要使用gp_restore或gpdbrestore并行恢复操作,恢复的系统必须与备份的系统具有相同的配置(相同数量的Instance).如果想要恢复数据库对象和数据到配置不同的系统(比如系统扩展了更多的Segment),仍然可以使用并行备份文件来恢复,通过GP Master做非并行装载.要进行非并行装载,必须具备: 1. 全部由gp_dump或gpcrondump操作生成的备份文件.Master的备份文件包含了重建数据库对象的DDL.Segment的备份文件包含了用户数据. 2. GPDB系统正

一,非并行备份(pg_dump) 1) GP依然支持常规的PostgreSQL备份命令pg_dump和pg_dumpall 2) 备份将在Master主机上创建一个包含所有Segment数据的大的备份文件 3) 不适合于全部数据备份,适用于小部分数据的迁移或备份 pg_dump是用于备份数据库的标准PostgreSQL实用程序,在Greenplum数据库中也受支持.它创建一个(非并行)转储文件.对于Greenplum数据库的常规备份,最好使用Greenplum Database备份实用程序gpc

备份 sudo pg_dump -U  username  -f  filename.sql  dbname 恢复 psql -U username -f filename.sql dbname -------------备份某张表----------------- (导出dbname数据库中表tablename的数据,以insert语句的形式) sudo pg_dump -U  username  -f  filename.sql -t tablename --column-inserts d

实验环境:OEL 5.6 oracle 11g(11.2.0.4.0) 注意: system表空间数据文件不能在线recover,需要启动到mount状态再recover: undo表空间数据文件可以在线recover: 用到的命令: ps -ef |grep dbw |grep -v grep ps -ef |grep ckpt |grep -v grep ll /proc/7971/fd 1.恢复system表空间文件实验: SYS@LGR> select * from v$dbfile;

greenplum数据库中mirror的作用就是作为primary的备份存在.那么恢复down掉的mirror或primary时,是否可以直接复制文件从primary或mirror到对应的mirror或primary来启动数据库,而不采用gprecoverseg呢?答案是肯定的.下面将讨论其中需要涉及的相关文件以及会出现的问题.1,最简单的情况-某个mirror在down掉后,数据库没有出现数据修改操作的情况,此时进行恢复.此时,该mirror和对应的primary记录数据的文件base是一样的

GreenPlum数据备份与恢复gp_dump是GP并行备份的备份工具,在运行gp_dump的时候master与所有的segment节点都开始备份(standby节点和segment节点中的mirror实例不参加备份),数据文件都是放在各个的节点服务器上,消耗的时间和数据量最大的.消耗时间最长的节点有关.常用的gp_dump参数有:-h                     GPmaster主机名-p                     GPmaster端口-U              

一.集群介绍 共3台主机,ip 为193.168.0.93   193.168.0.94  193.168.0.95 集群对应master和segment如下,193.168.0.93为master节点.193.168.0.94  193.168.0.95为segment节点,每个segment节点配置两个primary segment和两个mirror segment(也可以为master做一个备份,目前没有做) 架构图入下 二.服务器修改(all host) 2.1配置hosts vi /e

Greeplum 系列(六) 备份与恢复 http://www.dbdream.com.cn/category/greenplum/ 先介绍几个命令查看 Greenplum 集群状态: # 1. 查看所有 gp 节点状态 select * from gp_segment_configuration; # 2. 查看 gp 正在执行那些 sql select * from * from pg_stat_activity; # 3. 查看 gp 节点状态,4.3之前是 gpstate -m gpst

当并行事务恢复进程在执行时,禁用并行事务恢复的方法 How to Disable Parallel Transaction Recovery When Parallel Txn Recovery is Active (Doc ID 238507.1) 适用于: Oracle Database - Enterprise Edition - Version 8.1.5.0 to 11.2.0.4 [Release 8.1.5 to 11.2] Oracle Database - Personal E

01,并行备份(gp_dump) 1) GP同时备份Master和所有活动的Segment实例 2) 备份消耗的时间与系统中实例的数量没有关系 3) 在Master主机上备份所有DDL文件和GP相关的数据字典表 4) 每个Segment备份各自的数据 5) 所有备份文件组成一个完整的备份集合,通过唯一14位数字的时间戳来识别 gp_dump dumps a database as a text file or to other formats. Usage: gp_dump [OPTION]..

