Greenplum 6: 混合负载的理想数据平台 高小明 全球领先的开源MPP大数据平台 可扩展性 ACID事务 VS 分布式 简单易用 VS 结构化 半结构非结构化 VS 事务型 分析型 VS MPP - massively parallel processing - 大规模并行处理 master standby primary TPC-B基准测试：环境 基于谷歌云平台（Google Cloud Platform，简称GCP），为5个虚拟主机的集群，包含一 个master主机和四个segment主机，master和segment虚拟主机的配置信息如下 master segment 虚拟机类型 n1-standard-16 n1-standard-8 CPU核数 16 8 内存大小（GB） 60 30 CPU平台 Intel Haswell

基于GP打造SaaS化电商服务平台 聚水潭 秃鹰 赵坚密 2019.08.10 聚水潭成立于2014年1月，创始人兼CEO骆海东拥有超过二十年传统 及电商ERP的研发和实施部署经验，公司核心管理团队来自于阿里巴 巴、亚马逊、中国平安和麦包包等知名公司。 聚水潭创建之初，以电商SaaS ERP切入市场，凭借出色的产品和服务， 快速获得市场领先地位。随着客户需求的不断变化，如今聚水潭已经 发展成为以SaaS 发展成为以SaaS ERP为核心，集多种商家服务为一体的SaaS协同平台， 为全国近20万家电商企业提供全面的信息化解决方案。 经过5年多的发展，公司员工从2014年成立之初的9人增加到现在 1200多人。聚水潭已在全国设立了40多个线下服务分支机构，服务范 围覆盖超过268个城市，为客户提供及时、周到和专业的服务。 来自阿里巴巴旗下商家服务市场的最新数据显示，聚水潭已是企业 ERP类目中使用商家

Greenplum 5： 新一代数据平台 开源、支持多种云的高级分析数据平台 作者：Keaton Adams、 Dan Baskette、 Cesar Rojas pivotal.io/cn 白皮书 2 © Copyright 2017 Pivotal Software, Inc.保留所有权利。 PIVOTAL GREENPLUM 5：新一代数据平台 目录 关于本白皮书 ..... .......................................................................3 Pivotal Greenplum 5：新一代数据平台 .........................................................................................3 以开源创新替代专有分析环境 ............................................................................... 4 支持多种云不受限于基础架构的数据平台 ..................................................................................................

白皮书 开源 Greenplum 新篇章： 兼容欧拉开源操作系统的数据平台 支持国产生态的高级分析数据平台 作者：Greenplum 中文社区、 欧拉开源社区 完全兼容欧拉开源操作系统的 HTAP 数据平台 Greenplum 白皮书 ...................................................................................... 6 欧拉开源操作系统平台架构 ................................................................................................ ......................................................................... 8 Greenplum：新一代 HTAP 数据平台 ..................................................................................................

云原生平台用户手册 ©2023 OpenPie All Rights Reserved. 社区版本 ����� 2 �� PieCloudDB ����� PieCloudDB �������������������� �������������������������������������� �����PieCloudDB ������������������

在集群完成计算任务时，可以进行资源回收，节省成本 6 PieCloudDB 云原生虚拟数仓 杭州拓数派科技发展有限公司（又称“OpenPie”）认为计算技术目前经历了三代平台: ①大型机时代；②PC机时 代；和 ③云计算时代。每一代计算平台的变更，都带来了数据计算技术的突破性创新的可能性。随着计算技术从大型 机时代变革为PC机时代，PC机逐渐取代大型机，极大地降低计算门槛，计算资源日渐丰富，数据计算技术突破性创 ”「数据计算，只为新发现」为使命，旗下云原生虚拟数仓 PieCloudDB，运用全新 eMPP（elastic Massive Parallel Processing） 分布式技术，可将物理数仓整合到云原生数据 计算平台，根据数据授权动态创建虚拟数仓，按需灵活计算，打破数据孤岛，支撑更大模型所需的数据和计算。 PieCloudDB 为企业构建「坚如磐石」的虚拟数仓，以云资源最优化配置实现无限数据计算可能，基于新一代数仓虚 器中，同时也提供 PieCloudDB 公有云 SaaS 服务。 数据处理层 PieCloudDB 核心服务层，提供了并行数据处理能力，拥有元数据节点、计算节点、存储节点以及云原生管控平台节 点等共四种角色，具体说明如下： 1. 元数据节点： 提供元数据服务，如元数据存储共享、分布式锁、多版本管理、多集群并发、高可用以 及用户权限等功能；

