故障分析 | Greenplum 数据状态异常处理

作者：杨文

DBA，负责客户项目的需求与维护，会点数据库，不限于MySQL、Redis、Cassandra、GreenPlum、ClickHouse、Elastic、TDSQL等等。

本文来源：原创投稿

*爱可生开源社区出品，原创内容未经授权不得随意使用，转载请联系小编并注明来源。

一、背景：

客户在巡检时，发现 Greenplum 虽然正常运行，但有些数据的状态异常。我们知道 Greenplum 的数据是存在主段和镜像段上的，当 primary 数据异常，会自动的启用 mirror 数据。当然为了保证数据的高可用，还是要及时修复异常数据。

二、本地模拟客户故障环境：

[gpadmin@master ~]$ psql -c "select * from gp_segment_configuration order by content asc,dbid;"
 dbid | content | role | preferred_role | mode | status | port  |   hostname   |   address    |              datadir              
------+---------+------+----------------+------+--------+-------+--------------+--------------+-----------------------------------
   44 |      -1 | p    | p              | s    | u      |  5432 |   master     |   master     | /greenplum/gpdata/master/gpseg-1
   45 |      -1 | m    | m              | s    | u      |  5432 |   standby    |   standby    | /greenplum/gpdata/master/gpseg-1
    2 |       0 | p    | p              | s    | u      | 55000 |   data01     |   data01     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg0
   11 |       0 | m    | m              | s    | u      | 56000 |   data02     |   data02     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg0
    3 |       1 | p    | p              | s    | u      | 55001 |   data01     |   data01     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg1
   12 |       1 | m    | m              | s    | u      | 56001 |   data02     |   data02     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg1
    4 |       2 | p    | p              | s    | u      | 55002 |   data01     |   data01     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg2
   13 |       2 | m    | m              | s    | u      | 56002 |   data02     |   data02     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg2
    5 |       3 | p    | p              | s    | u      | 55000 |   data02     |   data02     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg3
   14 |       3 | m    | m              | s    | u      | 56000 |   data03     |   data03     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg3
    6 |       4 | p    | p              | s    | u      | 55001 |   data02     |   data02     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg4
   15 |       4 | m    | m              | s    | u      | 56001 |   data03     |   data03     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg4
    7 |       5 | p    | p              | s    | u      | 55002 |   data02     |   data02     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg5
   16 |       5 | m    | m              | s    | u      | 56002 |   data03     |   data03     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg5
    8 |       6 | p    | p              | s    | u      | 55000 |   data03     |   data03     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg6
   17 |       6 | m    | m              | s    | u      | 56000 |   data01     |   data01     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg6
    9 |       7 | p    | p              | s    | u      | 55001 |   data03     |   data03     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg7
   18 |       7 | m    | m              | s    | u      | 56001 |   data01     |   data01     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg7
   10 |       8 | p    | p              | s    | u      | 55002 |   data03     |   data03     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg8
   19 |       8 | m    | m              | s    | u      | 56002 |   data01     |   data01     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg8
   21 |       9 | m    | p              | s    | d      | 55000 |   data04     |   data04     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg9
   30 |       9 | p    | m              | s    | u      | 56000 |   data05     |   data05     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg9
   22 |      10 | m    | p              | s    | d      | 55001 |   data04     |   data04     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg10
   31 |      10 | p    | m              | s    | u      | 56001 |   data05     |   data05     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg10
   23 |      11 | m    | p              | s    | d      | 55002 |   data04     |   data04     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg11
   32 |      11 | p    | m              | s    | u      | 56002 |   data05     |   data05     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg11
   24 |      12 | m    | p              | s    | d      | 55000 |   data05     |   data05     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg12
   27 |      12 | p    | m              | s    | u      | 56000 |   data04     |   data04     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg12
   25 |      13 | m    | p              | s    | d      | 55001 |   data05     |   data05     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg13
   28 |      13 | p    | m              | s    | u      | 56001 |   data04     |   data04     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg13
   26 |      14 | m    | p              | s    | d      | 55002 |   data05     |   data05     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg14
   29 |      14 | p    | m              | s    | u      | 56002 |   data04     |   data04     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg14
   33 |      15 | m    | p              | s    | d      | 55003 |   data01     |   data01     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg15
   39 |      15 | p    | m              | s    | u      | 56003 |   data02     |   data02     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg15
   34 |      16 | m    | p              | s    | d      | 55003 |   data02     |   data02     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg16
   40 |      16 | p    | m              | s    | u      | 56003 |   data03     |   data03     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg16
   35 |      17 | m    | p              | s    | d      | 55003 |   data03     |   data03     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg17
   41 |      17 | p    | m              | s    | u      | 56003 |   data04     |   data04     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg17
   36 |      18 | m    | p              | s    | d      | 55003 |   data04     |   data04     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg18
   42 |      18 | p    | m              | s    | u      | 56003 |   data05     |   data05     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg18
   37 |      19 | m    | p              | s    | d      | 55003 |   data05     |   data05     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg19
   38 |      19 | p    | m              | s    | u      | 56003 |   data01     |   data01     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg19
(42 rows)

可以看到42个数据节点中有11个数据节点处于 down 状态；

三、故障分析及解决：

3.1、数据检查：

分别去down掉的节点中去查看数据文件（此处我们只取一个节点进行展示对比）：

[gpadmin@data02 gpseg16]$ pwd
/greenplum/gpdata/primary/gpseg16
[gpadmin@data02 gpseg16]$ ls
base                pg_hba.conf    pg_serial     pg_utilitymodedtmredo
fts_probe_file.bak  pg_ident.conf  pg_snapshots  PG_VERSION
global              pg_log         pg_stat       pg_xlog
internal.auto.conf  pg_logical     pg_stat_tmp   postgresql.auto.conf
pg_clog             pg_multixact   pg_subtrans   postgresql.conf
pg_distributedlog   pg_notify      pg_tblspc     postmaster.opts
pg_dynshmem         pg_replslot    pg_twophase