================================ -- Oracle 基于用户管理恢复的处理 --================================ Oracle支持多种方式来管理数据文件的备份与恢复来保证数据库的可靠与完整.除了使用RMAN工具以及第三方备份与恢复工具之外,基于 用户管理的备份与恢复也是DBA经常使用的方式之一.本文首先介绍了恢复的相关概念,接下来详细讲述了在归档模式下使用基于用户管理恢 复的处理过程. 一.恢复的相关概念 介质恢复 首先使用备份还

本随笔续接:.NET 实现并行的几种方式(二) 在前两篇随笔中,先后介绍了 Thread .ThreadPool .IAsyncResult (即 APM系列) .Task .TPL (Task Parallel Library). 写到这些笔者突然意识到 还有一个EMP系列没有写,在这里补充一下: 六. EAP .EAP中的典型代表是 WebClient: EAP系列采用 ***Async方法 + ***Completed事件 的编码规范,不做太多解释.具体的demo如下: var addre

一个项目的一个功能点,需要从接口接受返回数据,并对返回的数据进行一些业务处理,处理完成之后,添加到一个List<T>中,然后在View中循环这个List<T>,展示所有的数据.每次从接口中取回的数据量不等,最多会有上百条.虽说上百条也不算多,但是每条数据都要经过一系列的业务处理,感觉这样也挺耗时的,于是考虑使用Parallel.Foreach来进行并行处理. 项目完成之后,对比了一下并行和非并行的情况,发现并行之后并没有提高多少效能,倒是遇到了一些比较怪异的问题. Parallel

并行复制相关线程 在MySQL 5.6并行复制中,当设置set global slave_parallel_workers=2时,共有4个复制相关的线程,如下: +----+-------------+------+-------+---------+------+------------------------------------------------------------------+------+ | ID | USER | HOST | DB | COMMAND | TIME |

并行算法类型可以分为两类 Function-level Decomposition,按照功能模块进行并行 Data-level Decomposition,按照数据划分进行并行 Function-level Decomposition 在h.264解码时进行功能划分,例如对于四核系统,各个核心分别执行下列任务 熵解码framen 逆量化.逆变换framen-1 预测处理framen-2 去块滤波framen-3 这种并行类型就是流水线类型,但这种类型在h.264解码中会出现以下问题 各个功能部分

1.fork/join并行执行模式的概念 2.OpenMP指令和库函数介绍 3.parallel 指令的用法 4.for指令的使用方法 5 sections和section指令的用法 1.fork/join并行执行模式的概念 OpenMP是一个编译器指令和库函数的集合,主要是为共享式存储计算机上的并行程序设计使用的. 前面一篇文章中已经试用了OpenMP的一个Parallel for指令.从上篇文章中我们也可以发现OpenMP并行执行的程序要全部结束后才能执行后面的非并行部分的代码.这就是标准的

.Net 并行计算 ----并行Linq(一) 本文是.Net 并行计算 的第三篇 欢迎大家拍砖,阅读本文需要有LINQ基础,因为并行LINQ (PLinq) 其实是LINQ To Object 的并行实现 什么是并行LINQ PLinq 其实就是Linq to Object 的并行实现,PLINQ 会尝试充分利用系统的处理.将数据源分片之后,而后在多个处理上进行处理,这就意味着在大部分情况下运行速度会显著提高,PLINQ 通常只需向数据源添加 AsParallel()查询操作,这个还是很简单的

在前面讨论并行解码的章节中,我们专注于讨论解码的宏块重建部分,甚至把宏块重建描述成宏块解码,这是因为在解码工作中,宏块重建确实占了相当大的比重,不过解码还包含其它的部分,按照解码流程可粗略分为: 读取并初步解析码流(front-end) 熵解码(本文章只讨论CABAC) 帧间预测.帧内预测 (主要讨论部分为运动向量预测) 宏块重建 在以前的并行解码文章,我们主要讨论了宏块重建的并行算法,得知采用不同的算法,会产生不同的并行度.在不考虑硬件负担的情况下,并行度可以达到几十,甚至上千,如此一来,除开

并行编程从业务实现的角度可分为数据并行与任务并行,也就是要解决的问题是以数据为核心还是以要处理的事情为核心.基于任务的并行编程模型TPL(任务并行库)是从业务角度实现的并行模型,它以System.Threading.Tasks命名空间下的Parallel类为实现核心类,优点是不需要我们考虑不同的硬件差异,只需要重点关注所实现的任务. 1.任务并行库TPL TPL主要包括数据并行和任务并行,无论是数据并行还是任务并行,都可以使用并行查询PLINQ提高数据查询的效率.数据并行是对数据集合中的元素同时

转自:https://yq.aliyun.com/teams/5 OS 准备 # yum -y install coreutils glib2 lrzsz sysstat e4fsprogs xfsprogs ntp readline-devel zlib zlib-devel openssl openssl-devel pam-devel libxml2-devel libxslt-devel python-devel tcl-devel gcc make smartmontools flex

建议88:并行并不总是速度更快 并行所带来的后台任务及任务的管理,都会带来一定的开销,如果一项工作本来就能很快完成,或者说循环体很小,那么并行的速度也许会比非并行要慢. 看这样一个例子,我们比较在同步和并行状态下的时间消耗: static void Main(string[] args) { Stopwatch watch = new Stopwatch(); watch.Start(); DoInFor(); watch.Stop(); Console.WriteLine("同步耗时:{0}&