Greenplum数据仓库 数据仓库 UDW 产品⽂档 2 6 7 7 8 10 10 16 38 38 39 39 39 40 43 44 45 46 47 ⽬录 ⽬录 ⽬录 ⽬录 概览 概览 产品架构 产品架构 云数据仓库产品架构 ⾼可⽤ 快速上⼿ 快速上⼿ ⼀、创建数据仓库 ⼆、连接数据仓库 操作指南 操作指南 关闭数据仓库 启动数据仓库 重启数据仓库 查看数据仓库详情 扩容数据仓库 更改数据仓库密码 续费 删除数据仓库 查看操作⽇志 查看监控 ⽬录 Greenplum数据仓库 UDW Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 2/206 50 50 71 73 73 73 74 74 74 74 75 76 76 79 81 82 90 92 101 访问 访问UDW数据仓库 数据仓库 1 客⼾端⼯具访问UDW 2 图形界⾯的⽅式访问UDW 数据导⼊ 数据导⼊ insert加载数据 copy加载数据 外部表并⾏加载数据 从hdfs加载数据 从mysql中导⼊数据 从oracle中导⼊数据 从ufile加载数据 开发指南 开发指南 1、连接数据库 2、数据库管理 3、模式管理 4、表格设计 5、加载数据 6、分区表

白皮书 开源 Greenplum 新篇章： 兼容欧拉开源操作系统的数据平台 支持国产生态的高级分析数据平台 作者：Greenplum 中文社区、 欧拉开源社区 完全兼容欧拉开源操作系统的 HTAP 数据平台 Greenplum 白皮书 .......... 4 欧拉开源操作系统 .................................................................................................................................... 5 openEuler 面向多样性算计算的创新 ................. ........................................................................................ 6 欧拉开源操作系统平台架构 ..............................................................................................

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 发表后引起业界的关注，一篇是关于 GFS 分布式文件系统，另外一篇 是关于 MapReduce 并行计算框架的理论，分布式计算模式在互联网 行业特别是收索引擎和分词检索等方面获得了巨大成功。 Big Date2.indd 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X 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 来 了， 在 X86 集 群 上 实 现 自 动 的 并 行 计 算， 无 论 是 后 来 的 MapReduce 计算框架还是 MPP（海量并行处理）计算框架，最终还 是需要软件来实现，Greenplum 正是在这一背景下产生的，借助于分 布式计算思想，Greenplum

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 ApsaraDB for GP vs. AWS Redshift? “有史以来卖的最好的云服务” 对比项目 ApsaraDB for Greenplum(SSD/SATA) AWS RedShift 外部表 支持OSS外部表 无此设计 地理信息支持 支持（自带PostGIS） 不支持 分区表支持 支持 不支持 数据类型 支持所有PostgreSQL 9.0以下类型 支持11个PostgreSQL类型

GP ： Greenplum 数据库 Master ： GP 的控制节点/实例 Standby ： GP 的备用控制节点/实例 Host(主机) ： GP 的一台独立的机器设备 Instance ： GP 的计算实例，很多时候也叫 Segment Primary ： GP 的主计算实例 Mirror ： GP 的镜像计算实例 MPP ： 大规模并行处理 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。 编写： 陈淼 电邮： miaochen@mail.ustc.edu.cn .................................................................................... - 2 - 第一章：GP 数据库架构 ...............................................................................................