可以发现都缺少了 postmaster.pid 文件。

为了看的更清楚，我们找一个状态正常的节点查看对比：

[gpadmin@data01 gpseg1]$ pwd
/greenplum/gpdata/primary/gpseg1
[gpadmin@data01 gpseg1]$ ls
base                pg_hba.conf    pg_serial     pg_utilitymodedtmredo
fts_probe_file.bak  pg_ident.conf  pg_snapshots  PG_VERSION
global              pg_log         pg_stat       pg_xlog
internal.auto.conf  pg_logical     pg_stat_tmp   postgresql.auto.conf
pg_clog             pg_multixact   pg_subtrans   postgresql.conf
pg_distributedlog   pg_notify      pg_tblspc     postmaster.opts
pg_dynshmem         pg_replslot    pg_twophase   postmaster.pid
[gpadmin@data01 gpseg1]$ cat postmaster.pid
20517
/greenplum/gpdata/primary/gpseg1
1652022705
55001
/tmp
*
 55001001     393219

说明：很多人说此时重启集群可以轻易的解决这个问题，但实际上重启集群并不能保证一定会解决问题，并且重启集群会导致业务中断。

3.2、在线生成一个配置文件：

[gpadmin@master ~]$ gprecoverseg -o ./recover
20221127:22:10:22:020909 gprecoverseg:master:gpadmin-[INFO]:-Starting gprecoverseg with args: -o ./recover
20221127:22:10:22:020909 gprecoverseg:master:gpadmin-[INFO]:-local Greenplum Version: 'postgres (Greenplum Database) 6.7.0 build commit:2fbc274bc15a19b5de3c6e44ad5073464cd4f47b'
20221127:22:10:22:020909 gprecoverseg:master:gpadmin-[INFO]:-master Greenplum Version: 'PostgreSQL 9.4.24 (Greenplum Database 6.7.0 build commit:2fbc274bc15a19b5de3c6e44ad5073464cd4f47b) on x86_64-unknown-linux-gnu, compiled by gcc (GCC) 6.4.0, 64-bit compiled on Apr 16 2020 02:24:06'
20221127:22:10:22:020909 gprecoverseg:master:gpadmin-[INFO]:-Obtaining Segment details from master...
20221127:22:10:22:020909 gprecoverseg:master:gpadmin-[INFO]:-Configuration file output to ./recover successfully.


[gpadmin@master ~]$ ls
gpAdminLogs  recover
[gpadmin@master ~]$ more recover
data04|55000|/greenplum/gpdata/primary/gpseg9
data04|55001|/greenplum/gpdata/primary/gpseg10
data04|55002|/greenplum/gpdata/primary/gpseg11
data05|55000|/greenplum/gpdata/primary/gpseg12
data05|55001|/greenplum/gpdata/primary/gpseg13
data05|55002|/greenplum/gpdata/primary/gpseg14
data01|55003|/greenplum/gpdata/primary/gpseg15
data02|55003|/greenplum/gpdata/primary/gpseg16
data03|55003|/greenplum/gpdata/primary/gpseg17
data04|55003|/greenplum/gpdata/primary/gpseg18
data05|55003|/greenplum/gpdata/primary/gpseg19

3.3、通过生成的配置文件进行修复集群：

[gpadmin@master ~]$ gprecoverseg -i ./recover -F 
执行过程省略，但有个选项需要确认：
Continue with segment recovery procedure Yy|Nn (default=N):
> y

3.4、检查数据：

[gpadmin@master ~]$ psql -c "select * from gp_segment_configuration order by content asc,dbid;"
 dbid | content | role | preferred_role | mode | status | port  |   hostname   |   address    |              datadir              
------+---------+------+----------------+------+--------+-------+--------------+--------------+-----------------------------------
   44 |      -1 | p    | p              | s    | u      |  5432 |   master     |   master     | /greenplum/gpdata/master/gpseg-1
   45 |      -1 | m    | m              | s    | u      |  5432 |   standby    |   standby    | /greenplum/gpdata/master/gpseg-1
    2 |       0 | p    | p              | s    | u      | 55000 |   data01     |   data01     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg0
   11 |       0 | m    | m              | s    | u      | 56000 |   data02     |   data02     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg0
    3 |       1 | p    | p              | s    | u      | 55001 |   data01     |   data01     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg1
   12 |       1 | m    | m              | s    | u      | 56001 |   data02     |   data02     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg1
    4 |       2 | p    | p              | s    | u      | 55002 |   data01     |   data01     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg2
   13 |       2 | m    | m              | s    | u      | 56002 |   data02     |   data02     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg2
    5 |       3 | p    | p              | s    | u      | 55000 |   data02     |   data02     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg3
   14 |       3 | m    | m              | s    | u      | 56000 |   data03     |   data03     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg3
    6 |       4 | p    | p              | s    | u      | 55001 |   data02     |   data02     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg4
   15 |       4 | m    | m              | s    | u      | 56001 |   data03     |   data03     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg4
    7 |       5 | p    | p              | s    | u      | 55002 |   data02     |   data02     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg5
   16 |       5 | m    | m              | s    | u      | 56002 |   data03     |   data03     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg5
    8 |       6 | p    | p              | s    | u      | 55000 |   data03     |   data03     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg6
   17 |       6 | m    | m              | s    | u      | 56000 |   data01     |   data01     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg6
    9 |       7 | p    | p              | s    | u      | 55001 |   data03     |   data03     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg7
   18 |       7 | m    | m              | s    | u      | 56001 |   data01     |   data01     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg7
   10 |       8 | p    | p              | s    | u      | 55002 |   data03     |   data03     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg8
   19 |       8 | m    | m              | s    | u      | 56002 |   data01     |   data01     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg8
   21 |       9 | m    | p              | s    | u      | 55000 |   data04     |   data04     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg9
   30 |       9 | p    | m              | s    | u      | 56000 |   data05     |   data05     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg9
   22 |      10 | m    | p              | s    | u      | 55001 |   data04     |   data04     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg10
   31 |      10 | p    | m              | s    | u      | 56001 |   data05     |   data05     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg10
   23 |      11 | m    | p              | s    | u      | 55002 |   data04     |   data04     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg11
   32 |      11 | p    | m              | s    | u      | 56002 |   data05     |   data05     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg11
   24 |      12 | m    | p              | s    | u      | 55000 |   data05     |   data05     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg12
   27 |      12 | p    | m              | s    | u      | 56000 |   data04     |   data04     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg12
   25 |      13 | m    | p              | s    | u      | 55001 |   data05     |   data05     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg13
   28 |      13 | p    | m              | s    | u      | 56001 |   data04     |   data04     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg13
   26 |      14 | m    | p              | s    | u      | 55002 |   data05     |   data05     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg14
   29 |      14 | p    | m              | s    | u      | 56002 |   data04     |   data04     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg14
   33 |      15 | m    | p              | s    | u      | 55003 |   data01     |   data01     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg15
   39 |      15 | p    | m              | s    | u      | 56003 |   data02     |   data02     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg15
   34 |      16 | m    | p              | s    | u      | 55003 |   data02     |   data02     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg16
   40 |      16 | p    | m              | s    | u      | 56003 |   data03     |   data03     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg16
   35 |      17 | m    | p              | s    | u      | 55003 |   data03     |   data03     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg17
   41 |      17 | p    | m              | s    | u      | 56003 |   data04     |   data04     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg17
   36 |      18 | m    | p              | s    | u      | 55003 |   data04     |   data04     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg18
   42 |      18 | p    | m              | s    | u      | 56003 |   data05     |   data05     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg18
   37 |      19 | m    | p              | s    | u      | 55003 |   data05     |   data05     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg19
   38 |      19 | p    | m              | s    | u      | 56003 |   data01     |   data01     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg19
(42 rows)

