Clouds NEXT GENERATION DATA PLATFORM Kafka ETL Spring Cloud Data Flow Massively Parallel (MPP) PostgreSQL Kernel Petabyte Scale Loading Query Optimizer (GPORCA) Servers Query planning & dispatch Segment Servers Query processing & data storage SQL Massively Parallel Processing ⼯工作原理理 2017.thegiac.com External Sources Load, streaming, Servers Query processing & data storage In-Database Functions Machine learning & statistics & math & graph & utilities Input validation & pre-processing

Computing for New Discoveries ” 数据计算，只为新发现」 为使命，旗下云原生虚拟数仓 PieCloudDB，运用全新 eMPP (elastic Massive Parallel Processing) 分布式技术，旨在为企业提供包含实时处理、 移级扩缩容、弹性计算、集成数据分析等强大功能的云上数据存储和计算引擎，助力企业实现数据价值最大化。 pieCloudDB 为企业构建坚 行了增强，在特定查询场景下，避免了重组 操作，提高了 /0O 效率。 * eMPP 分布式技术 Openpie发明了云原生虚拟数仓的eMPP (elastic Massive Parallel Processing ) 分布式专利技术，在云上， PieCloudDB利用eMPP架构，实现多集群并发执行任务。企业可灵活进行扩缩容，随着负载的变化实现高效的伸缩， 轻松应对PB级海量数据。 * PiecloudDB 基于eMPP (弹性大规模并行计算) 的云原生虚拟数仓 产品白皮书 术语表 。 MPP: Massively Parallel Processing，大规模并行处理; 。 eMPP: elastic Massively Parallel Processing，弹性大规模并行处理; *。 虚拟数仓: Virtual Data Warehouse，在数据仓库基础之上抽象出来的一种资源调度方法，它可以整合多个数

Computing for New Discoveries ”「数据计算，只为新发现」为使命，旗下云原生虚拟数仓 PieCloudDB，运用全新 eMPP（elastic Massive Parallel Processing） 分布式技术，可将物理数仓整合到云原生数据 计算平台，根据数据授权动态创建虚拟数仓，按需灵活计算，打破数据孤岛，支撑更大模型所需的数据和计算。 PieCloudDB 为企业构建 下，避免了重组 操作，提高了 I/O 效率。 eMPP 分布式技术 全新的优化器 「达奇」 OpenPie发明了云原生虚拟数仓的eMPP（elastic Massive Parallel Processing）分布式专利技术，在云上， PieCloudDB利用eMPP架构，实现多集群并发执行任务。企业可灵活进行扩缩容，随着负载的变化实现高效的伸缩， 轻松应对PB级海量数据。 market-is-the 16 术语表 Massively Parallel Processing，大规模并行处理； MPP： 虚拟数仓： Virtual Data Warehouse，在数据仓库基础之上抽象出来的一种资源调度方法，它可以整合多个数 仓的资源； eMPP： elastic Massively Parallel Processing，弹性大规模并行处理； 云原生：

可扩展性 ACID事务 VS 分布式 简单易用 VS 结构化 半结构非结构化 VS 事务型 分析型 VS MPP - massively parallel processing - 大规模并行处理 master standby primary segment mirror segment 6 Pivotal Confidential–Internal Segment Host Node3 Segment Host NodeN Greenplum (MPP) Oracle (SMP) OLAP - Online Analytical Processing - 联机分析处理 Gartner 2019数据分析行业报告 Pivotal Greenplum scored highly this year in all four use cases ORDER BY salary DESC) ORCA优化器 Common Table Expression and Recursive Queries 02 Efficiently Processing Complex Correlated Queries 01 Dynamic Partition Elimination 03 动态分区裁剪 公共表达式的下推 高效处理相关子查询

2016Postgres中国用户大会 Postgres Conference China 2016 中国用户大会 Greenplum Database Overview • Massively Parallel Processing (MPP) database system – Scales out to hundreds(*) of nodes • Shared nothing architecture calculations Ability to store geospatial data and query with joins and operators Raster Image Processing 2016Postgres中国用户大会 Postgres Conference China 2016 中国用户大会 GP Text: Full Text Search and Text

可靠，故障自愈，低成本运维 HTAP Hybrid Transactional/Analytical Processing ，高性能图计算引 擎，预置 20 余种图计算算法 ，可扩展的分析引擎支持更复 杂的数据挖掘和机器学习场景 MPP Massively Parallel Processing 架构，大规模集群 分布式存储及并行计 算， Shared Nothing 模式支 持存储计算分离

Resource Group 2017 年象行中国（杭州 站）第一期 Greenplum数据库 • 基于PostgreSQL • 分布式 • OLAP • MPP(Massively Parallel Processing) 2017 年象行中国（杭州 站）第一期 Greenplum数据库 2017 年象行中国（杭州 站）第一期 Resource Queue • SQL语句并发控制

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·Primary/Mirror 镜像保护机制 ·资源队列管理 ·WEB/Brower 监控 Big Date2.indd 7 16-11-22 下午3:38 8 3. Greenplum 的艺术 -- Parallel Everything 前 面 介 绍 了 Greenplum 的 分布式并行计算架构，其中 每个节点上所有 Postgresql 实 例 都 是 并 行 工 作 的， 这 种 并 行 的 Style 16-11-22 下午3:38 20 二、Greenplum 背后的帝国 在 Pivotal 中国的发展历史上， 有一个产品名字必须被铭记， 那 就 是 今 天 在 中 国 Massively Parallel Processing 大规模并行 处理 (MPP) 数据库领域当之无 愧的领头羊 -Greenplum。不夸 张的讲，今天 Greenplum 服务 的客户已经遍及我们每个人生 活中的方方面面，在中国的电

目（我们是真开源，欢迎大家贡献） Confidential │ ©2022 VMware, Inc. 6 Greenplum的MPP架构 Ø Massively: q PB级的数据，单台主机无法处理 q 所以数据分布在多个主机上 q 高效、灵活的数据分布，和实际业务相关 Ø Parallel: q 数据并行处理计算 q 通过网络进行数据交换和汇总 Confidential │ ©2022 VMware