管理日志、IoT和事件数据的设计模式 Trafodion在IoT（物联网）空间、电信和网络安全中的一个常见应用场景是用一个非常大的单表，记录实时事件。用户希望快速摄取新数据，查询数据，并清理过时的数据。 对于这种情况，我们一般建议客户使用一种设计模式。该模式包含三个要素：Salting、分块和Stripe合并。 Salting 第一个要素是salting，在集群中平均分布数据。通过salting 不仅平均分布全部数据，而且在集群中的所有节点均匀分布热（最新）数据。Salting基于哈希散列，运用哈希散列函数计算每一行的 region 号。一般情况下，这是基于运营型查询中使用的一列或多列，比如客户id或设备id。 Trafodion自动管理salt。计算哈希散列函数，并自动对Salt列执行条件判断。SQL的Insert、Select和Delete语句不需要任何特殊的操作。 数据均匀分布之后， [阅读更多]

EsgynDB Manager 简介 EsgynDB Manager 是一款适用于EsgynDB的基于Web的企业管理工具，它允许数据库管理员： 监控Esgyn节点和Esgyn服务的运行状态。 监控集群或节点的关键系统、HBase和EsgynDB的各项运行时指标。 监控并管理（取消）EsgynDB查询。 查看详细的编译时和运行时查询统计信息，包括可视和文本解释计划。 生成系统资源使用情况的电子邮件或HTTP警报。 查看数据库对象及其属性（包括权限和对象关系）。 监控活跃的EsgynDB会话和用户。 通过查询工作台（Query Workbench）执行临时查询，生成解释计划，以便调整查询。 EsgynDB Manager体系架构 EsgynDB Manager部署在EsgynDB集群的主节点或管理节点上。 DB Manager作为嵌入式jetty webserver。无需安装额外的包。 [阅读更多]

本文介绍了如何将数据从现有的RDBMS迁移到Trafodion数据库。从其它的RDBMS或外部数据源向Trafodion集群中导入大量的重要数据，可以通过下面两步完美实现： 在Trafodion集群中，将数据从源头导入Hive表。使用下列方法之一: 在Trafodion系统中，使用一个类似Apache SqoopTM的工具，将数据从远程的RDBMS（例如，MySQL或Oracle）迁移到Hive表。更多信息，请参阅使用Sqoop将数据导入Hive。 在Trafodion集群中，将需要导入Trafodion的数据复制到HDFS。使用Hive外部表，使这些数据能从Hive中看到。更多信息，请参阅创建Hive外部表。 使用Trafodion的LOAD语句，将数据从Hive导入Trafodion表。更多信息，请参阅使用Bulk Load将数据加载到Trafodion表。 使用Sqoop将数据导入H [阅读更多]

提供真正的Hadoop分布式跨集群事务管理器 目前，Hadoop广泛应用于BI和分析工作负载。HBase在Hadoop上提供低延迟的NoSQL Big Table解决方案，托管运营型工作负载。但是，HBase内建的原子操作不适用于具有复合操作的工作负载。随着事务型SQL-on-HBase解决方案的出现，Hadoop生态系统使企业能够在Hadoop上全面运行各种事务型工作负载。这种转变将带来以下好处： 在软件和专有硬件方面，降低成本。 为需要处理动态变化的应用程序提供schema灵活性。 增强Hadoop的弹性扩展，满足Big Data的高容量和速度。 集成Hadoop平台上的半结构化和非结构化数据，获得更多的业务价值。 对于从运营型系统迁移到Hadoop用于分析的数据，消除数据的延迟、重复和同步。 将工作负载转移到可扩展的架构，减少对重要的运营型系统（托管运营型、历史、外部Big Dat [阅读更多]

Apache Kafka的Apache Trafodion消费者 本文介绍了如何实现Apache Trafodion与Apache Kafka的无缝结合。我们展示了Trafodion如何轻松地获取数据，如何结合不同的开源组件，从而使用 Apache Kafka、 Trafodion、 HBase 和Hadoop创建近实时的流式处理工作流。 如何实现各组件的结合？ 什么是Kafka？Kafka是一个分布式、分区、多复本的日志提交服务。Kafka维护按类区分的消息，称为主题（topic）。生产者（producer）向Kafka的主题发布消息。消费者（consumer）订阅主题，接收发布到这些主题的消息。一个主题就是一个类别或者一个可订阅的条目名称。对每个主题来说，Kafka维护的是一个分区日志（partitioned log）。客户端控制将消息发布到哪个分区。 Kafka集群包含一个或多个服务 [阅读更多]

