gpfdist 协议外部表导出数据 ................................................................... - 258 - 使用基于命令的 WEB 型外部表导出数据 ............................................................. - 259 - 使用 COPY 命令导入导出 ...  为每个登录的 User 分配不同的 Role。出于登录和审计的需要，每个被允许登录 到 GP 的使用者都应该分配一个属于自己的 Role。对于应用程序(APP)或者 Web 应用 来说，应该考虑为每个 APP 或者 Web Server 创建独立的 Role。  使用 Group 来管理访问权限。当登录的用户数量较多，且经常需要为类似的用户 授予类似的权限时，可以通过 Group 小时格式的时间) TIME '02:00 PM' (12 小时格式的时间) TIME '02:00' (24 小时格式的时间) 其等价于 TIME '02:00 AM' 注意：时间约束是强制以服务器时间为准的。时区信息会被忽略。 指定时间段 要指定限制访问的时间段，需要两个[日期/时间]来确定，且通过 BETWEEN 和 AND 关键字连接。DAY 是必须的。 BETWEEN

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。 问 题 的数据库引擎层是基于著名的开源数据库 Postgresql的（下面会分析为什么采用Postgresql，而不是mysql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 多节点上，其提供性能几乎是线性的增长，这样一个集群提供的性能 能够很轻易的达到传统数据库的数百倍甚至数千倍，所管理数据存储 规模达到 100TB~ 数 PB，而你在硬件上的投入，仅仅是数台一般的 X86 服务器和普通的万兆交换机。 Big Date2.indd 6 16-11-22 下午3:38 Greenplum 精粹文集 7 Greenplum 采用 Postgresl

网络运算的发展速度已经超过了主流数据库 • 海量规模 • 高性价比 • 高效率 数据库管理系统（DBMS）的 规模/容量 11 需要采用一种新的方法 •“一切皆可商用”：商业即用型x86 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， 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 • 最出色的性能 • 高度灵活性 • 逐步扩展计算能力 • 动态措施 • 数据访问： • 在一个系统中协调所有企业数据的位置 网络互连 并行查询规划和调度 区段服务器 （处理和存储） SQL 查询和 MapReduce程序 MPP （海量并行处理） “完全不共享”体系 Greenplum体系：并行数据流 21 • 通用并行数据流引擎可以通过本地方 式执行 SQL和MapReduce • 采用了针对商用硬件优化的MPP“完 全不共享”体系 • 可以在很多100s服务器上扩展到 1000s商用处理内核

hostIP：udw访问id UserName ：访问数据的⽤⼾名 DB：数据库名称 employee：表名 外部表并⾏加载数据 外部表并⾏加载数据 外部表并⾏加载数据是利⽤http协议实现的⼀个⽂件服务器，⽤于创建udw的外部⽂件表。使⽤外部表并⾏加载数据可以让udw的每个⼦节点并⾏的加载数据、⼤⼤的加快数据导⼊udw的 速度。在加载数据的时候我们可以先创建⼀个外部表，然后通过INSERT INTO hostIP：udw访问id UserName ：访问数据的⽤⼾名 DB：数据库名称 employee：表名 5.3 外部表并⾏加载数据 外部表并⾏加载数据 外部表并⾏加载数据是利⽤ http 协议实现的⼀个⽂件服务器，⽤于创建 udw 的外部⽂件表。使⽤外部表并⾏加载数据可以让 udw 的每个⼦节点并⾏的加载数据、⼤⼤的加快数据导⼊ udw 的速度。在加载数据的时候我们可以先创建⼀个外部表，然后通过 INSERT Greenplum数据仓库 UDW Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 104/206 \e [⽂件名] ⽤⼀个外部编辑器编辑当前查询缓冲区或⽂件 \g［⽂件名］向服务器发送SQL命令 \p 显⽰当前查询缓冲区的内容 \r 重置 (清理) 查询缓冲区 \s [⽂件名] 打印历史或者将其保存到⽂件 \w [⽂件名] 将查询缓冲区写出到⽂件 4. 输⼊∕输出选项

