用户指南｜使用 Helm Chart 部署分布式 GreptimeDB

Original Yang Li GreptimeDB 2024-01-30

GreptimeDB^[1] 作为云时代基础设施的时序数据库，从第一天开始就积极拥抱云原生技术，将数据库部署在 Kubernetes 上可以提供可伸缩性、自愈能力和简化的部署和管理，从而为应用程序提供了强大的弹性和可靠性。

Helm^[2^] 是一个用于管理 Kubernetes 应用程序的包管理器，通过使用 Helm Chart，可以轻松地将应用程序打包、配置和部署到 Kubernetes 集群中。

本篇文章将讲解如何使用 Helm Chart 部署分布式 GreptimeDB，并将数据保存在 AWS S3 以及阿里云 OSS 等对象存储上。

01配置 Helm Chart 环境

首先需要安装 Helm 工具，可以根据安装文档^[3]中的说明进行安装。

在部署应用程序之前，需要将 greptime 仓库^[4]添加到 Helm 中，仓库包含了一系列可用的 Helm Charts。使用以下命令将 greptime 仓库添加到 Helm：

helm repo add greptime https://greptimeteam.github.io/helm-charts/
helm repo update

使用以下命令浏览可用的 Helm Charts：helm search repo greptime --devel -l

02安装 Charts

2.1 安装 etcd

helm install etcd oci://registry-1.docker.io/bitnamicharts/etcd \
  --set replicaCount=1 \
  --set auth.rbac.create=false \
  --set auth.rbac.token.enabled=false \
  -n default

2.2 安装 greptimedb-operator

helm install greptimedb-operator greptime/greptimedb-operator -n default

2.3 安装 greptimedb-cluster

helm install mycluster greptime/greptimedb-cluster -n default

要安装特定版本的 Chart，使用以下命令：

helm install mycluster greptime/greptimedb-cluster -n default --version <chart-version>

使用 kubectl 命令行工具查看安装的 Pod:

kubectl get po -n default
NAME                                   READY   STATUS    RESTARTS   AGE
etcd-0                                 1/1     Running   0          2m18s
etcd-1                                 1/1     Running   0          2m18s
etcd-2                                 1/1     Running   0          2m18s
greptimedb-operator-546b5f9656-tz9gn   1/1     Running   0          2m1s
mycluster-datanode-0                   1/1     Running   0          32s
mycluster-datanode-1                   1/1     Running   0          27s
mycluster-datanode-2                   1/1     Running   0          21s
mycluster-frontend-76cbf55687-4drvx    1/1     Running   0          15s
mycluster-meta-6b7974464b-bbt4h        1/1     Running   0          33s

2.4 卸载 greptimedb-cluster

helm uninstall mycluster -n default

03将数据保存到 AWS S3

helm install mycluster greptime/greptimedb-cluster \
  --set storage.s3.bucket="your-bucket" \
  --set storage.s3.region="region-of-bucket" \
  --set storage.s3.root="/greptimedb-data" \
  --set storage.credentials.secretName="s3-credentials" \
  --set storage.credentials.accessKeyId="your-access-key-id" \
  --set storage.credentials.secretAccessKey="your-secret-access-key"

这里有一些参数，可以替换成你的 S3 信息:

bucket：S3 Bucket 名字
region：S3 Bucket Region
root：数据存储目录，这里设定为 /greptimedb-data
secretName：S3 Credentials Secret Name
accessKeyId：AWS Access Key ID
secretAccessKey：AWS Secret Access Key

当 Pod 启动之后，执行测试将数据写入 S3：kubectl port-forward svc/mycluster-frontend 4002:4002 > a.out &

可以使用 MySQL 协议连接 GreptimeDB：

mysql -h 127.0.0.1 -P 4002

执行建表语句，这里的表名为 s3_test_table:

CREATE TABLE s3_test_table (
  host STRING,
  idc STRING,
  cpu_util DOUBLE,
  memory_util DOUBLE,
  disk_util DOUBLE,
  ts TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  PRIMARY KEY(host, idc),
  TIME INDEX(ts)
);

往 s3_test_table 中插入数据：

INSERT INTO s3_test_table
VALUES
    ("host1", "idc_a", 11.8, 10.3, 10.3, 1667446797450),
    ("host1", "idc_a", 80.1, 70.3, 90.0, 1667446797550),
    ("host1", "idc_b", 50.0, 66.7, 40.6, 1667446797650),
    ("host1", "idc_b", 51.0, 66.5, 39.6, 1667446797750),
    ("host1", "idc_b", 52.0, 66.9, 70.6, 1667446797850),
    ("host1", "idc_b", 53.0, 63.0, 50.6, 1667446797950),
    ("host1", "idc_b", 78.0, 66.7, 20.6, 1667446798050),
    ("host1", "idc_b", 68.0, 63.9, 50.6, 1667446798150),
    ("host1", "idc_b", 90.0, 39.9, 60.6, 1667446798250);

登陆 AWS S3 的控制台查看写入的数据：

还可以通过 Dashboard^[5] 访问 GreptimeDB：

kubectl port-forward svc/mycluster-frontend 4000:4000 > a.out &在浏览器访问 http://localhost:4000/dashboard/query 浏览 Dashboard，执行 select *from s3_test_table; 查看写入的数据：