此时可以看到所有数据节点的状态都是正常的up状态。

[gpadmin@master ~]$ psql
psql (9.4.24)
Type "help" for help.

postgres=# \c test
You are now connected to database "test" as user "gpadmin".
test=# select gp_segment_id,count(*) from test_yw group by gp_segment_id;
 gp_segment_id | count 
---------------+-------
             1 |   384
            13 |   396
            14 |   403
             9 |   429
            10 |   376
            16 |   364
            12 |   389
             6 |   414
             0 |   426
            15 |   426
             3 |   404
            19 |   411
             4 |   409
             2 |   393
             8 |   410
            18 |   407
             7 |   407
            11 |   420
             5 |   346
            17 |   386
(20 rows)
test=# \q

可以看到所有数据节点上都是有数据的，且都正常。

其实仔细看可以发现，上面的数据节点看起来都很正常，但还有个小小的问题：部分数据节点的角色存在异常，即有的"主段"角色变成了“镜像段”角色，有的"镜像段"角色变成了“主段”角色。

3.5、修复数据角色状态：

[gpadmin@master ~]$ gprecoverseg -r
执行过程省略，但有个选项需要确认：
Continue with segment rebalance procedure Yy|Nn (default=N):
> y

3.6、再次检查：

[gpadmin@master ~]$ psql -c "select * from gp_segment_configuration order by content asc,dbid;"
 dbid | content | role | preferred_role | mode | status | port  |   hostname   |   address    |              datadir              
------+---------+------+----------------+------+--------+-------+--------------+--------------+-----------------------------------
   44 |      -1 | p    | p              | s    | u      |  5432 |   master     |   master     | /greenplum/gpdata/master/gpseg-1
   45 |      -1 | m    | m              | s    | u      |  5432 |   standby    |   standby    | /greenplum/gpdata/master/gpseg-1
    2 |       0 | p    | p              | s    | u      | 55000 |   data01     |   data01     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg0
   11 |       0 | m    | m              | s    | u      | 56000 |   data02     |   data02     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg0
    3 |       1 | p    | p              | s    | u      | 55001 |   data01     |   data01     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg1
   12 |       1 | m    | m              | s    | u      | 56001 |   data02     |   data02     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg1
    4 |       2 | p    | p              | s    | u      | 55002 |   data01     |   data01     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg2
   13 |       2 | m    | m              | s    | u      | 56002 |   data02     |   data02     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg2
    5 |       3 | p    | p              | s    | u      | 55000 |   data02     |   data02     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg3
   14 |       3 | m    | m              | s    | u      | 56000 |   data03     |   data03     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg3
    6 |       4 | p    | p              | s    | u      | 55001 |   data02     |   data02     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg4
   15 |       4 | m    | m              | s    | u      | 56001 |   data03     |   data03     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg4
    7 |       5 | p    | p              | s    | u      | 55002 |   data02     |   data02     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg5
   16 |       5 | m    | m              | s    | u      | 56002 |   data03     |   data03     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg5
    8 |       6 | p    | p              | s    | u      | 55000 |   data03     |   data03     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg6
   17 |       6 | m    | m              | s    | u      | 56000 |   data01     |   data01     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg6
    9 |       7 | p    | p              | s    | u      | 55001 |   data03     |   data03     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg7
   18 |       7 | m    | m              | s    | u      | 56001 |   data01     |   data01     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg7
   10 |       8 | p    | p              | s    | u      | 55002 |   data03     |   data03     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg8
   19 |       8 | m    | m              | s    | u      | 56002 |   data01     |   data01     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg8
   21 |       9 | p    | p              | s    | u      | 55000 |   data04     |   data04     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg9
   30 |       9 | m    | m              | s    | u      | 56000 |   data05     |   data05     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg9
   22 |      10 | p    | p              | s    | u      | 55001 |   data04     |   data04     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg10
   31 |      10 | m    | m              | s    | u      | 56001 |   data05     |   data05     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg10
   23 |      11 | p    | p              | s    | u      | 55002 |   data04     |   data04     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg11
   32 |      11 | m    | m              | s    | u      | 56002 |   data05     |   data05     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg11
   24 |      12 | p    | p              | s    | u      | 55000 |   data05     |   data05     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg12
   27 |      12 | m    | m              | s    | u      | 56000 |   data04     |   data04     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg12
   25 |      13 | p    | p              | s    | u      | 55001 |   data05     |   data05     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg13
   28 |      13 | m    | m              | s    | u      | 56001 |   data04     |   data04     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg13
   26 |      14 | p    | p              | s    | u      | 55002 |   data05     |   data05     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg14
   29 |      14 | m    | m              | s    | u      | 56002 |   data04     |   data04     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg14
   33 |      15 | p    | p              | s    | u      | 55003 |   data01     |   data01     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg15
   39 |      15 | m    | m              | s    | u      | 56003 |   data02     |   data02     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg15
   34 |      16 | p    | p              | s    | u      | 55003 |   data02     |   data02     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg16
   40 |      16 | m    | m              | s    | u      | 56003 |   data03     |   data03     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg16
   35 |      17 | p    | p              | s    | u      | 55003 |   data03     |   data03     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg17
   41 |      17 | m    | m              | s    | u      | 56003 |   data04     |   data04     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg17
   36 |      18 | p    | p              | s    | u      | 55003 |   data04     |   data04     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg18
   42 |      18 | m    | m              | s    | u      | 56003 |   data05     |   data05     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg18
   37 |      19 | p    | p              | s    | u      | 55003 |   data05     |   data05     | /greenplum/gpdata/primary/gpseg19
   38 |      19 | m    | m              | s    | u      | 56003 |   data01     |   data01     | /greenplum/gpdata/mirror/gpseg19
(42 rows)

此时可以看到数据节点的所有状态都是正确的。

此时去之前异常数据节点中去查看数据文件，可以发现之前缺少的 postmaster.pid 文件都存在了，并且还多了 recovery.done 文件：

[gpadmin@data02 gpseg16]$ pwd
/greenplum/gpdata/primary/gpseg16
[gpadmin@data02 gpseg16]$ ls
backup_label.old        pg_clog            pg_stat_tmp
base                    pg_distributedlog  pg_subtrans
fts_probe_file.bak      pg_dynshmem        pg_tblspc
global                  pg_hba.conf        pg_twophase
gpexpand.pid            pg_ident.conf      pg_utilitymodedtmredo
gpexpand.status         pg_log             PG_VERSION
gpexpand.status_detail  pg_logical         pg_xlog
gpmetrics               pg_multixact       postgresql.auto.conf
gpperfmon               pg_notify          postgresql.conf
gpsegconfig_dump        pg_replslot        postgresql.conf.bak
gpssh.conf              pg_serial          postmaster.opts
internal.auto.conf      pg_snapshots       postmaster.pid
internal.auto.conf.bak  pg_stat            recovery.done
[gpadmin@data02 gpseg16]$ more postmaster.pid
19572
/greenplum/gpdata/primary/gpseg16
1669556066
55003
/tmp
*
 55003001    327680
[gpadmin@data02 gpseg16]$ more recovery.done  
standby_mode = 'on'
primary_conninfo = 'user=gpadmin host=data03 port=56003 sslmode=prefer sslcompression=1 krbsrvname=postgres application_name=gp_walreceiver'
primary_slot_name = 'internal_wal_replication_slot'

查看数据：

[gpadmin@master ~]$ psql -c "select gp_segment_id,count(*) from test_yw;"

同样可以看到所有数据节点上的数据都是正常的。

你可能感兴趣的:(greenplum)

