Greenplum（当时还是一个 Startup 公司，创始人家门口有 一棵青梅 ——greenplum，因此而得名）召集了十几位业界大咖（据 说来自 google、yahoo、ibm 和 TD），说干就干，花了一年多的时间 完成最初的版本设计和开发，用软件实现了在开放 X86 平台上的分布 式并行计算，不依赖于任何专有硬件，达到的性能却远远超过传统高 昂的专有系统。 Big Date2.indd 2 16-11-22 l等等）， 但是 Postgresql 是单实例数据库，怎么能在多个 X86 服务器上运行多 个实例且实现并行计算呢？为了这，Interconnnect 大神器出现了。在 那一年多的时间里，大咖们很大一部分精力都在不断的设计、优化、 开发 Interconnect 这个核心软件组件。最终实现了对同一个集群中多 个 Postgresql 实例的高效协同和并行计算，Interconnect 承载了并行 供了编译后的模块开箱即用，如：oraface、postgis、pgcrypt 等， 对于其它模块，用户可以自行将 contrib 下的代码与 Greenplum 的 include 头文件编译后，将动态 so 库文件部署到所有节点就可进行测 试使用了。有些模块还是非常好用的，例如：oraface，基本上集成了 Oracle 常用的函数到 Greenplum 中，曾经在一次 PoC 测试中，用户 提供的 22 条 Oracle

................................................................................. 10 Greenplum 集群多站点复制 ............................................................................................... openEuler 成功测试运行所做努力贡献的人员表示感谢！ 摘要 Greenplum 不受限于基础架构，这意味着它是一种可完全移植的分析数据库软件解决方案，可部署在不同操作系统、 不同芯片的环境，适合本地部署、多云环境（公有云和私有云）中。Greenplum 6 及未来发布的 Greenplum 7 丰富的 HTAP 特性，具备良好性能、可靠性和稳定性，使得 Greenplum 务场景，能够处理多种并发混合工作负载，专为满足在多结构数据环境中进行实时分析的需求而设计。 欧拉开源操作系统是一款面向数字基础设施的操作系统，支持服务器、云计算、边缘计算、嵌入式等应用场景，支持多 样性计算，致力于提供安全、稳定、易用的操作系统。 Greenplum 与欧拉开源社区强强联手，不仅是双方业务用户所期盼的，同时也是 Greenplum 社区与对中国本地开源社 区的深入

.................................................................................. - 263 - 第十二章：安装部署与初始化 .............................................................................................. Master，就目前已有用户的使用情况来看，即便是编者有幸参与建设的 192 台计算节点的集群，Master 的资源依然很空闲，并不会成为性能的瓶颈，同时，因为 是单 Master，可以最大限度的规避多 Master 架构的系统表频繁不一致的缺陷。 GP 是基于 PostgreSQL 发展而来，用户端可以如同访问 PostgreSQL 那样与 GP 进行交互。可以通过 PostgreSQL 客户端程序(如 系统的重要组件，在用户执行查询时，每个 Instance 都需要执行相 应的处理，网络层涉及到 Instance 之间的通信和数据传输，网络层可以使用标准的 以太网协议。不要认为网络只是连通作用，请按照 GP 的安装部署要求，必须使用万兆 网络作为内部互联网络，否则，一定会遭受很多网络方面的困扰。 在缺省情况下，网络层使用 UDPIFC 协议。这是经过改善的 UDP 协议，在 UDP 协 议的基础上增强了数据包校验，其可靠性与