客户报表 电汇通知 分部记分卡 客户关系管理、收 购和盈利率 欺诈检测 欺诈分析 客户流失分析 响应时间 流量分析 产品关联/捆绑 零售 存储运营分析 客户忠诚度计划 协作规划和预估 预防亏损 优化供应链 当今的数据仓库方案 基于硬件 专有，昂贵 不可扩展 针对OLTP进行了优化 主流 10 数据库行业所面临的挑战 0 1 2 3 4 5 过去Google™ 曾经用来实现信息搜索功能的技术， 现在被Greenplum用于数据仓库 现在的解决方案 12 Greenplum愿景：企业数据集合 13 • 在企业内创建统一的数据运算平台 • 企业所有者可以直接控制其数据实例 • 通过实体整合提供企业级数据访问功能 • 灵活的扩展和配置降低了投资的平均风险 源文件 源数据 源数据 源文件 数据仓库和分析应 用程序 Greenplum数据架构 全球最强大的分析数据仓库 海量并行查询 • 可以比以往更快地获取 查询结果 • 在数据增长的同时确保 高性能分析 统一的分析处理功能 • 为数据仓库、市场、 ELT、文本挖掘、统计 运算提供统一的平台 • 可以使用SQL、 MapReduce、R等在 所有层次上对任何数 据进行并行分析 19 通过经济的方案扩展 到千万亿字节规模 • 不用担心数据增长或 者开始的规模太小 • 在商用硬件上通过线

PiecloudDB 邓 画 云原生虚拟数仓 杭州拓数派科技发展有限公司 (又称“Openpie”) 认为计算技术目前经历了三代平台: @大型机时代; @PC机时 代; 和 回云计算时代。每一代计算平台的变更，都带来了数据计算技术的突破性创新的可能性。随着计算技术从大型 机时代变革为PC机时代，PC机逐渐取代大型机，极大地降低计算门极，计算资源日渐丰富，数据计算技术突破性创 支持部署在物理服务器、庶拟机以及容 器中,同时也提供 PieCloudDB 公有云 Saa5 服务。 * ”数据处理层 PieCloudDB 核心服务层，提供了并行数据处理能力，拥有元数据节点、计算节点、存储节点以及云原生平台节点等 共四种角色，具体说明如下: 1. 元数据节点; 提供元数据服务，如元数据存储共享、分布式锁、多版本管理、多集群并发、高可用以 及用户权限等功能; 2. 计算节点: 无状态节点 (包括 Coordinator 、执行计划、查询优化、数据加载、连接管理、并行计算以及资源隔离 等功能; 3. 存储节点; 存算分离架构，支持本地存储和云存储，推荐采用对象存储，提供数据压缩、数据加密、 多模存储以及多级缓存等功能; 4. 云原生平台节点: PieCloudDB 集群管控节点，提供数据洞察和集群运维等功能，支持可视化的数据 分析、性能监控、集群启停、自动化部署以及权限管控等能力; 用户或者应用可直接调用 PieCloudDB

JDBC 驱动 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74 4.1.2 Java API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 简介 . . . . . . . 算法配置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150 4.1.5 特殊 API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152 数据分片 . . . . . 可插拔架构，通过插件开放扩展功能。它提供多源异构数据库增强平台，进而围绕其上层 构建生态。 Apache ShardingSphere 设计哲学为 Database Plus，旨在构建异构数据库上层的标准和生态。它关注如 何充分合理地利用数据库的计算和存储能力，而并非实现一个全新的数据库。它站在数据库的上层视角， 关注它们之间的协作多于数据库自身。 ShardingSphere-JDBC