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  • pdf文档 Greenplum上云与优化

    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 2016Postgres中国用户大会 ApsaraDB for GP的定位 GP的优势? 与其他技术的对比? 为什么上云? 2016Postgres中国用户大会 ApsaraDB for GP的定位 ApsaraDB for GP = 简单、高效解决大数据分析需求 MPP + 列存压缩 复杂SQL + 查询优化器 本地高效存储 +高速网络 +预置稳定资源 = = 2016Postgres中国用户大会 2016Postgres中国用户大会 GP vs. RDS? Select count(*) from customer where status = valid group by city 列存与压缩原理举例 ….. ….. Name Id status city 列存块 ….. 列存块 列存 ≈索引 + index only 2016Postgres中国用户大会 GP vs
    0 码力 | 26 页 | 1.13 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Brin Index主Greenplum 7中的理论与实现

    Confidential │ ©2021 VMware, Inc. 3 Confidential │ ©2021 VMware, Inc. Brin Index 在Greenplum 7中的 理论与实践 陈金豹,VMWare内核工程师 Confidential │ ©2021 VMware, Inc. 目录 Brin Index On Heap AppendOnly Table
    0 码力 | 32 页 | 1.04 MB | 1 年前
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  • pdf文档 并行不悖- OLAP 在互联网公司的实践与思考

    1 并行不悖 – OLAP 在互联网公司的实践与思考 赵飞祥 2 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 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 • 现在的数据 —— OLTP Ø实时,在线系统,客户使用 Ø事务小,频率高,并发高 • 过去的数据 —— OLAP Ø非实时(T+1,或小时级),离线系统,分析决策 Ø事务大,频率相对小,并发低 • 未来的数据 —— 趋势分析 Ø非实时,离线+在线流系统,趋势分析 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 • 2 业务数据的中转 —— ETL服务器 • 3 数据的存储和计算 —— OLAP集群 •
    0 码力 | 43 页 | 9.66 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Greenplum Database 管理员指南 6.2.1

    Greenplum 官方微信公众号和加入官方社区技术讨论群: ©2020 Esena Chen(陈淼 miaochen@mail.ustc.edu.cn) 编者工作十几年,先后供职于民企,国企,外企,截止目前,已从事 Greenplum 技术工作 10 余年,10 余年来,专注在 Greenplum 和相关技术领域,主要工作职责是 售后支持,帮助我们的 售后支持,帮助我们的 Greenplum 用户解决生产需求和技术问题,我们坚持提供最专 业的建议和解决方案,提供最专业的技术支持服务,提供最专业的落地实施支持。 十多年来,参与过的项目不计其数,有 POC 测试,有开发支持,有故障支持,有 长期驻场支持,有临时的功能支持,甚至可能会作为用户看不见的后端支持,总之,我 们的目标是,努力解决用户的一切不违背自然规律的诉求,我们跟随着 Greenplum 的 成长,见证了 有些观点与官方手册有 出入,仅代表编者本人观点,与官方手册无关。本书中可能会提及一些非官方的命令和 工具等,仅用于讲解相关知识,如有缺失相关细节的情况,请谅解。 致读者 如果您在阅读和参考本书的过程中发现有任何不妥之处,或者有任何的建议和意见, 欢迎联系编者,本书主要针对 GP 数据库的爱好者进行编写,包括产品的安装和使用说 明,以及最佳实践等内容。本书的发布更新情况与编者的时间有关,不做承诺。
    0 码力 | 416 页 | 6.08 MB | 1 年前
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  • pdf文档 完全兼容欧拉开源操作系统的 HTAP 数据平台 Greenplum

    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,大大丰富了中国本地国产化应用生态。本白皮书着眼介绍了欧拉开源操作系 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 Everywher 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 区的深入合作尝试。本次合作对双方打造丰富应用生态注入了鲜活动力! 完全兼容欧拉开源操作系统的 HTAP 数据平台 Greenplum 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。通过为应用 提供确定性保障能力,支持 OT 领域应用及 OT 与 ICT 的融合。 欧拉开源社区通过开放的社区形式与全球的开发者共同构建一个开放、多元和架构包容的软件生态体系,孵化支持多种 处理器架构、覆盖数字设施全场景,推动企业数字基础设施软硬件、应用生态繁荣发展。 openEuler
    0 码力 | 17 页 | 2.04 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Greenplum 精粹文集

    互联网行业经过之前近 10 年的由慢到快的发展,累积了大量信息和数 据,数据在爆发式增长,这些海量数据急需新的计算方式,需要一场 计算方式的革命。 传统的主机计算模式在海量数据面前,除了造价昂贵外,在技术上也 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 1 16-11-22 下午3:38 2 由此,业界认识到对于海量数据需要一种新的计算模式来支持,这种 模式就是可以支持 Scale-out 横向扩展的分布式并行数据计算技术。 当时,开放的X86服务器技术已经能很好的支持商用,借助高速网络(当 时是千兆以太网)组建的 X86 集群在整体上提供的计算能力已大幅高 于传统 SMP 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。 行工作、负责数据分布、Pipeline 计算、镜像复制、健康探测等等诸 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
    0 码力 | 64 页 | 2.73 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Greenplum 新一代数据管理和数据分析解决方案