定位不同，多集群配合形成逻辑大集群 20 Greenplum现状说明 Greenplum多层业务规划图 21 Greenplum现状说明 三 Greenplum体系架构 二 数据仓库体系架构 一 Greenplum开发规范 五 Greenplum运维体系 四 Greenplum扩展规划 六 22 Greenplum运维体系 环境创建与部署 • 部署流程 Ø 规划部署方案 Ø 软件 / postgresql软件 Ø 初始化实例 Ø 修改实例参数文件 Ø 初始化业务所需库表环境、用户环境 Ø 加载数据 Ø 业务程序访问 23 Greenplum运维体系 环境创建与部署 • 部署注意点 Ø 资源要充足（ETL，管理节点，数据节点，数据集市） Ø 万兆网络 （网络环境对功能和性能的影响） Ø 节点规划 （数据节点6-10个segment节点） Ø 参数调整 （操作系统参数，greenplum集群参数） -公司IDC_02 机房 26 Greenplum运维体系 系统状态监控 - gpcc -公司IDC_03机房 27 Greenplum运维体系 数据库备份 • 配置与结构备份 Ø 多机房级联备份 Ø Greenplum在本机进行第一次备份 Ø 备份通过rsync传输到同机房ETL服务器 Ø 各机房ETL服务器在备份到备份服务器 • 结果数据备份 Ø Greenplum集群与postgresql集市备份

UCloud 优刻得 12/206 4.确认⽀付 快速上⼿ Greenplum数据仓库 UDW Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 13/206 5.等待部署中 数据仓库规模不同，所需要的部署时间会有所差异。 快速上⼿ Greenplum数据仓库 UDW Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 14/206 快速上⼿ Greenplum数据仓库 numeric 开发指南 Greenplum数据仓库 UDW Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 83/206 ); 唯⼀约束：唯⼀约束确保存储在⼀张表中的⼀列或多列数据数据⼀定唯⼀。要使⽤唯⼀约束，表必须使⽤ Hash 分布策略，并且约束列必须和表的分布键对应的列⼀致（或者是超集） CREATE TABLE products( product_no integer UDW⽀持⾏式存储、列式存储。 ⾏存储的应⽤场景： 表数据在载⼊后经常 update; 表数据经常 insert； 查询中选择⼤部分的列； 列存储的应⽤场景： 列存储⼀般适⽤于宽表（即字段⾮常多的表）。在使⽤列存储时，同⼀个字段的数据连续保存在⼀个物理⽂件中，所以列存储的压缩率⽐普通压缩表的压缩率要⾼很多，另外在多数字段中筛 选其中⼏个字段中，需要扫描的数据量很⼩，扫描速度⽐较快。因此，列

步，全量同步是在两个节点之间全量拷贝文件，超过10 0000个对象，在数据目录下地文件数会可能达到上百万 个档，这些文件的拷贝需要花费很长时间 – 使用gpexpand扩容节点时，对象数多，对应到每个实例下的文件数非常多，将这些目的档重分布到新扩展的节 点时间会很长 – 系统表（pg_class,pg_attribute）太大，影响系统工作效率 – 系统元数据检查pg_checkcat等工具运行时间比较长 eap表的增备(是否发生过变化)  可指定并发数(同时多张表备份)，可指定编码Encoding  乐观锁设计——单表尝试加锁失败即认为该表本次备份失败  命令简单易用——单命令无需部署，参数基本保持与gpcrondump一致，自劢完成全部必要的准备工作  恢复可选表清单，可指定条件恢复部分数据，可恢复到指定增备日期 Greenplum集群之间数据传输 条件源端过滤，降低带条件场景的网络压力  源端可以是视图，自劢识别是否使用快速模式  命令可部署在可在集群外执行  自劢识别低速模式，快速模式和全速模式  可指定并发数(同时多张表传输)，可指定编码Encoding，解决特殊的乱码问题  命令简单易用——单命令无需部署，参数基本保持与gptransfer一致，自劢完成全部必要的准备工作

