hawq创建filespace,tablespace,database,table

使用HAWQ

  在HAWQ的使用上跟Greenplum基本就一样一样的了。比如： 
 1. 创建表空间

#选创建filespace,生成配置文件
[gpadmin@master ~]$ hawq filespace -o hawqfilespace_config
Enter a name for this filespace
> hawqfs
Enter replica num for filespace. If , default replica num is used (default=)
> 

Please specify the DFS location for the filespace (for example: localhost:/fs)
location> master:/fs
#执行创建
[gpadmin@master ~]$ hawq filespace --config ./hawqfilespace_config
Reading Configuration file: './hawqfilespace_config'

CREATE FILESPACE hawqfs ON hdfs
('slave2:8020/fs/hawqfs')
:::: hawqfilespace:master:gpadmin-[INFO]:-Connecting to database
:::: hawqfilespace:master:gpadmin-[INFO]:-Filespace "hawqfs" successfully created

#再创建表空间
[gpadmin@master ~]$ psql template1
psql (8.2.)
Type "help" for help.

template1=#
template1=# CREATE TABLESPACE hawqts FILESPACE hawqfs;
CREATE TABLESPACE

2. 创建数据库

template1=# CREATE DATABASE testdb WITH TABLESPACE=hawqts; #指定存储表空间为hawqts
CREATE DATABASE

3. 创建表到新的数据库中

[gpadmin@master ~]$ psql testdb  //这里指定连接到新的数据库中
testdb=# create TABLE books(
testdb(#   id integer
testdb(#   , isbn varchar()
testdb(#   , category varchar()
testdb(#   , publish_date TIMESTAMP
testdb(#   , publisher varchar()
testdb(#   , price money
testdb(# ) DISTRIBUTED BY (id);  #指定表的数据打散列
CREATE TABLE

  创建的表默认都创建在了public schema中，也就是所有用户都可以访问，但可以在建表时指定schema. 如： testschema.books 
 4. 加载数据文件到表中

testdb=# COPY books(id,isbn,category,publish_date,publisher,price)
testdb-# FROM '/tmp/books'
testdb-# WITH
testdb-# DELIMITER AS '|'
testdb-# ;
COPY
Time: 41562.606 ms

  加载速度达到了 380248条/秒. 还是不错的 
 5. 查询表, HAWQ作为主用于数据仓库的数据库在SQL支持方面非常丰富，在标准SQL基础上，还支持OLAP的窗口函数，窗口函数等。

testdb=# SELECT COUNT(*) FROM books;
  count
----------

( row)

Time: 4750.786 ms
//求每个类别下的最高价，最低价
testdb=# SELECT category, max(price) max_price, min(price) min_price
testdb-# FROM books
testdb-# group by category
testdb-# LIMIT ;
    category    | max_price | min_price
----------------+-----------+-----------
 COMPUTERS      |   $199.99 |     $5.99
 SELF-HELP      |   $199.99 |     $5.99
 COOKING        |   $199.99 |     $5.99
 SOCIAL-SCIENCE |   $199.99 |     $5.99
 SCIENCE        |   $199.99 |     $5.99
( rows)

Time: 4755.163 ms
//求每类别下的最高，最小价格，及对应的BOOK ID
testdb=# SELECT category
testdb-#  , max(case when desc_rn =  then id end) max_price_id, max(case when desc_rn =  then id end) max_price
testdb-#  , max(case when asc_rn =  then id end) min_price_id, max(case when asc_rn =  then id end) min_price
testdb-# FROM (
testdb(#  SELECT id, category, price
testdb(#   , row_number() over(PARTITION BY category ORDER BY price desc) desc_rn
testdb(#   , row_number() over(PARTITION BY category ORDER BY price asc) asc_rn
testdb(#  FROM books
testdb(# ) t
testdb-# WHERE desc_rn =  or asc_rn =
testdb-# GROUP BY category
testdb-# limit ;
    category    | max_price_id | max_price | min_price_id | min_price
----------------+--------------+-----------+--------------+-----------
 CRAFTS-HOBBIES |         |   $199.99 |       |     $5.99
 GAMES          |       |   $199.99 |      |     $5.99
 STUDY-AIDS     |       |   $199.99 |      |     $5.99
 ARCHITECTURE   |       |   $199.99 |       |     $5.99
 POETRY         |       |   $199.99 |        |     $5.99
( rows)

Time: 23522.772 ms

6. 使用HAWQ查询HIVE数据

  HAWQ是一个基于HDFS的一个独立的数据库系统，若需要访问其它第三方数据，则还需要再安装HAWQ Extension Framework (PXF) 插件。PXF支持在HDFS上的Hive, Hbase数据，还支持用户开发自定义的其它并行数据源的连接器。

7. 最后

  HAWQ作为一个从Greenplum更改过来的系统，在功能上支持上还是非常丰富的，除了上面介绍的查询功能外，还支持像PL/Java， PL/Perl， PL/pgSQL, PL/Python, PL/R等存储过程。但个人觉得，它最大的缺点就是这是一个独立的数据库，在当前的这样一个具有多种多样组件的HADOOP平台上，不能实现数据共享，进而根据不同场景采用多种数据处理方式着实是一大遗憾。

8.登录之后给默认用户“postgres”设置密码

postgres=# \password postgres          #给postgres用户设置密码
Enter new password:
Enter it again:
postgres=#