Apache Trafodion（正在孵化）宣布完成了Apache孵化器项目的第一个版本。Trafodion 1.3 修复了多种bug，增加了新功能、改进了Apache Trafodion页面。点击此处或查看版本说明。 这3个月内，有很多新的贡献者和代码提交者参与了Trafodion项目。该项目的社区正在日益壮大，致力于构建开源的、分布式、全量ACID的Hadoop生态系统数据库。Trafodion欢迎更多贡献者的加入。关于详细信息，请参阅http://trafodion.incubator.apache.org。 祝贺Apache Trafodion的项目团队实现了本次的重大成果！ [阅读更多]

对象-关系映射(ORM)提供了一个框架，应用程序可以使用一个对象范例，查询并操作数据库中的数据。该框架以多种语言实现，封装了数据操作所需的代码。这样，您无需了解SQL，即可使用一个对象访问数据，该对象隐藏了每个数据库查询语言的变化。 假设有以下的Employees表： Id Name Address Department Salary 1 John Milpitas, CA Engineer $ 100,000 2 Tom Cupertino, CA Support $ 80,000 3 James Sunnyvale, CA Pubs $ 70,000 4 Mike San Jose, CA Marketing $ 95,000 5 Maya Fremont, CA Sales Rep $ 80,000 以下示例在Employees表中检索可获得的ID、Name和Salary列： S [阅读更多]

周二，Esgyn发布了EsgynDB企业版2.0，新增了多种功能的支持。本文介绍了跨数据中心的全面双活事务支持。对于跨多行、表和/或服务器的事务，Hadoop生态系统支持在异地、各集群或表中复制关键的运营型业务数据。该功能支持异地的高可用集群，因此对关键数据是非常重要的。如果由于自然灾害、同城状况、人为错误导致集群offline，则可以立即启用另一个peer集群，并实现零事务丢失。 通过双活配置，集群不会在无灾难时闲置，而是和其他的EsgynDB集群一样处理运营型工作负载。也就是说，不存在“热备”的概念，节省了无谓的空间、时间、电力和人力，用户可用同时从两个数据中心获取价值。EsgynDB企业版2.0的跨数据中心双活扩展了读/写工作负载，提供了灾难恢复零事务丢失机制。 EsgynDB企业版2.0支持以下两种跨数据中心的配置： 单Master (图 1): 应用程序只在一个集群上进行更新 [阅读更多]

相比于其他的SQL-on-Hadoop解决方案，Trafodion具有怎样的优势？“在Hadoop上运行运营型工作负载”一文中，我指出了Trafodion专注于运营型工作负载（OLTP、ODS）。本文介绍了Trafodion和其他SQL-on-Hadoop解决方案在技术上的差异。 本文中，我探讨了造就一流数据库的四个关键要素，介绍了Trafodion是如何实现这些要素的。您可以将Trafodion与其他数据库做一个对比。 时间、金钱、人才 Oracle、SQL Server、DB2、Teradata等各种优秀的RDBMS付出了数十年的努力、投入了数百万美元、拥有众多数据库的人才，致力于构建数据库引擎。而Trafodion的鼻祖是Tandem的NonStop SQL/MX，并直接继承了NonStop SQL/MX的分支Neoview（超过3亿美元的投资以及超过20年的研发投入）。 我们的数 [阅读更多]

相比于Oracle、IBM DB2、Microsoft SQL Server、Informix、MySQL、PostgreSQL、Teradata等关系型数据库以及Impala、Tez、Hive、Drill、Presto等SQL-on-Hadoop解决方案，Apache TrafodionTM（正在孵化）具有怎样的优势？ Apache Trafodion是一流的数据库，与上述的关系型数据库并驾齐驱。每个数据库的功能和性能都不相同。如果您要从一个数据库技术转移到另一个数据库技术，会遇到很多挑战（除非您只使用ANSI SQL功能）。但是，如果您在Trafodion上开发新的应用程序，就会发现Trafodion支持数据库通常需要的所有功能。 而与其他的SQL-on-Hadoop技术相比，Trafodion具有更强大的数据库引擎，支持更多功能。只是Trafodion在目前优化的工作负载类型方面有所 [阅读更多]