 PieCloudDB Database 社区版集群安装部署手册 V2.1.......................................................................... 11 2.10 安装 HELM-PUSH 插件 .................................................................................................. ........................................................................... 22 3.9 安装 HELM-PUSH 插件 .................................................................................................. cluster -f config-sample.yaml -a artifact.tar.gz 3. kubectl get pod -A 2.10 安装 helm-push 插件 在 master 节点的 piedbinstaller 目录下执行如下命令: 1. helm env|grep -i plugins ##查看 helm 的 plugin 路径0 码力 | 42 页 | 1.58 MB | 1 年前3 PieCloudDB Database 社区版集群安装部署手册 V2.1.......................................................................... 11 2.10 安装 HELM-PUSH 插件 .................................................................................................. ........................................................................... 22 3.9 安装 HELM-PUSH 插件 .................................................................................................. cluster -f config-sample.yaml -a artifact.tar.gz 3. kubectl get pod -A 2.10 安装 helm-push 插件 在 master 节点的 piedbinstaller 目录下执行如下命令: 1. helm env|grep -i plugins ##查看 helm 的 plugin 路径0 码力 | 42 页 | 1.58 MB | 1 年前3
 PieCloudDB Database V2.8 Release Notepdb_temptable_local_limit_filenum,控制临时表的数据文件溢出到远 端存储。 n 支持 autovacuum 清理孤立的临时表。 l pgaudit 插件 支持使用 pgaudit 插件生成审计日志。 l Kafka 接口 n 支持获取 Kafka FDW 统计数据。 n Kafka FDW 支持 JSON 格式。 l 执行计划信息 支持在0 码力 | 4 页 | 144.49 KB | 1 年前3 PieCloudDB Database V2.8 Release Notepdb_temptable_local_limit_filenum,控制临时表的数据文件溢出到远 端存储。 n 支持 autovacuum 清理孤立的临时表。 l pgaudit 插件 支持使用 pgaudit 插件生成审计日志。 l Kafka 接口 n 支持获取 Kafka FDW 统计数据。 n Kafka FDW 支持 JSON 格式。 l 执行计划信息 支持在0 码力 | 4 页 | 144.49 KB | 1 年前3
 云原生虚拟数仓 PieCloudDB ETL 方案设计与实现唯一性与事务性保证 • 断点续传 • 错误处理 • 任务调度总控 pdbconduct • 数据源提取(插件/客户端工具) • 计算节点 Foreign Table, Formatter • 任务调度总控 pdbconduct • 独立运行,通常在 PieCloudDB 控制节点上 • 按需启动数据源(插件)导出 • 发送 SQL 语句到 PieCloudDB 控制节点 • 收集执行结果,记录进度和错误信息0 码力 | 29 页 | 5.24 MB | 1 年前3 云原生虚拟数仓 PieCloudDB ETL 方案设计与实现唯一性与事务性保证 • 断点续传 • 错误处理 • 任务调度总控 pdbconduct • 数据源提取(插件/客户端工具) • 计算节点 Foreign Table, Formatter • 任务调度总控 pdbconduct • 独立运行,通常在 PieCloudDB 控制节点上 • 按需启动数据源(插件)导出 • 发送 SQL 语句到 PieCloudDB 控制节点 • 收集执行结果,记录进度和错误信息0 码力 | 29 页 | 5.24 MB | 1 年前3
 云原生数据库 PieCloudDB eMPP架构设计与实现完善的Postgres生态 为什么选择Postgres? • 关于Postgres • 公司中⽴,开源协议友好,国际⼀流⼯程⽔准的先进开源数据库 • Postgres对存储扩展,插件扩展⽀持友好 • 天然⾃带⼀定的多模⽀持 (原⽣或者插件) • 采⽤度和流⾏度持续上升 • 优秀的⽣态 • 我们的选择 • 很多功能不⽤也没必要重新造轮⼦ • 和⼀流的产品和⼈才⼀起成⻓ • 团队深度理解Postgres内核代码,在社区参与诸多贡献0 码力 | 31 页 | 1.43 MB | 1 年前3 云原生数据库 PieCloudDB eMPP架构设计与实现完善的Postgres生态 为什么选择Postgres? • 关于Postgres • 公司中⽴,开源协议友好,国际⼀流⼯程⽔准的先进开源数据库 • Postgres对存储扩展,插件扩展⽀持友好 • 天然⾃带⼀定的多模⽀持 (原⽣或者插件) • 采⽤度和流⾏度持续上升 • 优秀的⽣态 • 我们的选择 • 很多功能不⽤也没必要重新造轮⼦ • 和⼀流的产品和⼈才⼀起成⻓ • 团队深度理解Postgres内核代码,在社区参与诸多贡献0 码力 | 31 页 | 1.43 MB | 1 年前3