使用HAWQ

  在HAWQ的使用上跟Greenplum基本就一样一样的了。比如： 
 1. 创建表空间

#选创建filespace,生成配置文件
[gpadmin@master ~]$ hawq filespace -o hawqfilespace_config
Enter a name for this filespace
> hawqfs
Enter replica num for filespace. If 0, default replica num is used (default=3)
> 0

Please specify the DFS location for the filespace (for example: localhost:9000/fs)
location> master:8020/fs
#执行创建
[gpadmin@master ~]$ hawq filespace --config ./hawqfilespace_config
Reading Configuration file: './hawqfilespace_config'

CREATE FILESPACE hawqfs ON hdfs
('slave2:8020/fs/hawqfs')
20161121:11:26:25:122509 hawqfilespace:master:gpadmin-[INFO]:-Connecting to database
20161121:11:27:38:122509 hawqfilespace:master:gpadmin-[INFO]:-Filespace "hawqfs" successfully created

#再创建表空间
[gpadmin@master ~]$ psql template1
psql (8.2.15)
Type "help" for help.

template1=#
template1=# CREATE TABLESPACE hawqts FILESPACE hawqfs;
CREATE TABLESPACE

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2. 创建数据库

template1=# CREATE DATABASE testdb WITH TABLESPACE=hawqts; #指定存储表空间为hawqts
CREATE DATABASE

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3. 创建表到新的数据库中

[gpadmin@master ~]$ psql testdb  //这里指定连接到新的数据库中
testdb=# create TABLE books(
testdb(#   id integer
testdb(#   , isbn varchar(100)
testdb(#   , category varchar(100)
testdb(#   , publish_date TIMESTAMP
testdb(#   , publisher varchar(100)
testdb(#   , price money
testdb(# ) DISTRIBUTED BY (id);  #指定表的数据打散列
CREATE TABLE

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  创建的表默认都创建在了public schema中，也就是所有用户都可以访问，但可以在建表时指定schema. 如： testschema.books 
 4. 加载数据文件到表中

testdb=# COPY books(id,isbn,category,publish_date,publisher,price)
testdb-# FROM '/tmp/books'
testdb-# WITH
testdb-# DELIMITER AS '|'
testdb-# ;
COPY 15970428
Time: 41562.606 ms

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  加载速度达到了 380248条/秒. 还是不错的 
 5. 查询表, HAWQ作为主用于数据仓库的数据库在SQL支持方面非常丰富，在标准SQL基础上，还支持OLAP的窗口函数，窗口函数等。

testdb=# SELECT COUNT(*) FROM books;
  count
----------
 15970428
(1 row)

Time: 4750.786 ms
//求每个类别下的最高价，最低价
testdb=# SELECT category, max(price) max_price, min(price) min_price
testdb-# FROM books
testdb-# group by category
testdb-# LIMIT 5;
    category    | max_price | min_price
----------------+-----------+-----------
 COMPUTERS      |   $199.99 |     $5.99
 SELF-HELP      |   $199.99 |     $5.99
 COOKING        |   $199.99 |     $5.99
 SOCIAL-SCIENCE |   $199.99 |     $5.99
 SCIENCE        |   $199.99 |     $5.99
(5 rows)

Time: 4755.163 ms
//求每类别下的最高，最小价格，及对应的BOOK ID
testdb=# SELECT category
testdb-#  , max(case when desc_rn = 1 then id end) max_price_id, max(case when desc_rn = 1 then id end) max_price
testdb-#  , max(case when asc_rn = 1 then id end) min_price_id, max(case when asc_rn = 1 then id end) min_price
testdb-# FROM (
testdb(#  SELECT id, category, price
testdb(#   , row_number() over(PARTITION BY category ORDER BY price desc) desc_rn
testdb(#   , row_number() over(PARTITION BY category ORDER BY price asc) asc_rn
testdb(#  FROM books
testdb(# ) t
testdb-# WHERE desc_rn = 1 or asc_rn = 1
testdb-# GROUP BY category
testdb-# limit 5;
    category    | max_price_id | max_price | min_price_id | min_price
----------------+--------------+-----------+--------------+-----------
 CRAFTS-HOBBIES |        86389 |   $199.99 |      7731780 |     $5.99
 GAMES          |      5747114 |   $199.99 |     10972216 |     $5.99
 STUDY-AIDS     |      2303276 |   $199.99 |     13723321 |     $5.99
 ARCHITECTURE   |      9294400 |   $199.99 |      7357451 |     $5.99
 POETRY         |      7501765 |   $199.99 |       554714 |     $5.99
(5 rows)

Time: 23522.772 ms

5. 使用HAWQ查询HIVE数据

  HAWQ是一个基于HDFS的一个独立的数据库系统，若需要访问其它第三方数据，则还需要再安装HAWQ Extension Framework (PXF) 插件。PXF支持在HDFS上的Hive, Hbase数据，还支持用户开发自定义的其它并行数据源的连接器。

7. 最后

  HAWQ作为一个从Greenplum更改过来的系统，在功能上支持上还是非常丰富的，除了上面介绍的查询功能外，还支持像PL/Java， PL/Perl， PL/pgSQL, PL/Python, PL/R等存储过程。但个人觉得，它最大的缺点就是这是一个独立的数据库，在当前的这样一个具有多种多样组件的HADOOP平台上，不能实现数据共享，进而根据不同场景采用多种数据处理方式着实是一大遗憾。