....................................................................................... - 240 - 数据格式 .................................................................................................. .................................................................................. - 354 - 扩容配置文件的格式 .............................................................................................. - 357 出现无法正常工作的故障时，自动激活 Standby 来接管 Master 的任务。下面的流程图，是编者实现的 Master 和 Standby 自动切换的逻辑流程图， 可以供读者参考，不过，编者不方便公开实现的代码。 Greenplum Database 管理员指南 V6.2.1 版权所有：Esena(陈淼 +86 18616691889) 编写：陈淼 - 13 - Master 的连接数是有限的，缺省值为

postgresql 的 contrib 中的一些常用模块 Greenplum 提 供了编译后的模块开箱即用，如：oraface、postgis、pgcrypt 等， 对于其它模块，用户可以自行将 contrib 下的代码与 Greenplum 的 include 头文件编译后，将动态 so 库文件部署到所有节点就可进行测 试使用了。有些模块还是非常好用的，例如：oraface，基本上集成了 Oracle 常用的函数到 性能优势，我们强烈建议用户将库外的处理逻辑，部署到用 MPP 数 据库的 UDF 这种 In-Database 的方式来处理，你将获得意想不到的性 能和方便性；例如我们在某客户实现的数据转码、数据脱敏等，只需 要简单的改写原有代码后部署到 GP 中，通过并行计算获得数十倍性 能提高。 另外，GPTEXT（lucent 全文检索）、Apache Madlib（开源挖掘算法）、 SAS algorithm、R 都是通过 UDF 着社区的发展将推动 GreenplumMPP 数据库走向新的高速发展旅程。 （分享一下开源的直接好处，最近我们某用户的一个特殊需求，加载 数据中有回车等特殊字符，我们下载了 GP 外部表 gpfdist 源代码，不 到一天就轻松搞定问题） Greenplum 也正在积极的拥抱云计算，Cloud Foundry 的 PaaS 云平 台正在技术考虑把 Greenplum MPP 做为 DaaS 服务来提供，对于

pg_close($db); ?> 1.7 node客户端访问 客户端访问 1）安装pg模块 npm install -g node_gyp npm install -g pg 2）连接数据库并访问 ⽰例代码如下： var pg = require('pg'); var constring = "tcp://username:password@ip:port/database"; var client sqoop 把 hdfs 中的数据导⼊到 udw ⽤ mysql2udw 把 mysql 中的数据导⼊到 udw 创建 ufile 的外部表、导⼊导出数据到 ufile 通过外部表导⼊ json 格式的数据 在导⼊⼤量的数据的时候我们建议不要使⽤ insert ⼀条条的导⼊数据、强烈建议使⽤ copy、udwfile 导⼊数据。 5.1 insert加载数据 加载数据 我们可以通过insert插⼊数据到udw，语法如下所⽰： "+" 获取更多的信息) \du [模式] 列出⽤⼾ \l 列出所有数据库 (加 "+" 获取更多的信息) \z [模式] 列出表, 视图, 序列的访问权限 (和 dp ⼀样) 6. 格式选项 \a 在⾮对⻬和对⻬的输出模式之间切换 \C [字串] 设置表标题, 如果参数空则取消标题 \f [字串] 为⾮对⻬查询输出显⽰或设置域分隔符 \H 在 HTML 输出模式之间切换

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 • 强大的灵活性、可扩展：PL/X、Extension、PXF、外部表机制 • 完善的标准支持：SQL、JDBC、ODBC • 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 数据编辑/整理理 之前 之后 性能提升 ● 181 ⾏行行代码 ● 75 分钟 ● 116 ⾏行行代码 ● 8 分钟 9.35x 特征编辑 ● 439 特征 ● 4,517 ⾏行行代码 ● 100 分钟 ● 934 特征 ● 1,438 ⾏行行代码 ● 30 分钟 多 495 个特征，快 3.33x 信息价值 在Greenplum上充分利用了MADlib 和PL/X X 在SAS和Excel上有很多⼿手动流程 ✓ 在Greenplum内部实现了了流程⾃自动 化 X 代码复杂冗余，很多数据类型 转换 ✓ 代码更更精简，更更便便于维护的代码 X 原始模型预测效果不不理理想 ✓ 新模型能够更更精准地预测⽬目标客 户 商业影响 2017.thegiac.com 用户案例例2 基于API日志的⾦金金融产品⽤用户分析

well-showcased 12 Pivotal Confidential–Internal Use Only 卓越的OLAP特性 列式存储 分区、压缩 高级特性 递归查询、窗口函数 集成分析 多格式、多语言 Madlib: 机器学习 数据库内并行模型训练和预测、分类 ORCA 复杂查询优化器 成熟稳定 完备生态、支撑核心生产系统 13 Pivotal Confidential–Internal • 历史数据和不常访问的数 据存储在 HDFS 或者其他 外部系统中 • 无缝查询所有数据 • Text, CSV, Binary, Avro, Parquet 格式 6月 5月 10月 9月 8月 用户自定义数据存储格式 并发管理 ■ pgbouncer ■ 资源组（resource group） create resource group rg1 (cpu_rate_limit=20 更多思路？ 资源 ■ 中文社区：http://greenplum.cn ■ 文档：https://gpdb.docs.pivotal.io/6-0Beta/main/index.html ■ 代码：https://github.com/greenplum-db/gpdb 由于微信群组规定限制，请首先添加这个入群 助手个人微信，会拉您入群 QQ群

