按照 GP 的安装部署要求，必须使用万兆 网络作为内部互联网络，否则，一定会遭受很多网络方面的困扰。 在缺省情况下，网络层使用 UDPIFC 协议。这是经过改善的 UDP 协议，在 UDP 协 议的基础上增强了数据包校验，其可靠性与 TCP 协议相似，但其性能和扩展性远好于 TCP 协议。当集群规模较小，同时，网络的稳定性较差的时候，如果 UDPIFC 协议不 稳定，可以考虑使用 TCP 是一个平面文件，按照行来区分每条记录。空行会被忽略，任何在 (#)后的字符串都会被忽略。每行记录由一系列 Space 和 Tab 混合分割的属性组成。 如果需要在属性中出现空白字符，需要将该属性用引号引起来。记录不可跨行。每条远 程客户端的访问许可，都像这种格式： host database role CIDR-address authentication-method 而每个 UNIX 本地连接的访问许可，都像这种格式： 5 版本和 6 版本的新功能和 系统表的修改进行了必要的适配，可以很好的兼容 5 版本和 6 版本。  使用标准数据库应用接口，例如 ODBC 和 JDBC，用户可以开发出自己的客户端程 序。由于 GP 基于 PostgreSQL 而来，可以直接使用 PostgreSQL 驱动访问 GP。  使用标准数据库应用接口的客户端程序，例如使用 ODBC 和 JDBC 的客户端程序，

从上图可以看到，Greenplum 的最小并行单元不是节点层级，而是在 实例层级。安装过 Greenplum 的同学应该都看到每个实例都有自己 的 Postgresql 目录结构，都有各自的一套 Postgresql 数据库守护进 程（甚至可以通过 UT 模式进行单个实例的访问）。正因为如此，甚 至一个运行在单节点上的 GreenplumDB 也是一个小型的并行计算架 构，一般一个节点配置 6~8 个实例，相当于在一个节点上有 6~8 已经开源了，我们的生态圈在迅速地壮大，Greenplum 的 爱好者、拥护者人数也在不断地壮大。在使用和探索 Greenplum 的路 途中，我们通过一点经验介绍，希望让大家少走弯路。在产品实施过 程中的关键阶段，还应该更多地寻求专业顾问的支持。 Big Date2.indd 33 16-11-22 下午3:38 34 五、Greenplum 系统表的维护及修复技巧 Greenplum

© 2012-2021 UCloud 优刻得 17/206 yum install postgresql-jdbc.noarch –y Windows 环境下 JDBC 驱动，将 jar 添加到⼯程的 BUILD PATH。 ⽰例程序1，java连接UDW，执⾏建表，插⼊操作 PostgreSQLJDBC1.java import java.sql.Connection; import java port –W 1.3 JDBC⽅式访问 ⽅式访问 Linux操作系统 yum install postgresql-jdbc.noarch –y Windows环境下JDBC驱动，将jar添加到⼯程的BUILD PATH。 ⽰例程序1，java连接UDW，执⾏建表，插⼊操作 PostgreSQLJDBC1.java import java.sql.Connection; import java

建立连接时，postmaster 会 fork 出一个子进程来为该连接提供服务。 Coordinator 节点上负责处理用户查询请求的进程称为 QD (Query Dispatcher) 进程。当 QD 进 程收到客户的 SQL 时，就会对其进行解析、重写和优化，并将分布式查询计划发送给 Segment 节点进行执行，并将最终结果返回给客户端。 Segment 节点上负责执行 QD 分发来的查询任务的进程称为

lxml、Keras 和 PyMC3（Tensorflow 和 Keras 需要使用 RHEL 7 作为主机操作系统）。 • Greenplum 5 中 支 持 的 R 语 言 算 法 库 和 程 序 包 有：BH、DBI、MASS、MCMCpack、Matrix、R2jags、R6、 RColorBrewer、ROCR、RPostgreSQL、Rcpp、RcppEigen、RobustRan

ent 节点一般配置4~8个Instance，初始化完成后很 难修改，需要提前规划； • 每个Instance都是一套独立的进程，当客户端 发起一个请求时，每个Instance都将FORK子进 程并行工作； • 对于并发请求高、面向于复杂的灵活查询的系 统，建议每个Segment配置4个或以下Instance， 这样来保证每个Instance所需资源，保证系统 系统运行稳定性，例如，减少OOM发生的概率；

析功能，还是以大规模并行方式构建数据模型，都可以实现。Greenplum 支持适用于数据挖掘和数据科学工作的最 全面、最先进的分析程序包和扩展。Greenplum 还针对最受欢迎的 Python 和 R 语言算法库提供简单易用的安装程 序，包括 Tensorflow、NumPy、SciPy、XGBoost、BeautifulSoup、lxml、Keras 和 PyMC3 等 Python 语言算法 库和程序包和 BH、DBI、