    服务器、存储设备、网络 •通过软件很容易将处理能力扩展到 1000s的内核/系统 Greenplum • “黑盒子” • “大铁箱” • 大磁盘 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 个方面同时达到最满意的效果: 供程序员使用的MapReduce以 及供数据库管理使用的 SQL。” Monash Research 的Curt Monash 分析师褒奖 “ Greenplum正在通过新式技术来 推动并行数据库的发展,从而满足互 联网级企业的需求。” ZDNet的Dana Gardner Magic Quadrant 2007 (”远见者象限”) 最佳集群解决方案 Global 接的高性能访问 gNet 互连 • 第一个支持互联网级分析技术(由Google普及)的产品 • 采用新的编程模型,在商用硬件上并行处理和执行 • 可以使客户洞察力和数据货币化程度达到前所未有的高度 MapReduce Greenplum MapReduce的优势 • 处理在任何地点存储的任何类型的数 据 • 将SQL的普遍性与MapReduce的灵 活编程模式结合起来 • 针对业务关键分析功能提供企业级集
    0 码力 | 45 页 | 2.07 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Pivotal HVR meetup 20190816

    1 2 • 中国科学技术大学计算机科学学士 • 上海交通大学MBA • 20年+IT从业经验, 专注于数据库技术领域 • 自2003年始从事数据库实时复制技术的解决方案 • 2013年至2015年在SAP 担任大数据和BI解决方案 资深技术顾问 • 2015年加入HVR中国公司担任技术总监 • 微信号: gu9060 个人介绍 3 HVR moves high volumes Warehouse Cloud HVR 连续数据集成技术 Migrations Disaster Recovery 6 扩展性—高性能架构 7 • 创建并装载目标表 • 用于实时复制的初始化 • 也可以单独使用 • 可以被定义为任务,定时调度执行 异构平台环境下初始化同步 8 • 非侵入式技术对生产没有影响 • 基于日志捕获技术的实时性非常高 • 支持从过去的某一指定时间开始捕获 支持从过去的某一指定时间开始捕获 • 条件过滤 • 支持触发器捕获技术作为补充 基于数据库事务日志的变化数据捕获 9 • 避免人为错误 • 在迁移结束前校验数据 • 支持异构 异构平台间数据校验域修复 10 内置监控与报警 • 实时监控HVR进程 • 自动告警 • 与第三方企业监控平台集成 • 丰富的统计报表 LDAP authenticated user; if that’s not
    0 码力 | 31 页 | 2.19 MB | 1 年前
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  • pdf文档 PostgreSQL和Greenplum 数据库故障排查

    2018年PostgreSQL中国技术大会 PostgreSQL和Greenplum 数据库故障排查 赵振平 zzp@taryartar.com 北京太阳塔信息科技有限责任公司 2018年PostgreSQL中国技术大会 自我介绍 微信号:laohouzi999 2018年PostgreSQL中国技术大会 • 赵振平,太阳塔技术总监 • 电子工业出版社签约作家 • 腾讯最具价值专家(TVP) 贵州省省管专家 • 国家首批大数据高级职称 • 出版了技术专著《Oracle数据库精讲与疑难解析》 • 出版了技术专著《成功之路:Oracle 11g学习笔记》 • 出版了技术专著《IT架构实录》 微信号:laohouzi999 2018年PostgreSQL中国技术大会 微信号:laohouzi999 2018年PostgreSQL中国技术大会 PG故障排查 微信号:laohouzi999 微信号:laohouzi999 2018年PostgreSQL中国技术大会 微信号:laohouzi999 1.安装时候的问题排查 2018年PostgreSQL中国技术大会 微信号:laohouzi999 1)关闭防火墙 service iptables stop service iptables status chkconfig --list iptables chkconfig --level 0123456
    0 码力 | 84 页 | 12.61 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Greenplum 介绍

    是两个领域中排名前十的产品中的唯一一款开源产品。 Greenplum 基于 MPP(大规模并行处理)架构构建,具有良好的弹性和线性扩展能力,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 、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。 ● 处理和分析各种数据源的数据的平台:支持各种数据源,包括 Kafka、Hadoop、HIVE、 HBase、S3、Gemfire、各种数据库和文件等,不需要移动数据,避免了数据加载的复杂 譬如文本数据、GIS 数据、图数据等。 ● 具有强大内核的平台:Greenplum 具有强大的内核技术,包括数据水平分布、并行查询执 行、专业优化器、线性扩展能力、多态存储、资源管理、高可用、高速数据加载等。 ● 具备强大灵活性和可扩展性的平台: 支持扩展(Extension)、自定义类型和函数、PXF 和外部表技术。可以使用多种语言实现用户自定义函数和聚集,包括 PL/Python、PL/R、 P
    0 码力 | 3 页 | 220.42 KB | 1 年前
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