 兼容龙蜥的云原生大模型数据计算系统:πDataCS大模型数据计算系统,以云原生技术重构数据存储和计算,一份数据,多引擎数 据计算。主要解决海量数据的存储和实时计算问题,具备湖仓一体化的能力,用 户可根据实际情况去选择合适的数据计算引擎。 灵活可扩展的插件式引擎,组件少而精(All in One),提供3种计算引擎、1种 Lakehouse引擎,1个硬件加速器,应对各种场景的计算,同时也兼容Spark、 Flink等计算任务,保留用户的使用习惯。0 码力 | 29 页 | 7.46 MB | 1 年前3 兼容龙蜥的云原生大模型数据计算系统:πDataCS大模型数据计算系统,以云原生技术重构数据存储和计算,一份数据,多引擎数 据计算。主要解决海量数据的存储和实时计算问题,具备湖仓一体化的能力,用 户可根据实际情况去选择合适的数据计算引擎。 灵活可扩展的插件式引擎,组件少而精(All in One),提供3种计算引擎、1种 Lakehouse引擎,1个硬件加速器,应对各种场景的计算,同时也兼容Spark、 Flink等计算任务,保留用户的使用习惯。0 码力 | 29 页 | 7.46 MB | 1 年前3
 πDataCS赋能工业软件创新与实践⼤模型数据计算系统,以云原⽣技术重构数据存储和计算,⼀份数据,多引擎 数据计算。主要解决海量数据的存储和实时计算问题,具备湖仓⼀体化的能⼒, 用户可根据实际情况去选择合适的数据计算引擎。 灵活可扩展的插件式引擎,组件少⽽精(All in One),提供3种计算引擎、1种 Lakehouse引擎,1个硬件加速器,应对各种场景的计算,同时也兼容Spark、 Flink等计算任务,保留用户的使用习惯。0 码力 | 36 页 | 4.25 MB | 1 年前3 πDataCS赋能工业软件创新与实践⼤模型数据计算系统,以云原⽣技术重构数据存储和计算,⼀份数据,多引擎 数据计算。主要解决海量数据的存储和实时计算问题,具备湖仓⼀体化的能⼒, 用户可根据实际情况去选择合适的数据计算引擎。 灵活可扩展的插件式引擎,组件少⽽精(All in One),提供3种计算引擎、1种 Lakehouse引擎,1个硬件加速器,应对各种场景的计算,同时也兼容Spark、 Flink等计算任务,保留用户的使用习惯。0 码力 | 36 页 | 4.25 MB | 1 年前3
 大模型时代下向量数据库的设计与应用将辅助增强数据通过embedding过程转换为向量,加载到向量数据库中并做索引 • 对每个用户输入同样通过embedding过程得到向量,从向量数据库中搜索距离相近数据 • 将这些辅助数据与用户输入同时输入给大模型之后输出 向量数据库 • embedding通过大模型将各种形式的数据转换成向量 向量数据库 • 两个向量可以计算它们的距离(欧式,余弦/内积, 曼哈顿等),距离越近,表示这两个物体越相似 • 向量搜索的基本问题:K-Nearest0 码力 | 28 页 | 1.69 MB | 1 年前3 大模型时代下向量数据库的设计与应用将辅助增强数据通过embedding过程转换为向量,加载到向量数据库中并做索引 • 对每个用户输入同样通过embedding过程得到向量,从向量数据库中搜索距离相近数据 • 将这些辅助数据与用户输入同时输入给大模型之后输出 向量数据库 • embedding通过大模型将各种形式的数据转换成向量 向量数据库 • 两个向量可以计算它们的距离(欧式,余弦/内积, 曼哈顿等),距离越近,表示这两个物体越相似 • 向量搜索的基本问题:K-Nearest0 码力 | 28 页 | 1.69 MB | 1 年前3
 PieCloudDB Database 产品白皮书 (如公有云、私有云和混合云) 中构建和运行 可缩放的应用程序,能够充分适配和发挥云计算的优势能力; 。 TDE: Transparent Data Encryption,透明数据加密,使用加密密铀或DEK实时进行输入/输出数据加密和解 密,整个过程对应用完全透明,应用无需感知; 。 ”服务无感知; 数据仓库的“Serverless”化,让用户使用数仓服务时不用关心服务器的架构和存在,所有底层资 源的调度全部由云虚拟数仓后台自动化完成;0 码力 | 17 页 | 2.68 MB | 1 年前3 PieCloudDB Database 产品白皮书 (如公有云、私有云和混合云) 中构建和运行 可缩放的应用程序,能够充分适配和发挥云计算的优势能力; 。 TDE: Transparent Data Encryption,透明数据加密,使用加密密铀或DEK实时进行输入/输出数据加密和解 密,整个过程对应用完全透明,应用无需感知; 。 ”服务无感知; 数据仓库的“Serverless”化,让用户使用数仓服务时不用关心服务器的架构和存在,所有底层资 源的调度全部由云虚拟数仓后台自动化完成;0 码力 | 17 页 | 2.68 MB | 1 年前3
 云原生虚拟数仓PieCloudDB Database产品白皮书混合云)中构建和运行 可缩放的应用程序,能够充分适配和发挥云计算的优势能力; TDE: Transparent Data Encryption,透明数据加密,使用加密密钥或DEK实时进行输入/输出数据加密和解 密,整个过程对应用完全透明,应用无需感知; 服务无感知: 数据仓库的“Serverless”化,让用户使用数仓服务时不用关心服务器的架构和存在,所有底层资 源的调度全部由云虚拟数仓后台自动化完成;0 码力 | 17 页 | 2.02 MB | 1 年前3 云原生虚拟数仓PieCloudDB Database产品白皮书混合云)中构建和运行 可缩放的应用程序,能够充分适配和发挥云计算的优势能力; TDE: Transparent Data Encryption,透明数据加密,使用加密密钥或DEK实时进行输入/输出数据加密和解 密,整个过程对应用完全透明,应用无需感知; 服务无感知: 数据仓库的“Serverless”化,让用户使用数仓服务时不用关心服务器的架构和存在,所有底层资 源的调度全部由云虚拟数仓后台自动化完成;0 码力 | 17 页 | 2.02 MB | 1 年前3
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