  • greenplum资源队列 李春田
    文章来源https://www.cnblogs.com/pl-boke/p/9852439.html官方文档：https://gpdb.docs.pivotal.io/6-8/admin_guide/workload_mgmt.html1、创建资源队列语法Command:CREATERESOURCEQUEUEDescription:createanewresourcequeueforworkloa
  • makefile工程c语言工程在eclipse下如何配置头文件路径 乔丹搞IT
    makefile工程c语言工程在eclipse下如何配置头文件路径如果是普通的c工程，没有使用makefile管理，则参考网络上的文章。这里我使用的是eclipsecppIDE导入一个greenplum5.0.0的源码，在查看gpperfmon源码时，发现在ide中无法直接查看apr相关的头文件内容，发现apr相关的头文件在目录/usr/include/apr-1目录中。修改方法：1，修改源码，把
  • Greenplum数据库用正则表达式进行高效数据匹配与处理 中台小A greenplum数据库正则表达式
    利用正则表达式，可以在Greenplum数据库中进行高效的数据匹配和处理。通过正则表达式函数和运算符，可以实现数据的模式匹配、数据提取、数据清洗等操作。这些功能为数据分析、数据清洗和数据转换提供了强大的工具。正则表达式简介正则表达式是一种描述文本模式的字符串。它由各种字符和操作符组成，用于匹配、查找和替换文本中的特定模式。在Greenplum数据库中，可以使用正则表达式进行模式匹配、数据提取、数据
  • MYSQL的读写扩展 hailang86 mysql数据库
    1.分布式数据库有很多种：采用分库分表方式将数据路由拆分到多个数据库上；以greenplum未代表的mpp数据库架构；以tidb为代表的newSQl数据库架构。2.mpp数据架构是一种处理大规模数据分析任务的分布式数据架构，大规模并行处理。当执行一条SQL语句时，会将语句发送到所有数据节点进行查询处理，利用多节点的计算能力进行计算。3.分库分表主要用于简单的业务场景，OLTP场景，onlinetr
  • ThreadLocal浅析 早点起床晒太阳
    1、背景在使用我们的ToolBox(我们公司的数据分析平台)在往greenplum使用goload入数据的时候出现了数据错乱的问题，后来定位问题发现SimpledateFormat在多线程下是线程不安全的，刚开始我用匿名对象去解决这个问题，后来发现还是用ThreadLocal去解决才能提高效率，而且能保证安全2、ThreadLocal作用ThreadLocal提供了线程的局部变量，每个线程都可以通
  • GreenPlum安装文档 瞬即逝转
    点点滴滴，简单记录。第一次写，不足之处请多包涵文档说明：1.greenplum-db5.10.2版本安装，网上有很多安装方法，本篇文档也是站在各位大牛肩膀上自己稍微整理了一下2.文档不太美观，从word复制到简述编辑器上，格式无法完美移植。特此说明：加粗处为执行命令，斜体为配置内容1安装说明名称版本操作系统CentOS6.564bitgreenplumgreenplum-db-appliance-
  • 人麻了，刚面试入职就遇到MySQL亿级大表调优... IT邦德 Mysql面试mysql职场和发展
    哈喽！大家好，我是【IT邦德】，江湖人称jeames007，10余年DBA及大数据工作经验一位上进心十足的【大数据领域博主】！中国DBA联盟(ACDU)成员，目前服务于工业互联网擅长主流Oracle、MySQL、PG、高斯及Greenplum运维开发，备份恢复，安装迁移，性能优化、故障应急处理等。✨如果有对【数据库】感兴趣的【小可爱】，欢迎关注【IT邦德】❤️❤️❤️感谢各位大可爱小可爱！❤️❤️
  • 从 Greenplum 到 Databend，万全网络数据库平台架构演进 Databend 网络数据库架构
    作者：代城万全网络高级工程师，负责万全网络数据平台整体架构研发工作，拥有超过7年的大数据相关技术研发经验，一直关注着开源和云技术的发展。万全网络科技有限公司是一家专注于B端电商物流供应链的公司。致力于为客户提供全面的供应链解决方案，涵盖从产品采购到最终配送的全程服务。公司的服务包括但不限于：供应链管理，仓储与配送，信息技术支持。迁移背景在不断发展的科技环境中，企业往往需要不断调整和优化其技术基础设
  • StarRocks在千亿级日增数据场景下替换Greenplum的实践 StarRocks_labs 大数据数据库sql
    原Greenplum集群在进行10亿*1亿的关联查询时达到极限，无法支撑更大数据量级的关联查询。使用StarRocks替换Greenplum构建新的集群，在进行736亿*15亿的超大量级数据关联查询时，不仅可以顺利完成，并且耗时很短，对业务的整体提升巨大。一、使用背景1.1选用原因我司原有业务查询使用的数据库为Greenplum，在数据源变更后，数据量从原来的日增千万级别（近百G）暴增至日增千亿（
  • 聊聊Greenplum的那些事 weixin_30859423 数据库python运维
    开卷有益——作者的话原文来自http://dbaplus.cn/news-21-341-1.html有时候真的感叹人生岁月匆匆，特别是当一个IT人沉浸于某个技术领域十来年后，蓦然回首，总有说不出的万千感慨。笔者有幸从04年就开始从事大规模数据计算的相关工作，08年作为Greenplum早期员工加入Greenplum团队（当时的工牌是“005”，哈哈），记得当时看了一眼Greenplum的架构（嗯，
  • （转）聊聊Greenplum的那些事 weixin_33908217 数据库python运维
    开卷有益——作者的话有时候真的感叹人生岁月匆匆，特别是当一个IT人沉浸于某个技术领域十来年后，蓦然回首，总有说不出的万千感慨。笔者有幸从04年就开始从事大规模数据计算的相关工作，08年作为Greenplum早期员工加入Greenplum团队（当时的工牌是“005”，哈哈），记得当时看了一眼Greenplum的架构（嗯，就是现在大家耳熟能详的那个好多个X86框框的图），就义无反顾地加入了，转眼之间，
  • Spark——Spark读写Greenplum/Greenplum-Spark Connector高速写Greenplum Southwest- Sparkspark大数据分布式
    文章目录问题背景解决方式代码实现Spark写GreenplumSpark读Greenplum参考问题背景通过数据平台上的DataX把Hive表数据同步至Greenplum（因为DataX原生不支持GreenplumWriter，只能采用PostgreSQL驱动的方式），但是同步速度太慢了，"jdbc:postgresql://host:5432/db","user"->"u","password"
  • 【无标题】KADB使用DBLINK连接KES验证 littlegirll 数据库javasql
    验证环境KADB版本：GreenplumDatabase6.0.0builddev.V003R002C001B0181.d354cc9215KES版本：KingbaseESV008R006C007B0012DBLINK环境准备KES创建用户KES修改参数，在kingbase.conf文件中，设置password_encryption=md5登录配置文件sys_hba.conf修改登录验证方式为md
  • KADB使用PXF连接KES验证 littlegirll 数据库
    验证环境KADB版本：GreenplumDatabase6.0.0builddev.V003R002C001B0181.d354cc9215KES版本：KingbaseESV008R006C007B0012Java版本：openjdkversion"1.8.0_262"PXF部署以下操作假设KADB和KES已经部署完成并且启动正常，环境变量设置完成设置环境变量在mppadin用户的.bashrc文
  • 《GreenPlum系列》GreenPlum初级教程-05GreenPlum语言DDL&DML&DQL DATA数据猿 Greenplum数据库greenplumpostgresql