不仅可以作为全能的分析化平台，也能满足交易型业 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 白皮书 5 白皮书 | 5 欧拉开源操作系统 欧拉开源操作系统（openEuler, 简称“欧拉”）从服务器操作系统正式升级为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。通过为应用 提供确定性保障能力，支持 OT 领域应用及 多处理器架构，未来还会扩展 PowerPC、SW64 等更多芯片架构支持，持续 完善多样化算力生态体验。 openEuler 社区面向场景化的 SIG 不断组建，推动 openEuler 应用边界从最初的服务器场景，逐步拓展到云计算、边 缘计算、嵌入式等更多场景。openEuler 正成为覆盖全场景的操作系统，将发布面向边缘计算的版本 openEuler 21.09 Edge、面向嵌入式的版本 openEuler

能对大多数客户都很有帮助。Greenplum 解决方案的架构设计目的是管理 非常复杂的查询，以及为符合 ANSI 标准的 SQL 提供强有力的分析改进。通过自动对数据进行分区和并行运行查询，它让 服务器群集能够以单一数据超级计算机的方式运行，且性能比传统数据库或其他同类平台高出数十甚至数百倍。其多种分 析扩展功能支持 ANSI SQL，并通过封装扩展提供多种内置语言和附加功能。Greenplum 能够管理各种规模的数据卷，数 体产品方向产生影响，而这又会加快产品创新。 客户能够在群集中的一组初始服务器上部署 Pivotal Greenplum，并能在数据存储和用户需求增加时扩充配置中的服务器数 量，且无需卸载再重新加载数据。随着越来越多的客户将其生产数据集迁移到公有云中，这种灵活性将成倍增长。Pivotal Greenplum 目前可在 Amazon Web Services、Microsoft Azure 和 Google

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 • 4 结果数据的展现 —— 数据集市 • 5 访问接口的封装 —— 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 公司IDC_02机房Greenplum体系 Ø 公司IDC_03机房Greenplum体系 • 服务器资源 Ø 三大Greenplum集群，共用 422 个postgresql实例 Ø 实例分布成为 28 个Greenplum集群或postgresql单实例 • 服务器资源 Ø 三大Greenplum集群，共使用 51 台服务器资源 Ø 12台虚拟机，39台物理机 17 Greenplum现状说明 三大Greenplum集群定位分类 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 Ø 结果数据csv文件备份 Ø 结果数据到备份postgresql实例 28 Greenplum运维体系

Greenplum架构: Master介绍 Master服务器是外面用户访问greenplum的入口。用户 都是连接master服务器的，对于外部用户来说，他并不 与segment host服务器发生任何关系，外部用户的网络 只需要与master服务器连通就可以了，不需要访问 segment host服务器。 所有的用户连接都是直接连接到master服务器上的。 Greenplum数据库是基于PostgreSQL数据库的，所以 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 实际的数据，实际的数据是存储在segment 数据库 的。 master服务器接受从用户发来的连接，并做用户验证， 接收用户发来的sql，生成分布式执行计划，再把分布 执行计划分发到segment上执行，接收segment返回的 数据，最后返回给用户。 Greenplum架构:

支持（B-tree、Bitmap） 不支持 2016Postgres中国用户大会 推荐应用架构 应用服务器 ECS VPC ApsaraDB for GP 主节点 子节点 子节点 子节点 子节点 子节点 子节点 子节点 子节点 应用服务器 应用服务器 阿里云服务 阿里云CDP服务 应用服务器 Tableau 应用服务器 2016Postgres中国用户大会 ApsaraDB for GP的定位

chkconfig --level 0123456 iptables off 2)临时目录/tmp（安装日志） 3)服务器日志（PostgreSQL server error log） 2018年PostgreSQL中国技术大会 微信号：laohouzi999 服务器日志（PostgreSQL server error log） -bash-4.1$ locate pg_ctl /us 09:02 postmaster.opts -rw------- 1 postgres postgres 95 Dec 9 09:02 postmaster.pid 这里是监听哪台服务器，而不是监听哪个客户端，控制哪 个客户端 -bash-4.1$ cat postgresql.conf |grep listen_address #listen_addresses = 'localhost' METHOD指定如何处理客户端的认证。常用的有ident，md5，password， trust，reject。 ident ident是Linux下PostgreSQL默认的local认证方式，凡是能正确登录服务器的 OS用户（注：不是数据库用户）就能使用本用户映射的数据库用户不需密码 登录数据库。 很多初学者都会遇到psql -U username登录数据库却出现“username ident