pg_enterprise_views安装及使用

Posted 2023-05-16 ChrisZhouy

  pg_enterprise_views是一款系统而全面的一站式PG运维插件，以下是其安装及使用方法：

1. 安装

1.1. 插件下载

  有三种通道可供下载，这里讲解官方通道：[e-mail]，进入首页点击下载后需填写邮箱收取验证码后方可跳转至下载列表，根据自己对应的PG版本下载压缩包即可：

 1.2. 插件部署

1.2.1. 源文件嵌入

   打开刚刚下载的压缩包，其中有三个文件，分别是 .so 文件、.sql 文件、.control 文件，将其放置在PG安装目录的特定位置即可：

pg_enterprise_views.so 文件：放置于 lib 目录下（一般为：/usr/local/pgsql/lib）

pg_enterprise_views--1.0.sql 及 pg_enterprise_views.control 文件：放置于 share/extension 目录下（一般为：/usr/local/pgsql/share/extension）

1.2.2. 参数设置

  将配置文件 postgresql.conf 中的参数 shared_preload_libraries 修改为： shared_preload_libraries = \'pg_enterprise_views\'

1.2.3. 重启PG

  这里需要一次重启以将刚嵌入的源文件至内存。

1.2.4. 执行安装命令

  于 psql 中使用命令（请安装在 postgres 库下）： create extension pg_enterprise_views;

2. 使用

  pg_enterprise_views提供了几十张表用来监控从操作系统到数据库的各层面各粒度的运维所关心的问题，虽然官方文档中对每张表、每个字段已经描述的极为详尽但其学习成本还是较高。好在官方提供了GUI工具，让大家可以零成本进行插件的使用，也就是下载列表中的 pev_client_tools.exe，在一台能连接到PG服务器的windows设备上直接可以使用。

  插件在2024年5月1日前都是免费的（支持24小时的历史数据回溯），查看相关信息：

  select pev.pev_register_info();

大数据DataX：DataX安装及使用

文章目录

DataX安装及使用

一、安装及使用

二、​​​​​​​​​​​​​​入门案例

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DataX安装及使用

一、安装及使用

DataX3.0只能安装到Linux中，需要有JDK8、Python环境（推荐Python2.6，Centos7自带python为2版本）,如果自己下载DataX源码进行编译，那么需要的Maven3.x版本，这里我们直接下载DataX编译好的安装包。

tar -zxvf ./datax.tar.gz

下载地址：https://github.com/alibaba/DataX。下载之后直接解压到某一路径下完成安装，进入bin目录，即可运行同步作业：

cd  YOUR_DATAX_HOME/bin
python datax.py YOUR_JOB.json

二、​​​​​​​​​​​​​​入门案例

DataX自带了一个“streamreader”读入数据、“streamwriter”写出数据的自检脚本，可以运行此脚本检查DataX是否正常运行。

文件路径为“ YOUR_DATAX_HOME/job/job.json”，执行自检脚本命令为：

python YOUR_DATAX_HOME/bin/datax.py YOUR_DATAX_HOME/job/job.json
python /export/server/datax/bin/datax.py /export/server/datax/job/job.json

关于以上“job.json”文件的解释如下：

注意：以上“ErrorLimit”设置指的是在Datax中Job支持用户对于脏数据的自定义监控和告警，包括对脏数据最大记录数阈值（record值）或者脏数据占比阈值（percentage值），当Job传输过程出现的脏数据大于用户指定的数量/百分比，DataX Job报错退出。

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