使用主从复制集群时，我们需要注意确保数据的一致性和完整性。
3. 使用Streaming Replication主从复制集群的构建需要使用流式复制机制或基于数据分区的复制机制，而流式复制机制是实现PostgreSQL高可用的主流技术之一。
流式复制机制由主节点和一个或多个从节点组成。
主节点将写操作发送到所有从节点，同时从节点将与主节点同步的数据写入自己的日志文件中。
当主节点故障时，从节点会自动成为新的主节点。
然而，在从节点成为新的主节点之前，必须等待数据复制完成。
Stream Replication技术虽然具有优秀的数据同步能力，但对于大规模的高并发场景仍有很多不足。
Postgres-XL介绍
Postgres-XL介绍 Postgres-XL是⼀个可横向扩展的开源数据库集群，基于Postgres-XC，⽽Postgres-XC⼜是基于PostgreSql。
PostgreSQL许可证是⼀种⾃由开源许可证，类似于BSD或MIT许可证。
Postgres-XL功能：数据库集群；可横向扩展；提供多种表分⽚策略；采⽤MPP架构模式（OLAP），可以与OLTP混合使⽤。
Postgres-XL特性：可横向扩展的关系型数据库（RDBMS）；完成⽀持集群级别的ACID；集群范围的⼀致性（MVCC）；即⽀持OLAP应⽤（MPP架构模式），也⽀持OLTP应⽤（读写性能扩展）；多租户安全；⽀持分布式Key-Value存储、⽀持JSON和XML格式。
但是也存在⼀些不⾜的地⽅：内部没有实现⾼可⽤机制，需要借助外部机制来实现⾼可⽤，如pg流复制、Corosync/Pacemaker等。
增删节点/重新分⽚数据（re-shard）的⽐较复杂。
数据重分布（redistribution）期间会锁表。
某些外键、唯⼀性约束功能⽋缺Postgres-XL架构图主要由GTM、GTM-Proxy、Coordinator、Datanode⼏个部分组成。
全局事务管理器GTM全集群只有⼀个GTM节点，为了防⽌该节点出现单点故障影响整个集群，需要配置备节点来保证⾼可⽤。
可以通过部署GTM Proxy，来解决GTM性能瓶颈问题。
GTM提供事务间⼀致性视图。
它为Postgres-XL数据库集群中的每个事务提供全局事务ID和快照。
它还提供⼀些全局值，如sequence和全局时间戳。
全局事务管理器代理GTM-Proxy与协调器（Coordinator）和数据节点（DataNode）在⼀起运⾏；后端（协调器、数据节点）⽤它替代GTM，直接与它交互，它做为后端与GTM间的中间⼈；将对GTM的请求分组归集，多个请求⼀次提交给GTM；获取transaction ids（XIDs）范围；获取数据快照。
postgres 集群方案
postgres 集群方案PostgreSQL是一款开源数据库管理系统，因其高可靠性、可扩展性和安全性而备受青睐。
在这些优势的基础上，很多企业选择将PostgreSQL部署在一个多节点的集群环境中，来提高数据库的可用性和性能。
那么，如何搭建PostgreSQL集群呢？1. 集群架构PostgreSQL的集群提供了多种实现方案，但它们基本都沿用了常见的主从复制模式，由一个主节点和多个从节点组成。
主节点负责接受客户端的写请求，并将写入的数据同步到从节点；而从节点只能读取数据，用来分担主节点的读取请求，以提高查询效率，并在主节点故障时提供数据备份和替代。
2. 实现方案2.1 Patroni方案PostgreSQL官方提供的最新的集群实现方式Patroni，是一个轻量级的高可用性HA（Hot standby）集群方案。
Patroni基于Etcd或Consul或Zookeeper，通过调用PostgreSQL的复制机制来实现高可用性和故障转移。
在Patroni集群中，每个节点都有自己的状态。
主节点就是Master节点，负责处理数据库的所有写入请求和同步数据到备机。
当Master节点故障时，其他备机节点会选举一个新的Master节点。
选举流程通过调用zkclient或者etcdclient进行。
从节点则可以读取数据节点，保证了集群的读写分离。
2.2 Pgpool-II方案Pgpool-II是一个基于PostgreSQL的高性能连接池工具，在实现高可用性方面也有自己的思路。
Pgpool-II提供了自己的复制机制pgpool replication，并且支持在pgpool-II进程内部启用多个PostgreSQL子进程，以充分利用服务器的多核心性能。
Pgpool-II的集群中，多个节点被配置成不同的状态，如active,standby等。
active节点负责处理所有的写请求，同时同步数据到standby节点，确保高可用性。