源，包括 Kafka、Hadoop、HIVE、 HBase、S3、Gemfire、各种数据库和文件等，不需要移动数据，避免了数据加载的复杂 性，和其带来的数据不一致的问题。 ● 支持各种数据格式的平台：不管是结构化、半结构化（XML、JSON、KV）还是非结构化， 譬如文本数据、GIS 数据、图数据等。 ● 具有强大内核的平台：Greenplum 具有强大的内核技术，包括数据水平分布、并行查询执 SQL、JDBC 和 ODBC 等行业标准。经过半个多世纪的发展， SQL 成为了数据平台的万向头，向上可以连接各种 BI 工具、可视化工具和数据分析工具， 向下可以连接各种 ETL 工具、各种数据源和各种格式的数据等。 ● 集成数据分析平台：支持商业智能（BI）、文本、GIS、图、图像等。流式支持也在开发 中。通过 Pivotal 开源的 Apache 顶级项目 MADlib，Greenplum 可以在数据内部运行 接口进行数据分析，大大降低了数据分 析的门槛；MADlib 内建于数据库内，使用 MPP 的优势，提高了分析的效率；MADlib 可 以在全量数据而不是抽样数据上进行分析，提高了精度。 ● 开放源代码且持续大力投入的平台： 2017 年 Pivotal 在 github 的开源贡献列表中全球排 名第四左右。 采用开源方案，不担心后门问题，不担心被锁定。开源还可以构建更好的 生态。 ● 采

2008 标准，OLAP，JDBC/ODBC Ÿ 支持ACID、分布式事务 Ÿ 分布式数据库：线性扩展，支持上百物理节点 Ÿ 企业级数据库：全球大客户超过 1000+ 安装集群 Ÿ 百万行源代码，超过10年的全球研发投入 Ÿ 开源数据库(greenplum.org)，良性生态系统 5 Pivotal Confidential–Inter nal Use Only 5 © Copyright Ÿ 历史数据和不常访问的数 据存储在 HDFS 或者其他 外部系统中 Ÿ 无缝查询所有数据 Ÿ Text, CSV, Binary, Avro, Parquet 格式 6月 5月 10月 9月 8月 用户自定义数据存储格式 14 Pivotal Confidential–Inter nal Use Only 大规模并行数据加载 • 高速数据导入和导出 – 主节点不是瓶颈 – 10+

编译安装和调试 本文先介绍如何从源代码编译安装Greenplum、初始化Greenplum集群。然后介绍SQL在 Greenplum中的典型执行路径，最后介绍一些调试技巧。 源代码使用 Greenplum 开源社区最新源代码 6X_STABLE 分支： https://github.com/greenplum-db/gpdb​，内核代码基于 PostgreSQL 9.4。目前（2019/04/23) 4。目前（2019/04/23) 主 干分支的代码基于 PostgreSQL 9.4。合并到 PostgreSQL 9.5 的工作也已经开始，有关最新工作 进展请参见：​https://github.com/greenplum-db/gpdb-postgres-merge​。 1. 从源代码编译 Greenplum Greenplum 目前官方支持 Redhat/Centos/SuSE/Ubuntu 有关更详细的信息请参考 README.macOS.md。 1.2 在 Redhat/Centos 系统上编译 本小节以 RHEL7 为例介绍如何编译Greenplum。 首先下载 Greenplum 源代码 $ git clone https​:​//github.com/greenplum-db/gpdb Greenplum Database 编译和运行依赖于各种系统库和Python库。需要先安装这些依赖：

开源项目及其相关源代码的版本。这意味着，可以通 过 greenplum.org 网站下载和编译的版本以及通过 Pivotal Network 分发的打包版本将具有相同的内核（只有个别微小差 别）。这是两年来致力于与 PostgreSQL 8.3.23 集成的成果，目的在于扩展和融入以 Greenplum 为中心的生态系统和社 区。为了更好地贴合 PostgreSQL 社区的模式，他们对代码库进行了重构， PIVOTAL GREENPLUM 5：新一代数据平台 GPORCA：Pivotal 查询优化器更新 对直到最近，Greenplum 一直采用传统查询优化器 (LQO) 。这是适用于 Greenplum 代码库的原始 PostgreSQL 规划器的衍 生产品。PostgreSQL 规划器最初是为单节点 PostgreSQL 设计的，更适用于 OLTP 查询，而不是分析数据平台中长时间运 行的查询。尽管具 年底，Greenplum 开始在内部开发一款新型查询优化器，并在 Greenplum 4.3.5 版中首次推出，名为 GPORCA。 GPORCA 能够针对分析数据仓库中常见的一些复杂情况生成更高效的代码，因而非常实用。过去，系统默认使用传统查询 优化器，但自 Greenplum 5 起，GPORCA 将成为默认查询优化器。它能够通过并发的混合工作负载处理多种复杂查询， 并可提高查询性能。2 这样

Brin在AppendOnly Table上的实现 性能测试 15 Confidential │ ©2021 VMware, Inc. AoTable AppendOnly Table是一种紧凑的 数据格式，适用于较少进行 Update/Delete的场景 Tuple以紧凑的方式存储在变长 的Block中，所以Block在写入磁 盘后不能修改，只能向后追加新 的Block 为了实现并发Insert，每个AO表