卸载 greptimedb-cluster:
helm uninstall mycluster -n default

04将数据保存到阿里云OSS

helm install mycluster greptime/greptimedb-cluster -n default \
  --set storage.oss.bucket="bucket-name" \
  --set storage.oss.region="oss-region" \
  --set storage.oss.root="/greptimedb-data" \
  --set storage.oss.endpoint="oss-endpoint" \
  --set storage.credentials.secretName="oss-credentials" \
  --set storage.credentials.accessKeyId="your-access-key-id" \
  --set storage.credentials.secretAccessKey="your-secret-access-key"

这里有一些参数，可以替换成你的 OSS 信息：

bucket：OSS Bucket 名字
region：OSS Bucket Region
root：数据存储目录，这里设定为 /greptimedb-data
secretName：OSS Credentials Secret Name
endpoint: OSS Endpoint
accessKeyId：AliCloud Access Key ID
secretAccessKey：AliCloud Secret Key

当 Pod 启动之后，执行测试将数据写入 OSS：kubectl port-forward svc/mycluster-frontend 4002:4002 > a.out &

通过 MySQL 协议连接 GreptimeDB:

mysql -h 127.0.0.1 -P 4002执行建表语句，这里的表名为 oss_test_table:

CREATE TABLE oss_test_table (
  host STRING,
  idc STRING,
  cpu_util DOUBLE,
  memory_util DOUBLE,
  disk_util DOUBLE,
  ts TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  PRIMARY KEY(host, idc),
  TIME INDEX(ts)
);

往 oss_test_table 中插入数据：

INSERT INTO oss_test_table
VALUES
    ("host1", "idc_a", 11.8, 10.3, 10.3, 1667446797450),
    ("host1", "idc_a", 80.1, 70.3, 90.0, 1667446797550),
    ("host1", "idc_b", 50.0, 66.7, 40.6, 1667446797650),
    ("host1", "idc_b", 51.0, 66.5, 39.6, 1667446797750),
    ("host1", "idc_b", 52.0, 66.9, 70.6, 1667446797850),
    ("host1", "idc_b", 53.0, 63.0, 50.6, 1667446797950),
    ("host1", "idc_b", 78.0, 66.7, 20.6, 1667446798050),
    ("host1", "idc_b", 68.0, 63.9, 50.6, 1667446798150),
    ("host1", "idc_b", 90.0, 39.9, 60.6, 1667446798250);

查看写入的数据：

mysql> select *from oss_test_table;
+-------+-------+----------+-------------+-----------+-------------------------+
| host  | idc   | cpu_util | memory_util | disk_util | ts                      |
+-------+-------+----------+-------------+-----------+-------------------------+
| host1 | idc_a |     11.8 |        10.3 |      10.3 | 2022-11-03 03:39:57.450 |
| host1 | idc_a |     80.1 |        70.3 |        90 | 2022-11-03 03:39:57.550 |
| host1 | idc_b |       50 |        66.7 |      40.6 | 2022-11-03 03:39:57.650 |
| host1 | idc_b |       51 |        66.5 |      39.6 | 2022-11-03 03:39:57.750 |
| host1 | idc_b |       52 |        66.9 |      70.6 | 2022-11-03 03:39:57.850 |
| host1 | idc_b |       53 |          63 |      50.6 | 2022-11-03 03:39:57.950 |
| host1 | idc_b |       78 |        66.7 |      20.6 | 2022-11-03 03:39:58.050 |
| host1 | idc_b |       68 |        63.9 |      50.6 | 2022-11-03 03:39:58.150 |
| host1 | idc_b |       90 |        39.9 |      60.6 | 2022-11-03 03:39:58.250 |
+-------+-------+----------+-------------+-----------+-------------------------+
9 rows in set (0.01 sec)

登陆阿里云 OSS 的控制台查看写入的数据：

如果需要使用 Helm Chart 部署 Standalone GreptimeDB，请参考我们的上一篇文章

05总结

本文介绍了通过使用 Helm Chart 部署分布式 GreptimeDB，并配置数据存储在 AWS S3 或阿里云 OSS 的方法。在云原生时代下，此方法不仅提高了数据管理的弹性和可靠性，还简化了部署和管理过程。

Reference

[1] https://github.com/GreptimeTeam/greptimedb

[2] https://helm.sh/

[3] https://helm.sh/docs/intro/install/

[4] https://github.com/GreptimeTeam/helm-charts

[5] https://github.com/GreptimeTeam/dashboard

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关于 Greptime

Greptime 格睿科技于 2022 年创立，目前正在完善和打造时序数据库GreptimeDB，格睿云 GreptimeCloud 和可观测工具 GreptimeAI 这三款产品。

GreptimeDB 是一款用 Rust 语言编写的时序数据库，具有分布式、开源、云原生、兼容性强等特点，帮助企业实时读写、处理和分析时序数据的同时，降低长期存储的成本。

GreptimeCloud 基于开源的 GreptimeDB，为用户提供全托管的 DBaaS，能够与可观测性、物联网等领域结合的应用产品结合。利用云提供软件和服务，可以达到快速的自助开通和交付，标准化的运维支持，和更好的资源弹性。

GreptimeAI 是为 LLM 应用量身定制的可观测性解决方案，开发者可以通过该方案全面、深入地了解应用的成本、性能、流量和安全情况，在保证低成本和高性能的同时提供高效可靠的分析能力，同时保留了时序数据库的灵活性。

GreptimeCloud 已正式公测，欢迎关注公众号或官网了解最新动态！

官网：https://greptime.cn/

GitHub: https://github.com/GreptimeTeam/greptimedb

文档：https://docs.greptime.cn/

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