..................... - 66 - 使用资源队列 .................................................................................................................... - 68 - 资源队列如何工作 ............................. .................................... - 68 - 使用资源队列做资源管理的步骤 ............................................................................ - 71 - 配置资源队列管理资源 ............................................ .................. - 71 - 创建资源队列 ............................................................................................................ - 74 - 分配 ROLE(User)到资源队列 ..............................

白皮书 Pivotal 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 Copyright 2017 Pivotal Software, Inc.保留所有权利。 PIVOTAL GREENPLUM 5：新一代数据平台 关于本白皮书 Pivotal 最近推出全球第一个开源、支持多云的高级分析数据平台——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 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 询优化器。GPORCA 专为满足在多结构数据环境中进行高级分析的需求而设计，能够处理多种并发混合工作负载的复杂查 询。与旧式 MPP 数据库中常用的传统 RDBMS 查询优化器相比，GPORCA 大幅度地提高了查询性能。 Pivotal Greenplum

Greenplum 还研发了非常多的高级数据分析管理功能和企业级管理模 块，如下这些功能都是 Postgresql 没有提供的： ·外部表并行数据加载 ·可更新数据压缩表 ·行、列混合存储 ·数据表多级分区 ·Bitmap 索引 ·Hadoop 外部表 ·Gptext 全文检索 ·并行查询计划优化器和 Orca 优化器 ·Primary/Mirror 镜像保护机制 ·资源队列管理 ·WEB/Brower 在其它节点扩充到 3 份；MPP 数据库节点宕机时，系统的性能损 耗大于 Hadoop 节点。Pivotal 将 GPDB 的 MPP 技术与 Hadoop 分 布式存储技术结合，推出了 HAWQ 高级数据分析软件系统，实现 了 Hadoop 上的 SQL-On-Hadoop。 与其它的 SQL-on-HADOOP 系统不同，HAWQ 支持完全的 SQL 语法 和 SQL2003 OLAP 语法及 最低的路径。如果我们发现执行计划不如我们期望的那样，我们可以 进行的干预是： 对相关的表收集统计信息，或者修改 session 级别的 gp_segments_ for_planner 参数的值，不要试图在更高级别修改该参数，那样是极其 危险的。 再者，执行计划为什么会选择不够高效的方法，由于执行计划是基于 统计信息生成的，而统计信息不可能涵盖所有细节。通常，以下几中 情况会导致评估失真： 1) 过多的

优化查询以减少内存的消耗  在资源队列中降低查询的并发数  降低GP集群中单节点的Segment Instance数量  增加机器的内存  检查gp_vmem_protect_limit 参数, 确保其不要超过安全的最大值  在会话层面降低statement_mem 参数的设定值  在数据库层面降低statement_mem参数的设定值  在资源队列中限制内存使用量 OOM-解决办法 5，建议采用1，避免过多占用OS的内存.  调整资源队列中MEMORY_LIMIT的总和小于 gp_vmem_protect_limit *0.9.  调整资源中的Active_statement和Max_cost，CCB的参考值如下： – Max_Cost :30亿 – Active_Statements:30 – Menory_Limit:多个队列的总和小于gp_vmem_protect_limit CCB设置以上参数后，基本上没有OOM发生，唯一遇到的是left join超大表（400亿条记录）导致的，用户已优化SQL 资源队列设置没有一个统一的标准，具体的参数设置需要根据项目的实际运行情况， 可以通过gp_toolkit.gp_resqueue_status 观察到队列的使用情况，逐步调整参数到最优状态。 角色组和权限管理  在GPDB中，对象权限不能从Schema继承，

file server(gpfdist),可 以达到1小时装载2T数据。 GP的工作负载的资源控制 GP提供了对工作负载和资源控制的功能。 在GP可以建一个资源队列（resource queue)，然后把 用户加入到这个队列中，然后就可以控制： 1. 所有活动的SQL的cost值最多是多少？ 2. 活动的SQL最多是多少个 3. 控制活动的SQL的优先级（4.0的新功能） GP的查询处理

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 白皮书 4 白皮书 | 4 关于本白皮书 近日，Greenplum 社区和欧拉开源社区深化合作，在欧拉开源操作系统（openEuler, 简称“欧拉”）编译测试了高级分 析数据平台 Greenplum，用实践证明了 Greenplum 与支持多样性计算的欧拉开源操作系统完全兼容，是 Greenplum 与中国本地 IT 厂商的深入合作的典型模板，大大丰富了中 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 中做高级分析，无论是提供将应用逻辑向下推送至数据所在位置的方法，执行分 析功能，还是以大规模并行方式构建数据模型，都可以实现。Greenplum 支持适用于数据挖掘和数据科学工作的最 全面、最先进的分析程序包和扩展。Greenplum

张广舟（明虚） 阿里云高级专家 Greenplum上云与优化 — ApsaraDB for Greenplum介绍 2016Postgres中国用户大会 目 录 content ApsaraDB for GP的定位 ApsaraDB for GP的内核优化 未来的规划 2016Postgres中国用户大会 ApsaraDB for GP的定位 2016Postgres中国用户大会

个 表执行操作时也会按照numsegment值分配Gang ▪ 增加新节点后，对每个表做EXPAND后该值会随着改成新集群的大小 改进与实现 改进与实现 • EXPAND每个表 – 对表加最高级别锁（其他读写均被阻塞） – 移动数据到新节点 – 修改numsegments – 释放锁 改进与实现 • numsegments的收益 – 不需要将表改成随机分布，单表查询可以做优化 – 对

PgAdmin、Informatica、Cognos、SAS、Talend、Qlik、Tableau、Anaconda、 Microstrategy、Boundless、Zattset、Datometry 等，涵盖 ETL、商业智能、高级分析、可视化、 集成分析、GIS 数据处理、迁移、安全和管理等各个领域。 更多信息请访问 greenplum.cn。

在 100 个节点的集群上，每 个节点仅保存总数据量的 1/100，100 个节点同时并行处理，性能会是单个配置更强节点的几十倍。 Greenplum 不仅仅实现了基本的分布式数据存储，还提供了更高级更灵活的特性，譬如多种分布 策略、多级分区以及多态存储。 分布式数据存储 Confidential │ ©2021 VMware, Inc. 9 Greenplum 6 提供了以下 3 种数据分布策略: