Greenplum 架构概览 基本拓扑结构 如上图，我们可以认为 Greenplum（后简称 GP） 就是很多个 PostgreSQL 实例所组成的集群。GP 对外提供统⼀的数据接⼝，并帮助⽤户⾃动完成数据分⽚、并⾏ 查询与聚合等诸多分布式数据库功能 GP 是⼀种典型的 Master-Segment 架构，⼀个 GP 集群通常由⼀个 Master 节点、⼀个 Standby Master

All rights reserved. Greenplum 数据库架构分析及5.x 新功能分享 杨瑜 Pivotal中国研发中心 2 Pivotal Confidential–Inter nal Use Only 日程 Ÿ Greenplum 数据库（GPDB）简介 Ÿ Greenplum 数据库（GPDB）架构 Ÿ Greenplum 数据库（GPDB）组件 Ÿ Greenplum rights reserved. Greenplum 架构 6 Pivotal Confidential–Inter nal Use Only 平台概况 产品特性 客户端访问和工具 多级容错机制 无共享大规模并行处理 先进的查询优化器 多态存储系统 客户端访问 ODBC, JDBC, OLEDB, etc. 核心MPP 架构 并行数据流引擎 高速软数据交换机制 MPP Scatter/Gather GP Command Center GP Workload Manager 7 Pivotal Confidential–Inter nal Use Only MPP(大规模并行处理）无共享体系架构 从主节点 … 主节点 SQL • 主节点和从主节点，主节点负责协调整个集群 • 一个数据节点可以配置多个节点实例（Segment Instances) • 节点实例并行处理查询（SQL）

难于满足数据计算性能指标，传统主机的 Scale-up 模式遇到了瓶颈， SMP（对称多处理）架构难于扩展，并且在 CPU 计算和 IO 吞吐上不 能满足海量数据的计算需求。 分布式存储和分布式计算理论刚刚被提出来，Google 的两篇著名论文 发表后引起业界的关注，一篇是关于 GFS 分布式文件系统，另外一篇 是关于 MapReduce 并行计算框架的理论，分布式计算模式在互联网 行业特别是收索引擎和分词检索等方面获得了巨大成功。 主机，并且成本很低，横向的扩展性还可带来系统良好 的成长性。 问 题 来 了， 在 X86 集 群 上 实 现 自 动 的 并 行 计 算， 无 论 是 后 来 的 MapReduce 计算框架还是 MPP（海量并行处理）计算框架，最终还 是需要软件来实现，Greenplum 正是在这一背景下产生的，借助于分 布式计算思想，Greenplum 实现了基于数据库的分布式数据存储和并 行计算（GoogleMapReduce 多任务。 在 Greenplum 开源以前，据说一些厂商也有开发 MPP 数据库的打算， 其中最难的部分就是在 Interconnect 上遇到了障碍，可见这项技术的 关键性。 Greenplum 集群架构 Big Date2.indd 3 16-11-22 下午3:38 4 2. Greenplum 为什么选择 Postgreeql 做轮子 说到这，也许有同学会问，为什么 Greenplum

.................................................................................... 6 欧拉开源操作系统平台架构 .................................................................................................. ................................................................................... 8 支持多种云不受限于基础架构的数据平台 ............................................................................................. 开源操作系 统平台架构、创新性及核心特点， 同时介绍了 Greenplum 作为一款深受技术爱好者喜爱的、中立的纯开源软件，践行 “Run Everywhere”原则，用全新的HTAP核心设计满足实时处理业务需求。在此也为所有为Greenplum on 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

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 商用硬件集群 分析 数据 市场 企业数 据仓库 企业数据集合：主要的优势 • 实体整合 • 提高服务器使用率 • 降低总硬件成本 • 降低能量成本 • 可以预估的服务等级 • 确保关键任务的可靠性 可伸缩性：从较低的万亿字节扩展到千万亿字节 – 开放式系统：在通用系统和开放源软件的基础上创建 前提条件 – 硬件：基于开放式标准硬件 – 软件：Postgres和Greenplum – 体系架构：海量并行处理体系，针对商务智能/数据仓库 进行了优化，解决了所有数据流瓶颈问题 Greenplum数据引擎 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 规模数据仓库和分析领域 • 世界级的行业团队进行高性能计算和数据库系统的 前沿开发工作 • 为全球很多最大规模的数据仓库提供提供推动力 • 最先将SQL和Map-Reduce的功能整合到统一的数 据处理框架中 • 可以帮助企业采集所有数据，并在竞争中获得出色 的洞察力 41 Parallel Dataflow Engine • General purpose parallel-dataflow