能力，并内置 并行存储、并行通讯、并行计算和优化技术。同时，Greenplum 还兼容 SQL 标准，具备强大、 高效、安全的 PB 级结构化、半结构化和非结构化数据存储、处理和实时分析能力，可部署于企 业裸机、容器、私有云和公有云中。值得一提的是，作为 OLAP 型的大数据平台, Greenplum 同 时还能够支持涵盖 OLTP 型业务的混合负载，从而帮助客户真正打通业务-数据-洞见-业务的闭环。 年开源以来，更是吸引了包括阿里云、百度云、中移动、旷世、去哪儿 网、易观、腾云科技、饿了么、金风科技在内大量开源用户。 Greenplum 大数据平台的优势 ● 一次打包到处运行的平台：部署灵活，不受限于硬件环境和平台，无论裸机、私有云、公 有云均可部署。硬件环境的普适性，提供了极大的灵活性，解放了硬件平台的制约和绑定， 从而允许客户灵活选择最适合的方案，降低未来的迁移代价，而开发、运维人员无需要学 习新的数据库处理技术，人力成本也能够大大降低。 函数和聚集，包括 PL/Python、PL/R、 PL/Java、PL/Perl、PL/PGSQL 和 C 等。 ● 支持标准的平台：支持 SQL、JDBC 和 ODBC 等行业标准。经过半个多世纪的发展， SQL 成为了数据平台的万向头，向上可以连接各种 BI 工具、可视化工具和数据分析工具， 向下可以连接各种 ETL 工具、各种数据源和各种格式的数据等。 ● 集成数据分析平台：支

表‘SALES’ 表‘SALES’ ■ 3.5倍的TPS提升 ■ master CPU使用率大幅提高 ■ TPS随着master CPU核数增加同 步提高 ■ 22万 TPS （192核单机部署 ，master+18 segments） 34 Pivotal Confidential–Internal Use Only TPC-B基准测试：UPDATE ■ 得益于并发更改特性 ■ 70倍的TPS提升 混合事务/分析处理 Gartner技术成熟度曲线 OLTP-OLAP独立部署 OLTP数据库 OLAP数据仓库 ■ 实时性 ■ 数据同步复杂性 ■ 应用复杂性 HTAP HTAP = ? ■ 卓越的OLAP特性 ■ 出色的OLTP特性 ■ 多态存储 ■ 有效的并发和资源管理 OLTP-OLAP独立部署 OLTP数据库 OLAP数据仓库 ■ 实时性 ■ 数据同步复杂性 Use Only 多态存储 • 列存储更适合压缩 • 查询列子集时速度快 • 不同列可以使用不同压缩方式: zstd, gzip (1-9), quicklz, delta, RLE • 访问多列时速度快 • 支持高效更新和删除 • AO 主要为插入而优化 表‘SALES’ 11月 列存储 行存储 7月 一年前 二年前 外部表 • 历史数据和不常访问的数 据存储在 HDFS 或者其他

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 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

Interconnect高速网络 Segment主机部署多个Segment实例 （Primary Segment和Mirror Segment） Greenplum 部署方案 ● Master节点和Standby Master分机部署 ● Primary Segment节点和Mirror Segment节点分机部署 ● Mirroring部署方案 Segment Instance Segment ● 容器资源分配 ○ CPU ○ 内存 ○ 磁盘 ● 容器间网络互联 ○ 本机网络 ○ 跨机网络 ● 容器化Greenplum部署策略 ○ Master部署策略 ○ Primary Segment部署策略 ○ Mirror Segment部署策略 ● 容器化Greenplum运维管理 ○ 故障检测及恢复 ○ 升级扩容 ● 容器化Greenplum存储管理 ○ 容器本地存储易失性 ● 容器资源分配 ○ CPU ○ 内存 ○ 磁盘 ● 容器间网络互联 ○ 本机网络 ○ 跨机网络 ● 容器化Greenplum部署策略 ○ Master部署策略 ○ Primary Segment部署策略 ○ Mirror Segment部署策略 ● 容器化Greenplum运维管理 ○ 故障检测及恢复 ○ 升级扩容 ● 容器化Greenplum存储管理 ○ 容器本地存储易失性