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  • pdf文档 Greenplum开源MPP数据库介绍

    Greenplum 开源MPP数据仓库介绍 李晓亮 Greenplum工程师、内核团队经理 Confidential │ ©2022 VMware, Inc. 2 Agenda Ø Greenplum简介 Ø Greenplum的MPP架构 Ø 分布式优化器: Postgres planner 和 ORCA Ø 分布式事务和执行 Ø Greenplum存储 Ø Greenplum 7 Confidential │ ©2022 VMware, Inc. 3 Greenplum简介:什么是Greenplum? 基于PostgreSQL、开源、分布式MPP、ACID完备、为OLAP优化的关系型数据仓库。 https://greenplum.org https://github.com/greenplum-db/gpdb Confidential 2003年,Luke Lonergan 和 Scott Yara 发起 Greenplum项目,从 PostgreSQL 8 分支,做成 MPP架构 Ø 2010年被EMC收购 Ø 2012年成为Pivotal的一部分 Ø 2015年开源,可能是世界上第一个成熟商用的开源 MPP数据仓库 Ø 2019年底跟随Pivotal被VMware收购 Confidential │ ©2022 VMware, Inc
    0 码力 | 23 页 | 4.55 MB | 1 年前
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  • pdf文档 JavaScript极速入门 —— 内核与引擎

    —— 内核与引擎 主讲人与课程设计:耕耕 浏览器内核 主流浏览器内核 JavaScript 引擎 主流浏览器JavaScript 引擎 浏览器内核与JavaScript 引擎关系 最初内核的概念包括渲染引擎与JS引擎,目前习惯直接称渲染引擎为内核,JS引擎独立。 浏览器内核 渲染引擎 JavaScript引擎 最初状态 浏览器内核 渲染引擎 JavaScript引擎 目前状态 JavaScript引擎独立了 渲染引擎与JavaScript 引擎 渲染引擎:Rendering Engine,一般习惯将之称为“浏览器内核”,主要功能是解析HTML/CSS进 行渲染页面,渲染引擎决定了浏览器如何显示网页的内容以及页面的格式信息。 JavaScript 引擎:专门处理JavaScript脚本的虚拟机、解释器,用来解释执行js代码。在早期内 核也是包含js引擎的,而现在js引擎越来独立了,可以把它单独提出来。 了,可以把它单独提出来。 总结:渲染引擎(浏览器内核)处理html/css,JavaScript引擎处理JavaScript代码,有js引擎的 地方就能解析js代码 浏览器 渲染引擎(内核) 解析html/css JavaScript引擎 解析JavaScript代码 JavaScript和java什么关系 JavaScript 在刚诞生的时候,它的名字叫 “LiveScript”。但是因为当时
    0 码力 | 8 页 | 394.47 KB | 1 年前
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  • pdf文档 Greenplum on Kubernetes 容器化MPP数据库

    Greenplum on Kubernetes 容器化MPP数据库 AGENDA 云数据库背景 云数据库实现方案 Greenplum on Kubernetes Greenplum Operator 总结 云数据库背景 云数据库背景 ● 资源变化 ○ 本地资源 → 云 ○ 静态资源 → 弹性需求 ● 数据变化 ○ 内部数据 → 多数据源 ○ 数据规模 → 不易预测 ○ 数据格式
    0 码力 | 33 页 | 1.93 MB | 1 年前
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  • pdf文档 万亿级数据洪峰下的消息引擎Apache RocketMQ

    万亿级数据洪峰下的消息引擎 Apache RocketMQ 誓嘉 自我介绍 l花名:誓嘉 l真名:王小瑞 lvintagewang@apache.org l@阿里巴巴-中间件 lApache RocketMQ 创始人, PPMC Member,Committer lOpen-Messaging创始人 CONTENTS 01 02 03 阿里消息中间件的演变历史 双11万亿级数据洪峰的挑战
    0 码力 | 35 页 | 993.29 KB | 1 年前
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  • pdf文档 万亿级数据洪峰下的消息引擎 Apache RocketMQ

    万亿级数据洪峰下的消息引擎 Apache RocketMQ 誓嘉 自我介绍 l花名:誓嘉 l真名:王小瑞 lvintagewang@apache.org l@阿里巴巴-中间件 lApache RocketMQ 创始人, PPMC Member,Committer lOpen-Messaging创始人 CONTENTS 01 02 03 阿里消息中间件的演变历史 双11万亿级数据洪峰的挑战
    0 码力 | 35 页 | 5.82 MB | 1 年前
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  • pdf文档 PromQL Got a BOOST: 用 Rust 重写 Prometheus 的查询引擎

