id loop execute 'DROP TABLE IF EXISTS out, out_summary;'; execute 'SELECT madlib.graph_bfs(''people'',''id'',''links'',NULL,'||v1.id||',''out'');' ; select 1 into linkchk from out and st_makepoint() 计算给定经纬 度方圆2KM的范围 GPText.search() 函数可 以知道是否一个人在 Pivotal工作 Greenplum MADlib BFS 算法可以 知道两个之间是否有直接联系 Greenplum模糊字符串匹 配函数Soundex() 可以 知道姓名是否发音是 ‘Pavan’或‘Peter’ Greenplum Time 函数计算24

、美国国家税务局、美联储、三星、戴尔、福特、 爱立信等，国内客户包括深交所、建设银行、民生银行、广大银行、浦发银行、航旅纵横、中国 移动、华为等。自 2015 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 个半月一个版本的发布速度。Greenplum 主干分支（master）开发非常活跃，众多社区 期待的特性稳健推进中，包括内核升级、新课题，处于业界领先地位。 Greenplum 社区邀请 Pivotal、阿里云、百度等社区人士共同定期举办各种技术研讨会、技术沙龙、 101 培训等活动，获得良好反馈。国内多所知名大学开设了 Greenplum 相关数据库课程，并在学 术领域取得了突出成就。 Greenplum

........................................................................................ - 272 - 文件系统要求 ............................................................................................... ........................................................................................ - 385 - 文件系统 ................................................................................................. 表空间(tablespace)允许Database管理员使用多个文件系统来存储数据库对 象，从而可以决定如何更好的利用他们的物理储存设备。表空间的存在有具体的意义， 例如在访问频度不同的数据库对象上使用不同性能的磁盘，例如，将经常使用的表放在 高性能磁盘的文件系统上(例如SSD固态盘)，而将其他表放在普通硬盘的文件系统上。 一个表空间，在GP集群中，对应的是一组分布式的操作系统目录，在每个Instance

 查看实例宕机历史和恢复历史信息  select * from gp_configuration_history order by 1 ;  查看Tablespace对应的文件系统位置 select * from pg_filespace_entry ; Admin常用命令  gpstate：显示Greenplum数据库运行状态，详细配置等信息  常用可选参数 query_start，检查是否有3~6个小时以上的SQL仍在运行  检查空间使用情况 – gpssh -f allhosts =>df –h |grep data1,检查所有文件系统，包括xfs文件系统、tmp的使用情况； 日常巡检事项  检查操作系统日志 – gpssh检查所有节点的/var/log/message，grep过滤是否有硬件错误、系统错误等信息   确定是哪个实例的问题后，检查该节点是否有硬件故障 – 检查网络是否故障 – 检查实例的进程是否存在，ps –ef |grep postgres|grep port – 检查文件系统是否有异常（到相应实例对应的数据目录下，执行ls；echo“test‖ > mytest.txt看看是否有错误） 问题定位方法 现象-某个SQL任务执行时间太长

云原生调度增强：针对云场景在线和离线业务混合部署场景，创新 CPU 调度算法保障在线业务对 CPU 的实时抢占及抖 动抑制，创新业务优先级 00M 内存回收算法保障在线业务安全可靠运行。 • 新文件系统 EulerFS：面向非易失性内存的新文件系统，采用软更新、目录双视图等技术减少文件元数据同步 时间，提升文件读写性能。 • 内存分级扩展 etMem：新增用户态 swap 功能，策略配置淘汰的冷内存交换到用户态存储，用户无感知，性能 Docker 容器交互，以在容器中执行用户定义函数 （UDF），这样方便数据科学家可以在不需要 DBA 帮助的情况自由使用数据分析，同时大大提高了安全性，Docker 容器确保用户代码无法访问源主机的文件系统。此外，容器启动时网络访问受限，无法连接回 Greenplum 数据库或 打开任何其他外部连接。 集成分析：改进后的全新分析接口 一直以来，客户都能在 Greenplum 中做高级

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。 Big Date2.indd 1 16-11-22 | t | f | r | c [ERROR]:- 17012 | 272379 | 121694359 | 1 | t | f | r | c 检查结果表明文件系统中存在部分数据文件在系统表中没有对应的 关系，也就是文件系统中有多余的数据文件。这种情况不会影响 Greenplum 集群的正常运作，可以暂时忽略不处理。 修 复 persistent table 表 的 问 题， 不 可 手

Vertica Eon Mode ● 容器化数据库+Kubernetes ○ Apache Spark ○ CockroachDB ○ Apache HAWQ 云数据库存储方案 ● 块存储 ○ 文件系统接口 ● 对象存储 ○ 成本低 ○ 扩展性强 ○ 访问延迟高 Greenplum on Kubernetes Network Interconnect Standby Host Master

高速数据导入和导出 – 主节点不是瓶颈 – 10+ TB/小时/Rack – 线性扩展 • 低延迟 – 加载后立刻可用 – 不需要中间存储 – 不需要额外数据处理 • 导入/导出 到&从: – 文件系统 – 任意 ETL 产品 – Hadoop 发行版 外部数据源 Interconnect ... ... ... ... 主节点 查询优化和调度 数据节点 存储数据 & 查询处 理

breadth-first search (BFS) algorithm finds all nodes reachable from the source vertex by searching / traversing the graph in a breadth-first manner. The function is: graph_bfs( vertex_table,

breadth-first search (BFS) algorithm finds all nodes reachable from the source vertex by searching / traversing the graph in a breadth-first manner. The function is: graph_bfs( vertex_table,