PostgreSQL集群方案探讨
PostgreSQL集群方案探讨1. 主从复制方案（Master-Slave Replication）：主从复制是最常见的PostgreSQL集群部署方案。
在主从复制方案中，有一个主数据库（Master）和一个或多个从数据库（Slave）。
主数据库处理写操作，并将写操作记录到WAL（Write-Ahead Log），然后从数据库通过读取WAL来同步数据。
主从复制方案的主要优点是简单易用且可靠。
从数据库可以用于读操作，以减轻主数据库的负载，并且在主数据库发生故障时，可以将一个从数据库升级为主数据库，以确保系统的高可用性。
然而，主从复制方案也有一些缺点。
首先，只有主数据库可以进行写操作，从数据库只能进行读操作。
其次，数据同步存在一定的延迟，可能会导致数据不一致性的问题。
最后，如果主数据库发生故障，需要手动将一个从数据库升级为主数据库，这需要管理员的干预。
2. 多主节点方案（Multi-Master Replication）：多主节点方案是一种更高级的集群部署方案，其中有多个主数据库。
每个主数据库都能够进行读写操作，并且数据会在各个主节点之间进行同步。
多主节点方案的主要优点是更高的并发性和可扩展性，因为每个主节点都可以处理写操作，并且数据会在各个主节点之间进行同步。
此外，多主节点方案还提供了更好的负载均衡能力，因为读操作可以在多个主节点上进行。
然而，多主节点方案的实现比主从复制方案更复杂。
必须确保在多个主节点之间同步数据的一致性，并处理可能产生的冲突。
此外，多主节点方案通常需要更强大的硬件和网络设备来支持多个主节点之间的数据同步。
3. 分片方案（Sharding）：分片方案是一种将数据分散到多个节点上的集群部署方案。
每个节点只保存部分数据，从而实现数据的分布式存储和处理。
分片方案的主要优点是更好的可扩展性和性能。
每个节点只负责处理自己所保存的数据，因此可以通过增加节点来横向扩展系统的处理能力。
此外，分片方案还可以在数据量非常大的情况下提供更快的查询速度，因为查询可以分别在各个节点上并行执行。
浅谈Hadoop和PostgreSQL在地质资料集群化中的适用性
Talking about the Applicability of Hadoop and Postgre SQL in the Clustering of Geological Data 作者： 伍锦程;韩媛;张涛
作者机构： 中国地质调查局西安地质调查中心,陕西西安710054
出版物刊名： 图书情报导刊
页码： 131-134页
年卷期： 2016年 第4期
主题词： 地质资料 Hadoop PostgreSQL 集群化 大数据
摘要：在长期的地质调查工作中,形成了海量的地质调查成果资料,但因地质资料分散式管理,使得资料信息共享、综合利用的机制和手段以及在线业务服务能力相对薄弱。
分析了Hadoop 集群平台的运行机理以及PostgreSQL数据库在地学空间信息系统中独特的优越性,并基于Hadoop和PostgreSQL大数据集群化平台,阐述了地质资料信息服务集群机制与服务模式。
postgres 集群方案
postgres 集群方案PostgreSQL是一种开源的关系型数据库管理系统，它在企业应用中得到广泛使用。
在处理大规模数据和高并发请求时，单个数据库实例往往无法满足需求，因此需要使用PostgreSQL集群方案。
本文将介绍一些常见的PostgreSQL集群方案以及其特点和适用场景。
一、主从复制方案主从复制是最常见的PostgreSQL集群方案之一。
在这种方案中，一个主数据库（Master）和一个或多个从数据库（Standby）构成复制集群。
主数据库接收所有的写操作并将其复制到从数据库，从数据库只读取主数据库的数据。
主从复制方案的优点是简单易用，能够提供高可用性和数据冗余。
当主数据库发生故障时，从数据库可以自动切换为主数据库，从而保证系统的可用性。
此外，主从复制方案还支持读写分离，可以将读操作负载分摊到多个从数据库上，提高系统的吞吐量。
然而，主从复制方案也存在一些限制。
例如，从数据库只能提供读访问，写操作必须在主数据库上执行。
此外，主从复制方案对数据一致性和延迟有一定影响，因为从数据库的数据更新是异步的。
二、基于半同步复制的方案为了解决主从复制方案中数据一致性和延迟的问题，可以采用基于半同步复制的方案。
在这种方案中，主数据库在将数据写入到日志文件后，必须等待至少一个从数据库将数据接收并确认。
这样可以确保主数据库和从数据库之间的数据同步，提高数据一致性。
基于半同步复制的方案在数据一致性方面相较于主从复制有所提升，但是在高并发写操作的场景下，仍然可能存在一定的延迟。
