教程•
2023-12-12

用户指南｜使用 Helm Chart 部署单机版 GreptimeDB

本篇文章将讲解如何使用 Helm Chart 部署单机版 GreptimeDB，并将数据保存在AWS S3 以及阿里云 OSS 等对象存储上。
用户指南｜使用 Helm Chart 部署单机版 GreptimeDB
本页内容
Yang Li
Software Engineer

GreptimeDB 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 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 部署单机版 GreptimeDB，并将数据保存在AWS S3 以及阿里云 OSS 等对象存储上。

配置 Helm Chart 环境 ​

首先需要安装 Helm 工具，可以根据 安装文档 中的说明进行安装。

在部署应用程序之前，需要将 greptime 仓库 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

安装 Greptime Chart ​

sql
helm install greptimedb-standalone greptime/greptimedb-standalone -n default

要安装特定版本的 Chart，使用以下命令：

helm install greptimedb-standalone greptime/greptimedb-standalone -n default --version

使用 kubectl 命令行工具查看 GreptimeDB:

sql
kubectl get po
NAME                      READY   STATUS    RESTARTS   AGE
greptimedb-standalone-0   1/1     Running   0          15s

将数据保存到 AWS S3 ​

在之前的教程中，我们分享过如何运行 GreptimeDB 二进制，并将数据保存至 AWS S3 或阿里云 OSS同样，我们也可以通过使用容器化方式部署 GreptimeDB 并将数据存储到云上，以获得更大弹性和可靠性。详细步骤如下：

sql
helm upgrade greptimedb-standalone greptime/greptimedb-standalone -n default \
  --set env.GREPTIMEDB_STANDALONE__STORAGE__TYPE="S3" \
  --set env.GREPTIMEDB_STANDALONE__STORAGE__BUCKET="bucket-name" \
  --set env.GREPTIMEDB_STANDALONE__STORAGE__ROOT="/test-data" \
  --set env.GREPTIMEDB_STANDALONE__STORAGE__REGION="s3-region" \
  --set env.GREPTIMEDB_STANDALONE__STORAGE__ACCESS_KEY_ID="your-access-key-id" \
  --set env.GREPTIMEDB_STANDALONE__STORAGE__SECRET_ACCESS_KEY="your-secret-access-key"

这里有一些参数，可以替换成你的 S3 信息:

  • GREPTIMEDB_STANDALONE__STORAGE__TYPE：指定存储类型为 S3

  • GREPTIMEDB_STANDALONE__STORAGE__BUCKET：S3 Bucket 名字

  • GREPTIMEDB_STANDALONE__STORAGE__ROOT：数据存储目录，这里设定为 /test-data

  • GREPTIMEDB_STANDALONE__STORAGE__REGION：S3 的 Region

  • GREPTIMEDB_STANDALONE__STORAGE__ACCESS_KEY_ID：访问S3的Access Key

  • GREPTIMEDB_STANDALONE__STORAGE__SECRET_ACCESS_KEY：访问 S3 的 Secret Key

当 Pod 启动之后，执行测试将数据写入 S3：

sql
kubectl port-forward svc/greptimedb-standalone 4002:4002 > a.out &

可以使用 MySQL 协议连接 GreptimeDB：

sql
mysql -h 127.0.0.1 -P 4002

执行建表语句，这里的表名为 s3_test_table:

sql
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：

sql
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：

(图 1：AWS S3 控制台)
(图 1：AWS S3 控制台)

还可以通过 Dashboard[5] 访问 GreptimeDB：

sql
Ikubectl port-forward svc/greptimedb-standalone 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：

(图 2：查看写入数据)
(图 2：查看写入数据)

将数据保存到阿里云 OSS ​

sql
helm upgrade greptimedb-standalone greptime/greptimedb-standalone -n default \
  --set env.GREPTIMEDB_STANDALONE__STORAGE__TYPE="Oss" \
  --set env.GREPTIMEDB_STANDALONE__STORAGE__BUCKET="bucket-name" \
  --set env.GREPTIMEDB_STANDALONE__STORAGE__ROOT="/test-data" \
  --set env.GREPTIMEDB_STANDALONE__STORAGE__REGION="oss-region" \
  --set env.GREPTIMEDB_STANDALONE__STORAGE__ACCESS_KEY_ID="your-access-key-id" \
  --set env.GREPTIMEDB_STANDALONE__STORAGE__ACCESS_KEY_SECRET="your-access-key-secret" \
  --set env.GREPTIMEDB_STANDALONE__STORAGE__ENDPOINT="oss-endpoint"

这里有一些参数，可以替换成你的 OSS 信息：

  • GREPTIMEDB_STANDALONE__STORAGE__TYPE：指定存储类型为 OSS

  • GREPTIMEDB_STANDALONE__STORAGE__BUCKET：OSS Bucket 名字

  • GREPTIMEDB_STANDALONE__STORAGE__ROOT：数据存储目录，这里设定为 /test-data

  • GREPTIMEDB_STANDALONE__STORAGE__REGION：OSS 的 Region

  • GREPTIMEDB_STANDALONE__STORAGE__ACCESS_KEY_ID：访问OSS的Access Key

  • GREPTIMEDB_STANDALONE__STORAGE__ACCESS_KEY_SECRET：访问 OSS 的 Secret Key

  • GREPTIMEDB_STANDALONE__STORAGE__ENDPOINT：访问 OSS 的 Endpoint

当 Pod 启动之后，执行测试将数据写入 OSS：

kubectl port-forward svc/greptimedb-standalone 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:

sql
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：

sql
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：

sql
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 (0.04 sec)

登陆阿里云 OSS 的控制台查看写入的数据：

(图 3：阿里云 OSS 控制台)
(图 3：阿里云 OSS 控制台)

总结 ​

本文介绍了通过使用 Helm Chart 部署单机版 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。在下一篇文章中，我们将继续介绍如何用 Helm Chart 部署分布式 GreptimeDB，敬请期待。

关于 Greptime ​

Greptime 格睿科技专注于为可观测、物联网及车联网等领域提供实时、高效的数据存储和分析服务，帮助客户挖掘数据的深层价值。目前基于云原生的时序数据库 GreptimeDB 已经衍生出多款适合不同用户的解决方案，更多信息或 demo 展示请联系下方小助手（微信号：greptime）。

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