1 新一代数据管理和数据分析 解决方案 关于Greenplum公司 • Greenplum是一家数据库软件公司，在数据处理和 BI/DW领域，提供容量 最大、速度最快、性价比最好的数据库引擎产品和服务。 • Greenplum总部位于圣马蒂奥，加利福尼亚州，美国，成立于2003年6月。 • Greenplum 中国于2008年12月正式成立. 2010/4/8 官方网站： www.greenplum greenplum.com www.greenplum-china.com Greenplum：简介 Greenplum数据引擎软件为新一代数 据仓库所需的大规模数据和复杂查询功 能所设计 3 推动数据依赖型企业的发展 全球各地的一些Greenplum客户 4 亚太地区 欧洲、中东、非洲 北美 中国的客户 5 金融 交通 互联网 其它 Teradata Netezza Oracle Software-Based Commodity HW • 用户人数 • 安全度 • 查询、报告、分析的数量 • 数据的高度多样性 • 大量定制数据 • 监管要求 商务智能/数据仓库发展趋势 一切都在增长! 数据仓库工作量：数据膨胀 面临的新难题是如何处理大规模数据 过去的10年 现在 HPC 企业 SME 万亿字节 千兆字节 兆字节 千万亿字节 万亿字节 千兆字节

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 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 │ ©2022 VMware, Inc. 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. 5 谁在用Greenplum? Ø 500多付费企业客户 Ø

Pivotal Greenplum 5： 新一代数据平台 开源、支持多种云的高级分析数据平台 作者：Keaton Adams、 Dan Baskette、 Cesar Rojas pivotal.io/cn 白皮书 2 © Copyright 2017 Pivotal Software, Inc.保留所有权利。 PIVOTAL GREENPLUM 5：新一代数据平台 目录 关于本白皮书 ... .........................................................................3 Pivotal Greenplum 5：新一代数据平台 .........................................................................................3 以开源创新替代专有分析环境 ...................................................................................... 4 支持多种云不受限于基础架构的数据平台 ...........................................................................................

Pivotal 研发技术总监 2017.thegiac.com • Greenplum ⼤大数据平台 • Greenplum 机器器学习⼯工具 • Greenplum 机器器学习案例例 ⼤大纲 2017.thegiac.com Greenplum: 新一代开源大数据平台 2017.thegiac.com Greenplum 集群 2017.thegiac.com SQL Compatibility (Hyper-Q) 2017.thegiac.com Greenplum ⼤大数据平台 • 一次打包，到处运行：裸机、私有云、公有云 • 各种数据源：Hadoop、S3、数据库、文件、Spark、Ka,a • 各种数据格式：结构化、半结构化（JSON/XML/Hstore)、非结构化 • 强大内核: MPP、优化器、多态存储、灵活分区、高速加载、PG内核 • 集成数据平台：BI/DW、文本、GIS、图、图像、机器学习 • 开放源代码，持续大力投入 • 敏捷方法学：快速迭代、持续发布、质量内建 • 企业级稳定性，成熟生态系统 2017.thegiac.com Greenplum: 机器学习工具集 2017.thegiac.com • PL/X：各种语言实现自定义函数（存储过程） • MADLib: 数据挖掘、统计分析、图（Graph）等算法

Greenplum 介绍 Greenplum 是全球领先的开源大数据平台，是能够提供包含实时处理、弹性扩容、混合负载、云 原生和集成数据分析等强大功能的大数据引擎。 著名分析机构 Gartner 2019 年报告中，在经典数据分析领域 Greenplum 全球排名第三，实时分 析领域全球排名并列第四。Greenplum 是两个领域中排名前十的产品中的唯一一款开源产品。 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 OLAP 型的大数据平台, Greenplum 同 时还能够支持涵盖 OLTP 型业务的混合负载，从而帮助客户真正打通业务-数据-洞见-业务的闭环。 支撑着全球各大行业的核心生产系统， 其涉及领域涵盖金融、保险、证券、通信、航空、物流、零售、媒体、政府、医疗、制造、能源 等。其中，国际客户包括摩根斯坦利、摩根大通、美国国家税务局、美联储、三星、戴尔、福特、 爱立信等，国内客户包括深交所、建设银行、民生银行、广大银行、浦发银行、航旅纵横、中国 移动、华为等。自 2015 年开源以来，更是吸引了包括阿里云、百度云、中移动、旷世、去哪儿 网