................................................................................. - 2 - 第一章：GP 数据库架构 .................................................................................................. Greenplum Database 管理员指南 V6.2.1 版权所有：Esena(陈淼 +86 18616691889) 编写：陈淼 - 11 - 第一章：GP 数据库架构 目前 GP 数据库已经开源多年，多年来一直由 Pivotal 公司商业运营，在 2020 年，Pivotal 被兄弟公司 VMWare 收购，由 VMWare 继续运营。近年来，Greenplum 种工作模式，但由于时区和语言文化等诸多差异，沟通链路较长，时间较久，研发的本 地化，使得沟通的效率大大提高。 GP 是一个纯软件实现的 MPP 数据库产品，采用 Share-Nothing 架构，可管理和 处理分布在多个不同主机上的大规模数据集。对于 GP 数据库来说，一个数据库集群是 由多个独立的 PostgreSQL 实例构成的，它们分布在不同的主机上，实例之间协同工 作，用户可以像使

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 3 数据仓库体系架构 业务数据与数据使用归类 时间维度：过去 - 现在 - 未来 （数据的生命周期） • “现在”的数据 —— OLTP • “过去”的数据 —— OLAP • “未来”的数据 —— 趋势分析 4 数据仓库体系架构 业务数据与数据特点 Ø非实时，离线+在线流系统，趋势分析 Ø算法分析，持续计算 5 数据仓库体系架构 OLAP场景举例 • 业务相关场景 Ø用户状态 （注册数，活跃数，并发量，峰值） Ø金币状态 Ø道具/物品状态 Ø对账状态 Ø活动反馈 • 架构相关场景 Ø不同数据量，不同事务特点，不同查询需求 Ø历史数据归档与冷热分离 Ø实时与延时需求的权衡 6 数据仓库体系架构 数据流转过程 • 1 业务数据的产生 —— OLTP API接口服务器 • 6 最终数据的显示 —— 前端界面 • 7 结果数据的交互 —— OLTP，趋势分析 • 8 OLAP数据流转 —— dbsync平台 7 数据仓库体系架构 数据架构示意图 8 数据仓库体系架构 架构的具体技术实现 • 轻量级数据仓库 —— Inforbright – 与MySQL数据库结合，易使用，冷热分离 – 数据库归档，只能load，不支持DML – 对特定OLAP类查询有很好的支持作用

.................................................................................... 4 支持多种云不受限于基础架构的数据平台 ............................................................................................. ................................................................................................7 架构化查询语言性能提升 ......................................................................................... 台——Pivotal Greenplum 5。本白皮书着眼介绍 Greenplum 5 的核心特征，及多年来围绕该平台发展出的生态系统。 摘要 Pivotal 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，可部署在多云环境（公 有云和私有云）中，也适用不同的本地配置。其大规模并行处理 (MPP) SQL 的设计核心是一个称为 GPORCA 的新一代查

6 7 7 8 10 10 16 38 38 39 39 39 40 43 44 45 46 47 ⽬录 ⽬录 ⽬录 ⽬录 概览 概览 产品架构 产品架构 云数据仓库产品架构 ⾼可⽤ 快速上⼿ 快速上⼿ ⼀、创建数据仓库 ⼆、连接数据仓库 操作指南 操作指南 关闭数据仓库 启动数据仓库 重启数据仓库 查看数据仓库详情 扩容数据仓库 更改数据仓库密码 节点扩容时数量有没有什么限制？ 数据仓库价格 数据仓库价格 ⽬录 Greenplum数据仓库 UDW Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 5/206 概览 概览 产品架构 快速上⼿ 操作指南 访问UDW数据仓库 数据导⼊ 开发指南 udw优化指南 表膨胀 UDW中Json类型 接⼊第三⽅ BI ⼯具 UDW 使⽤案例 Pxf 扩展功能 迁移数据 使⽤ pg_dump 使⽤ pxf 外部表 FAQs 数据仓库价格 概览 Greenplum数据仓库 UDW Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 6/206 产品架构 产品架构 数据仓库（UCloud Data Warehouse）是⼤规模并⾏处理数据仓库产品，基于开源的Greenplum开发的⼤规模并发、完全托管的PB级数据仓库服务。UDW可以通过SQL让数据分析更简

Greenplum介绍 唐成 － 2011.02.17 汇 报 提 纲 Greenplum VS hadoop Greenplum架构 Greenplum的高可用方案 GP分布式数据库功能介绍 理解GP的查询处理 Greenplum VS hadoop 比较项 Greenplum Hadoop+hive 软件性质 商业软件 稳定性 有较多的bug。 比较稳定。 Greenplum架构图 Segment Host Segment Host Segment Host Segment Host 高 速 以 太 网 交 换 机 Master Host Lan Client Host Greenplum架构: Master介绍 Master服务器是外面用户访问greenplum的入口。用户 数 据库，如java程序可以使用PostgreSQL的jdbc驱动来 访问Greenplum数据库，也可以使用psql工具或 pgadminII来管理Greenplum。 Greenplum架构: Master介绍 Greenplum的Master数据库也是一个被改造过的 PostgreSQL数据库，它包含了整个分布 式数据库中的 所有元数据，如表结构定义、索引等等。但其并不存储 实际