因为主数据库必须等待从数据库确认后才能继续处理下一个写操作，这可能会影响系统的性能。
三、基于共享存储的方案除了主从复制和半同步复制，还可以使用基于共享存储的方案实现PostgreSQL集群。
在这种方案中，多个数据库实例访问同一个存储设备，共享数据文件和索引文件。
这样可以避免数据复制和同步带来的延迟和一致性问题。
基于共享存储的方案可以提供更高的性能和数据一致性，适用于对性能和数据一致性要求较高的场景。
pigx原理
pigx原理
Pigx原理指的是基于Pig的分布式计算框架的原理体系。
具体包括以下几个方面：
1. 数据模型：Pigx基于Pig Latin语言，其数据模型主要是关系型数据模型。
Pig Latin是一种简单的数据流语言，类似于SQL的语法，支持结构化和半结构化数据的处理。
2. 执行模型：Pigx的执行模型主要有两部分组成，分为逻辑计划和物理计划。
逻辑计划是一个表达式树，表示数据处理的逻辑流程，而物理计划则是将逻辑计划转化为具体的物理执行计划，包括节点选择、数据划分和任务调度等。
3. 数据流图：Pigx将数据处理过程转化为一张DAG（有向无环图）数据流图。
每个节点表示一个数据处理操作，边表示数据的流向。
通过数据流图，Pigx可以自动优化数据处理的顺序和并发度，提高计算效率。
4. 数据存储：Pigx支持多种数据存储格式，包括文本、Hadoop序列文件、Avro文件等。
可以方便地将处理后的数据存储到Hadoop集群中，方便后续的分析和查询。
5. 扩展性和容错性：Pigx可以在集群中并行执行任务，充分利用集群资源。
同时，Pigx还具备容错性，可以在节点失败时自动重新调度任务，并从之前的中间结果中恢复。
总的来说，Pigx将数据处理过程抽象成数据流图，通过优化执行计划和并行执行任务，实现了高效的分布式计算。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
摘 要：“地质云”建设现为中国地质调 查 局 地 质 信 息 化 建 设 重 点 ，其 核 心 工 作 是 要 开 展 分 布 式 地 质 大数据集 群 架 构 的 研 究。 本 文 分 析 了 “地 质 云 ”建 设 中 分 布 式 地 质 大 数 据 集 群 的 关 键 问 题 ，介 绍 了 Ｐｏｓｔｇｒｅｓ－ＸＬ 的特性及基本架构，探讨了其对地 质 资 料 信 息 集 群 服 务 的 适 用 性 ，为 分 布 式 地 质 大 数 据 集 群 架构提供了一定的参考。 关 键 词 ： 地 质 数 据 ；Ｐｏｓｔｇｒｅｓ－ＸＬ； 集 群 化 ； 大 数 据 中 图 分 类 号 ：Ｇ２７２；Ｎ２８９ 文 献 标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１００４－４０５１（２０１７）Ｓ１－００８３－０４
家、社会的发展具 有 重 要 意 义。 如 何 让 海 量 的 地 质 数据在“大数据”时 代 落 地，挖 掘 其 巨 大 的 潜 在 价 值 成为地质 信 息 化 研 究 的 重 点。 国 土 资 源 部 在 国 土 资源信息化“十三五”规 划 中 提 出 要 推 进 “国 土 资 源 云”建设，建立完善 国 土 资 源 大 数 据 体 系，推 进 国 土 资源管理决 策 的 科 学 化、智 能 化，推 进 国 土 资 源 数 据共享与开放，充分 发 挥 国 土 资 源 信 息 在 实 施 国 家 大数据战略中的重要基础作用 。 ［２］
“大数据”现 已 成 为 各 行 各 业 高 度 关 注 的 热 点。 我国国民 经 济 和 社 会 发 展 第 十 三 个 五 年 规 划 纲 要 提出实施国家大数 据 战 略，加 快 推 动 数 据 资 源 共 享 开放和开发 应 用，加 快 政 府 数 据 开 放 共 享，加 快 建 设国家政府数据统 一 开 放 平 台，推 动 政 府 信 息 系 统 和公共数据互联开放共享。
Ａｂｓｔｒａｃｔ： “Ｇｅｏｌｏｇｉｃａｌ ｃｌｏｕｄ”ｉｓ ａｎ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｗｏｒｋ ｏｆ ｇｅｏｌｏｇｉｃａｌ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｏｆ Ｃｈｉｎａ Ｇｅｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｕｒｖｅｙ．Ｔｈｅ ｃｏｒｅ ｗｏｒｋ ｉｓ ｔｏ ｃａｒｒｙ ｏｕｔ ｔｈｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｆ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｇｅｏｌｏｇｉｃａｌ ｌａｒｇｅ ｄａｔａ ｃｌｕｓｔｅｒ ｆｒａｍｅｗｏｒｋ．Ｔｈｅ ａｕｔｈｏｒｓ ａｎａｌｙｚｅｄ ｔｈｅ ｋｅｙ ｉｓｓｕｅｓ ｏｆ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｇｅｏｌｏｇｉｃａｌ ｌａｒｇｅ ｄａｔａ ｃｌｕｓｔｅｒ ｉｎ ｇｅｏｌｏｇｉｃａｌ ｃｌｏｕｄ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ．Ｉｎｔｒｏｄｕｃｅ ｔｈｅ ｆｅａｔｕｒｅｓ ａｎｄ ｂａｓｉｃ ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ ｏｆ Ｐｏｓｔｇｒｅｓ－ＸＬ，ａｎｄ ｅｘｐｌｏｒｅ ｔｈｅ ａｐｐｌｉｃａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ Ｐｏｓｔｇｒｅｓ－ＸＬ ｆｏｒ ａｐｐｌｉｃａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｇｅｏｌｏｇｉｃａｌ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｃｌｕｓｔｅｒ ｓｅｒｖｉｃｅ，Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｗｏｕｌｄ ｐｒｏｖｉｄｅ ｓｏｍｅ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｆｏｒ ｔｈｅ ｌａｒｇｅ ｇｅｏｌｏｇｉｃａｌ ｄａｔａ ａｎｄ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｃｌｕｓｔｅｒ ｓｅｒｖｉｃｅｓ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｇｅｏｌｏｇｉｃａｌ ｄａｔａ；Ｐｏｓｔｇｒｅｓ－ＸＬ；ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ；ｌａｒｇｅ ｄａｔａ
“大数据”是 指 无 法 在 一 定 时 间 范 围 内 用 常 规 软件工具进 行 捕 捉、管 理 和 处 理 的 数 据 集 合，是 需 要新处理模式才能 具 有 更 强 的 决 策 力、洞 察 发 现 力 和流程优化能力的 海 量、高 增 长 率 和 多 样 化 的 信 息
Ｄｉｓｃｕｓｓｉｏｎ ｏｎ ｔｈｅ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ｌａｒｇｅ ｇｅｏｌｏｇｉｃａｌ ｄａｔａ ｃｌｕｓｔｅｒ ｆｒａｍｅｗｏｒｋ ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｐｏｓｔｇｒｅｓ－ＸＬ
ＨＡＮ Ｙｕａｎ， ＷＡＮＧ Ｚｈａｎｃｈａｎｇ，ＹＡＮＧ Ｂｏ， ＷＵ Ｊｉｎｃｈｅｎｇ （Ｘｉ’ａｎ Ｇｅｏｌｏｇｉｃａｌ Ｓｕｒｖｅｙ Ｃｅｎｔｅｒ，Ｃｈｉｎａ Ｇｅｏｌｏｇｉｃａｌ Ｓｕｒｖｅｙ，Ｘｉ’ａｎ ７１００５４，Ｃｈｉｎａ）
第 ２６ 卷 增 刊 １ ２０１７ 年 ６ 月
中 国 矿 业
ＣＨＩＮＡ ＭＩＮＩＮＧ ＭＡＧＡＺＩＮＥ
Ｖｏｌ．２６，Ｓｕｐｐｌ Ｊｕｎ． ２０１７
浅谈基于 Ｐｏｓｔｇｒｅｓ－ＸＬ 的分布式地质大数据集群架构
韩 媛，王占昌，杨 博，伍锦程
（中国地质调查局西安地质调查中心，陕西 西安 ７１００５４）
本文分析 了 “地 质 云 ”建 设 中 分 布 式 大 数 据 集 群要点，介绍了 Ｐｏｓｔｇｒｅｓ－ＸＬ 特性及运行机理，探讨 了其对 分 布 式 地 质 大 数 据 集 群 架 构 的 适 用 性，为 “地 质 云 ”建 设 中 的 大 数 据 集 群 架 构 有 一 定 的 参 考 。 １ 分 布 式 大 数 据 集 群 模 式 １．１ 分 布 式 大 数 据 架 构 定 义
收 稿 日 期 ：２０１７－０４－１５ 责 任 编 辑 ： 刘 艳 敏 基金项目：中国地质调查局地质矿 产 调 查 评 价 专 项 “大 区 地 质 资 料 信 息 服 务 集 群 化 示 范 ”资 助 （编 号 ：１２１２０１１３０２５５００） 第一作者简介： 韩 媛 （１９８２－），女，汉 族，工 程 师，主 要 从 事 地 质 资 料 管 理 、服 务 及 信 息 化 研 究 ，Ｅ－ｍａｉｌ：１７５２１９４２＠ｑｑ．ｃｏｍ。