    文章目录第五章DDL&DML&DQL1.DDL(DataDefinitionLanguage)数据定义语言1.1创建数据库1.2查询数据库1.3删除数据库1.4创建表1.5修改表1.6清除表1.7删除表2.DML(DataManipulationLanguage)数据操作语言2.1数据导入2.2数据更新和删除2.3数据导出3.DQL(DataQueryLanguage)数据查询语言3.1基础语法及
  • Oracle 12CR2 RAC部署翻车，bug避坑经历 IT邦德 数据库Oracleoraclebug数据库
    哈喽！大家好，我是【IT邦德】，江湖人称jeames007，10余年DBA及大数据工作经验一位上进心十足的【大数据领域博主】！中国DBA联盟(ACDU)成员，目前服务于工业互联网擅长主流Oracle、MySQL、PG、高斯及Greenplum运维开发，备份恢复，安装迁移，性能优化、故障应急处理等。✨如果有对【数据库】感兴趣的【小可爱】，欢迎关注【IT邦德】❤️❤️❤️感谢各位大可爱小可爱！❤️❤️
  • 【青梅资讯】VMware Greenplum 7 Beta版已正式发布 Greenplum中文社区 数据库postgresql
    VMwareGreenplum7.0Beta.0已于2022年12月15日正式发布，随后在2023年2月3日VMwareGreenplum7.0Beta.1也正式上线，现在让我们通过本文一起了解Greenplum7Beta.1和Beta.0版本都引入了哪些新功能和变化。VMwareGreenplum7.0Beta.1发布时间：2023年2月3日VMwareGreenplum7 Beta.1版本现在
  • 技术分享 | OceanBase 集群扩容缩容 爱可生开源社区 技术分享OceanBaseOceanBase资源扩缩容
    作者：杨文DBA，负责客户项目的需求与维护，会点数据库，不限于MySQL、Redis、Cassandra、GreenPlum、ClickHouse、Elastic、TDSQL等等。本文来源：原创投稿*爱可生开源社区出品，原创内容未经授权不得随意使用，转载请联系小编并注明来源。一、环境说明：集群扩容分为两种情况：一种是扩副本，一种是扩资源。原集群部署模式：1-1-1。下面介绍两种扩容方式：扩容副本：
  • greenplum 6 创建用户问题权限问题异常（创建只查视图用户） 圆子_f1fe
    greenplum6创建用户问题权限问题异常（创建只查视图用户）解决普通用户默认无限制访问其它数据库问题；解决普通用户可以无限制建表问题；解决普通用户可以用navicat等工具查看系统原表问题；背景：我发现创建一个一个普通用户，在没有做特殊处理的情况下这个用户可以随意访问其它数据库，可以通过navicat等工具随意查看库的表名、函数、视图名等信息（虽然不可编辑，但是也不想让外部无关人员看到无关信息
  • 使用benchmarksql对greenplum压测结果记录 YuVicky
    本文将以TPC-C业界标准事务性能测试benchmark来展示Greenplum在事务上的处理能力。TPC-C简介TPC-C是由TPC(TransactionProcessingPerformanceCouncil，事务处理性能委员会)提供的专门针对联机交易处理系统的规范，TPC-C模拟的是一个大型的商品批发销售公司交易负载。这个事务负载主要由9张表组成，主要涉及5类交易类型：新订单生成（New-
  • 【教程】集群搭建准备工作全流程 THE WHY 大数据大数据分布式运维hadoop学习
    基于VMware创建虚拟机进行集群搭建，适用于hadoop/GreenPlum等集群之前已经创建了三台虚拟机hadoop102，hadoop103，hadoop104来搭建hadoop集群，因为目前学习到了greemplum，因此新建三台虚拟机hadoop105，hadoop106，hadoop107来搭建greenplum集群，整体思路流程大致如下（仅包括虚拟机创建以及环境配置内容，不包括had
  • 从Greenplum一个WARN的排查浅析PostgreSQL MemoryContext内存管理 airfan92 分布式数据库后端postgresql数据库内存管理
    Greenplum（GP）是一款开源的MPP数据库，兼容PostgreSQL生态。我们尝试基于开源GP支持多个副本，改造让集群从初始的最多只支持一个standbyMaster，到支持多个standby。相关实现并不复杂，内核和工具中没有太多对于standby个数的限制。经过多次的修改后，遗留的问题只剩下了一个：由一行代码引起的、但是找到这行代码花费了很久的WARN。本文就从这个WARN排查的角度，
  • PostgreSQL 自旋锁浅析 Greenplum中文社区 Greenplum内核机制数据库编程语言javapython多线程
    获得技术资料内容，请访问Greenplum中文社区网站什么是自旋锁经过上次的《PostgreSQL查询优化器详解》中大明和牛二哥对PostgreSQL优化器的概要的讲解，小明感到自己已经深深的爱上了数据库内核，小明在GitChat网站上购买了《PostgreSQL优化器入门》的文字网课，还跑到实体书店买了本《PostgreSQL技术内幕：查询优化深度探索》，每天对照着网课和书上的内容仔细研读Pos
  • 数据库备份脚本嘎嘎香，被秀到了！ IT邦德 数据库数据库
    哈喽！大家好，我是【IT邦德】，江湖人称jeames007，10余年DBA及大数据工作经验一位上进心十足的【大数据领域博主】！中国DBA联盟(ACDU)成员，目前服务于工业互联网擅长主流Oracle、MySQL、PG、高斯及Greenplum运维开发，备份恢复，安装迁移，性能优化、故障应急处理等。✨如果有对【数据库】感兴趣的【小可爱】，欢迎关注【IT邦德】❤️❤️❤️感谢各位大可爱小可爱！❤️❤️
  • 《GreenPlum系列》GreenPlum初级教程-03GreenPlum系统管理 DATA数据猿 Greenplum数据库greenplumpostgresql
    文章目录第三章GreenPlum系统管理1.关于GreenPlum数据库发布版本号2.启动和停止GreenPlum数据库2.1启动数据库2.2重启数据库2.3仅重新载入配置文件更改2.4停止GreenPlum数据库2.5停止客户端进程3.GreenPlum数据库状态查询4.访问GreenPlum数据库4.1数据库会话参数4.2支持客户端应用4.3psql连接4.4常见的连接问题第三章GreenPl
  • Greenplum系统配置参数查看与设置 WESTWALL
    查看参数数据库：postgres=#showall;系统：gpconfig--showmax_connections原文：https://yq.aliyun.com/articles/145445
  • GreenPlum的那些事《一》——GreenPlum数据库介绍 数据社
    1.数据存储行式数据库是按照行存储的，行存储就是各行放入连续的物理位置，就行我们平时写字一样，一行一行的写，读取的时候也是一行一行的读取。像SQLserver,Oracle，mysql等传统的关系型数据库都属于行式数据库范畴。列式数据库是按照列存储的，列存储是把多行数据的每一列按照列存储在磁盘，就像一把数据写入excel表格中，每次按照列读取数据，像Vertica,GreenPlum,HBase(
  • 《GreenPlum系列》GreenPlum详细入门教程02-GreenPlum安装 DATA数据猿 Greenplumgreenplum数据库
    文章目录第二章GreenPlum安装1.Docker创建centos容器1.1拉取centos7镜像1.2创建容器1.3进入容器1.4容器和服务器免密操作1.4.1生成密钥1.4.2拷贝密钥1.5安装ssh服务和网络必须应用1.6容器设置root密码1.6.1安装passwd应用1.6.2容器本机root设置密码1.7容器本机免密2.安装GreenPlum2.1准备安装包2.2创建用户及用户组2.
  • greenplum使用总结之常用SQL及函数 CS枪王 #Greenplum数据库大数据
    ---------------------------------------------------建表等-----------------------------------------------------–创建序列–eg:CREATESEQUENCEusers181020_ID_seq2STARTWITH1003INCREMENTBY14NOMINVALUE5NOMAXVALUE6CAC