    第三届中国 Rust 开发者大会 PromQL Got a BOOST: 用 Rust 重写 Prometheus 的查询引擎 Ruihang Xia @greptime.com Ruihang GitHub: waynexia Losing hair at Greptime Wanna sleep 10 hrs/day Learn JS every year Healing
    0 码力 | 39 页 | 6.95 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Rust在物理引擎研发中的应用 崔汉青

    第三届中国Rust开发者大会 Rust在物理引擎研发中的应用 崔汉青 Motphys CEO Motphys 驱动虚拟世界的全部运动 体验 应用 基础应用: 内容生成工具、 交易市场等 基础硬件: 5G/6G、 半导体、 VR/AR等 基础软件: 渲染引擎、 动作物理引擎等 静态表现力 动态表现力 渲染技术 动作物理技术 动作技术 Motion 物理技术 Physics 保证每个目标平台的极致性能 跨端确定性 – 保证所有目标平台计算结 果完全一致 具备分布式能力 – 通过横向扩展突破单 机物理算力的上限 Motphys 物理引擎的设计目标 Rust 的性能和 C/C++ 比肩,支持 SIMD 优 化,满足苛求性能的引擎研发需求; Rust 的零开销抽象甩掉了复杂设计的性能包袱 # 高性能 Rust 在不损耗性能的情况下,其优秀的语 法设计保证了语言的强大表达力:用更少 在语法层面极大程度保证了内存安全 和并发安全 语言内建的 async/await,还有优秀的 crates rayon(计算密集型并发支持)和 tokio(IO 密集型并发支持) 为什么选择 Rust Motphys 物理引擎架构 Broad Phase Narrow Phase Candidate Collision Pairs Manifold Build Collision Pairs Collision
    0 码力 | 22 页 | 1.18 MB | 1 年前
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  • pdf文档 云时代下多数据计算引擎的设计与实现

    rights reserved. OpenPie Confidential @2024 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 云时代下多数据计算引擎的设计与实现 郭罡 CTO 拓数派(OpenPie) @2024 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 关 于 拓 数 派 核心团队来自于各大厂名校,有丰富的数据库(Greenplum,DB2,ClickHouse等)研发 和产业经验. • 产品 πDataCS:多计算引擎,包括自研分布式数据库PieCloudDB,自研分布式向量数据库 等. • PieCloudDB 存储底座是各计算引擎的载体. • 已落地或者正在落地:IoT、金融、新能源、医疗等行业. @2024 OpenPie. All rights reserved reserved. OpenPie Confidential 云时代 数据计算 多数据模态支持 广泛的生态支持 “一份数据,多引擎计算”的述求 让数据流动起来 @2024 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential PieCloudDB 简介 一款云原生分布式 分析型数据库 • 元数据、用户数据、计算完全分离. • 用户数据(code
    0 码力 | 15 页 | 3.09 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Pivotal Greenplum 5.0 - 开源MPP 数据库的不二之选

    开源 MPP 数据库的不二之选: Pivotal Greenplum 5.0 姚延栋 yyao@pivotal.io 开放源代码 SQL 企业级数据库 生态系统 MPP 高速数据加载 多态存储 表‘SALES’ 列存储 行存储 1月 一年前 二年前 外部表 12月 11月 4月
    0 码力 | 18 页 | 913.39 KB | 1 年前
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  • pdf文档 蔡岳毅-基于ClickHouse+StarRocks构建支撑千亿级数据量的高可用查询引擎

    全球敏捷运维峰会 广州站 基于ClickHouse+StarRocks 构建支撑千亿级数据量的高可用查询引擎 演讲人:蔡岳毅 全球敏捷运维峰会 广州站 1. 为什么选择ClickHouse/StarRocks; 2. ClickHouse/StarRocks的高可用架构; 3. 如何合理的应用ClickHouse的优点,StarRocks 如何来补充ClickHouse 的短板; 2. 不支持高并发,可以根据实际情况修改qps相关配置文件; 全球敏捷运维峰会 广州站 StarRocks的特点 优点: 1. 支持标准的SQL语法,兼容MySql协议; 2. MPP架构,扩缩容非常简单方便; 3. 支持高并发查询; 4. 跨机房部署,实现最低成本的DR 缺点: 1. 不支持大规模的批处理; 2. 支持insert into,但最理想的是消费Kafka;
    0 码力 | 15 页 | 1.33 MB | 1 年前
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