  • greenplum 历史拉链表 用心一 数据仓库数据库hive
    3.1历史拉链表数据仓库定义：是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。历史拉链表：一种数据模型，主要是针对数据仓库设计中表存储数据的方式而定义的。它记录了一个事物从开始到当前状态的所有变化的信息。避免了按每一天存储所有记录造成的海量存储问题，同事也是处理缓慢变化数据的一种常见方式。3.1.1应用场景描述企业有5000万会员信息，每天有20万会员资料变更，每天
  • 集合框架 天子之骄 java数据结构集合框架
       集合框架 集合框架可以理解为一个容器，该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。 从本质上来说，Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。   简单介绍：   Collection接口是最基本的接口，它定义了List和Set，List又定义了LinkLi
  • Table Driven（表驱动）方法实例 bijian1013 javaenumTable Driven表驱动
    实例一： /** * 驾驶人年龄段 * 保险行业，会对驾驶人的年龄做年龄段的区分判断 * 驾驶人年龄段：01-[18,25);02-[25,30);03-[30-35);04-[35,40);05-[40,45);06-[45,50);07-[50-55);08-[55,+∞) */ public class AgePeriodTest { //if...el
  • Jquery 总结 cuishikuan javajqueryAjaxWebjquery方法
    1.$.trim方法用于移除字符串头部和尾部多余的空格。如：$.trim('   Hello   ') // Hello2.$.contains方法返回一个布尔值，表示某个DOM元素（第二个参数）是否为另一个DOM元素（第一个参数）的下级元素。如：$.contains(document.documentElement, document.body); 3.$
  • 面向对象概念的提出 麦田的设计者 java面向对象面向过程
            面向对象中，一切都是由对象展开的，组织代码，封装数据。   在台湾面向对象被翻译为了面向物件编程，这充分说明了，这种编程强调实体。       下面就结合编程语言的发展史，聊一聊面向过程和面向对象。      c语言由贝尔实
  • linux网口绑定 被触发 linux
    刚在一台IBM Xserver服务器上装了RedHat Linux Enterprise AS 4，为了提高网络的可靠性配置双网卡绑定。 一、环境描述 我的RedHat Linux Enterprise AS 4安装双口的Intel千兆网卡，通过ifconfig -a命令看到eth0和eth1两张网卡。 二、双网卡绑定步骤： 2.1 修改/etc/sysconfig/network
  • XML基础语法 肆无忌惮_ xml
    一、什么是XML？ XML全称是Extensible Markup Language，可扩展标记语言。很类似HTML。XML的目的是传输数据而非显示数据。XML的标签没有被预定义，你需要自行定义标签。XML被设计为具有自我描述性。是W3C的推荐标准。   二、为什么学习XML？ 用来解决程序间数据传输的格式问题 做配置文件 充当小型数据库   三、XML与HTM
  • 为网页添加自己喜欢的字体 知了ing 字体 秒表 css
    @font-face { font-family: miaobiao;//定义字体名字 font-style: normal; font-weight: 400; src: url('font/DS-DIGI-e.eot');//字体文件 } 使用： <label style="font-size:18px;font-famil
  • redis范围查询应用-查找IP所在城市 矮蛋蛋 redis
    原文地址： http://www.tuicool.com/articles/BrURbqV 需求 根据IP找到对应的城市 原来的解决方案 oracle表（ip_country）： 查询IP对应的城市： 1.把a.b.c.d这样格式的IP转为一个数字，例如为把210.21.224.34转为3524648994 2. select city from ip_
  • 输入两个整数， 计算百分比 alleni123 java
    public static String getPercent(int x, int total){ double result=(x*1.0)/(total*1.0); System.out.println(result); DecimalFormat df1=new DecimalFormat("0.0000%");
  • 百合——————>怎么学习计算机语言 百合不是茶 java 移动开发
        对于一个从没有接触过计算机语言的人来说，一上来就学面向对象，就算是心里上面接受的了，灵魂我觉得也应该是跟不上的，学不好是很正常的现象，计算机语言老师讲的再多，你在课堂上面跟着老师听的再多，我觉得你应该还是学不会的，最主要的原因是你根本没有想过该怎么来学习计算机编程语言，记得大一的时候金山网络公司在湖大招聘我们学校一个才来大学几天的被金山网络录取，一个刚到大学的就能够去和
  • linux下tomcat开机自启动 bijian1013 tomcat
    方法一： 修改Tomcat/bin/startup.sh 为: export JAVA_HOME=/home/java1.6.0_27 export CLASSPATH=$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:. export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH export CATALINA_H
  • spring aop实例 bijian1013 javaspringAOP
    1.AdviceMethods.java package com.bijian.study.spring.aop.schema; public class AdviceMethods { public void preGreeting() { System.out.println("--how are you!--"); } } 2.beans.x
  • [Gson八]GsonBuilder序列化和反序列化选项enableComplexMapKeySerialization bit1129 serialization
    enableComplexMapKeySerialization配置项的含义  Gson在序列化Map时，默认情况下，是调用Key的toString方法得到它的JSON字符串的Key，对于简单类型和字符串类型，这没有问题，但是对于复杂数据对象，如果对象没有覆写toString方法，那么默认的toString方法将得到这个对象的Hash地址。   GsonBuilder用于
  • 【Spark九十一】Spark Streaming整合Kafka一些值得关注的问题 bit1129 Stream
    包括Spark Streaming在内的实时计算数据可靠性指的是三种级别： 1. At most once，数据最多只能接受一次，有可能接收不到 2. At least once, 数据至少接受一次，有可能重复接收 3. Exactly once  数据保证被处理并且只被处理一次，   具体的多读几遍http://spark.apache.org/docs/lates
  • shell脚本批量检测端口是否被占用脚本 ronin47
    #!/bin/bash cat ports |while read line do#nc -z -w 10 $line nc -z -w 2 $line 58422>/dev/null2>&1if[ $?-eq 0]then echo $line:ok else echo $line:fail fi done 这里的ports 既可以是文件
  • java-2.设计包含min函数的栈 bylijinnan java
    具体思路参见：http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174200712895228171/ import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class MinStack { //maybe we can use origin array rathe
  • Netty源码学习-ChannelHandler bylijinnan javanetty
    一般来说，“有状态”的ChannelHandler不应该是“共享”的，“无状态”的ChannelHandler则可“共享” 例如ObjectEncoder是“共享”的, 但 ObjectDecoder 不是 因为每一次调用decode方法时，可能数据未接收完全（incomplete）， 它与上一次decode时接收到的数据“累计”起来才有可能是完整的数据，是“有状态”的 p
  • java生成随机数 cngolon java
    方法一： /** * 生成随机数 * @author [email protected] * @return */ public synchronized static String getChargeSequenceNum(String pre){ StringBuffer sequenceNum = new StringBuffer(); Date dateTime = new D
  • POI读写海量数据 ctrain 海量数据
    import java.io.FileOutputStream; import java.io.OutputStream; import org.apache.poi.xssf.streaming.SXSSFRow; import org.apache.poi.xssf.streaming.SXSSFSheet; import org.apache.poi.xssf.streaming
  • mysql 日期格式化date_format详细使用 daizj mysqldate_format日期格式转换日期格式化
    日期转换函数的详细使用说明  DATE_FORMAT(date,format) Formats the date value according to the format string. The following specifiers may be used in the format string. The&n
  • 一个程序员分享8年的开发经验 dcj3sjt126com 程序员
      在中国有很多人都认为IT行为是吃青春饭的，如果过了30岁就很难有机会再发展下去!其实现实并不是这样子的，在下从事.NET及JAVA方面的开发的也有8年的时间了，在这里在下想凭借自己的亲身经历，与大家一起探讨一下。 明确入行的目的 很多人干IT这一行都冲着“收入高”这一点的，因为只要学会一点HTML, DIV+CSS，要做一个页面开发人员并不是一件难事，而且做一个页面开发人员更容
  • android欢迎界面淡入淡出效果 dcj3sjt126com android
    很多Android应用一开始都会有一个欢迎界面，淡入淡出效果也是用得非常多的，下面来实现一下。 主要代码如下： package com.myaibang.activity; import android.app.Activity;import android.content.Intent;import android.os.Bundle;import android.os.CountDown
  • linux 复习笔记之常见压缩命令 eksliang tar解压linux系统常见压缩命令linux压缩命令tar压缩
    转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2109693 linux中常见压缩文件的拓展名 *.gz gzip程序压缩的文件 *.bz2 bzip程序压缩的文件 *.tar tar程序打包的数据，没有经过压缩 *.tar.gz tar程序打包后，并经过gzip程序压缩 *.tar.bz2 tar程序打包后，并经过bzip程序压缩 *.zi
  • Android 应用程序发送shell命令 gqdy365 android
    项目中需要直接在APP中通过发送shell指令来控制lcd灯，其实按理说应该是方案公司在调好lcd灯驱动之后直接通过service送接口上来给APP，APP调用就可以控制了，这是正规流程，但我们项目的方案商用的mtk方案，方案公司又没人会改，只调好了驱动，让应用程序自己实现灯的控制，这不蛋疼嘛！！！！ 发就发吧！ 一、关于shell指令： 我们知道，shell指令是Linux里面带的
  • java 无损读取文本文件 hw1287789687 读取文件无损读取读取文本文件charset
    java 如何无损读取文本文件呢？ 以下是有损的 @Deprecated public static String getFullContent(File file, String charset) { BufferedReader reader = null; if (!file.exists()) { System.out.println("getFull
  • Firebase 相关文章索引 justjavac firebase
    Awesome Firebase 最近谷歌收购Firebase的新闻又将Firebase拉入了人们的视野，于是我做了这个 github 项目。 Firebase 是一个数据同步的云服务，不同于 Dropbox 的「文件」，Firebase 同步的是「数据」，服务对象是网站开发者，帮助他们开发具有「实时」（Real-Time）特性的应用。 开发者只需引用一个 API 库文件就可以使用标准 RE
  • C++学习重点 lx.asymmetric C++笔记
    1.c++面向对象的三个特性：封装性，继承性以及多态性。   2.标识符的命名规则：由字母和下划线开头，同时由字母、数字或下划线组成；不能与系统关键字重名。   3.c++语言常量包括整型常量、浮点型常量、布尔常量、字符型常量和字符串性常量。   4.运算符按其功能开以分为六类：算术运算符、位运算符、关系运算符、逻辑运算符、赋值运算符和条件运算符。 &n
  • java bean和xml相互转换 q821424508 javabeanxmlxml和bean转换java bean和xml转换
    这几天在做微信公众号 做的过程中想找个java bean转xml的工具，找了几个用着不知道是配置不好还是怎么回事，都会有一些问题， 然后脑子一热谢了一个javabean和xml的转换的工具里，自己用着还行，虽然有一些约束吧 ， 还是贴出来记录一下      顺便你提一下下，这个转换工具支持属性为集合、数组和非基本属性的对象。   packag
  • C 语言初级 位运算 1140566087 位运算c
    第十章 位运算   1、位运算对象只能是整形或字符型数据，在VC6.0中int型数据占4个字节   2、位运算符： 运算符 作用 ~ 按位求反 << 左移 >> 右移 & 按位与 ^ 按位异或 | 按位或 他们的优先级从高到低；   3、位运算符的运算功能： a、按位取反： ~01001101 = 101
  • 14点睛Spring4.1-脚本编程 wiselyman spring4
    14.1 Scripting脚本编程 脚本语言和java这类静态的语言的主要区别是:脚本语言无需编译,源码直接可运行; 如果我们经常需要修改的某些代码,每一次我们至少要进行编译,打包,重新部署的操作,步骤相当麻烦; 如果我们的应用不允许重启,这在现实的情况中也是很常见的; 在spring中使用脚本编程给上述的应用场景提供了解决方案,即动态加载bean; spring支持脚本
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他