就像使用关系型数据库一样使用 Hadoop。底层存储采用 HDFS， HAWQ 实现了计算节点和 HDFS 数据节点的解耦，采用 MR2.0 的 YARN 来进行资源调度，同时具有 Hadoop 的灵活伸缩的架构特性 和 MPP 的高效能计算能力。 当然，有得也有所失，虽然 HAWQ 的架构比 GreenplumMPP 数据 库灵活，但在获得架构优越性的同时，其性能比 Greenplum MPP 数据库要低一倍左右。不过，得益于 技术，从硬件到软件到服务，都逃不过要接受云计算 的洗礼，不能赶上时代潮流的技术和公司都将被无情的淘汰。大数据 也要拥抱云计算，大数据将作为一种数据服务来提供（DaaS-Dataas A Service），依靠云提供共享的、弹性、按需分配的大数据计算和存 储的服务。 Greenplum MPP 数据库从已一开始就是开放的技术，并且在 2015 年 年底已经开源和成立社区（在开源第一天就有上千个 Download）， 可以说，Greenplum

→ 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 → 半结构化/无模式 ○ 数据隔离 → 数据共享 ● 云数据库市场巨大 ● 云数据库增速巨大 ● DBasS的需求 ● 跨云的需求 云数据库实现方案 云数据库需求 ● DBasS ○ 自动化运维 ○ 自动化调优 ● 弹性资源管理 ○ 存储资源 ○ Segment节点示例 Greenplum on Kubernetes Greenplum on Kubernetes ● 存储计算分离 ○ PV持久化存储资源 ○ StatefulSet/Pod弹性扩展计算资源 ● 数据库服务层 ○ Service统一Master & Standby Master地址 ● 服务发现机制 ○ 所有节点地址名不变 ● 跨云能力 ○ 容器应用对基础设施透明

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。 Greenplum 基于 MPP（大规模并行处理）架构构建，具有良好的弹性和线性扩展能力，并内置

通过Greenplum超级数据处 理引擎增强竞争优势 Greenplum数据引擎：内容和方式 价值主张 – 性价比： 性能可达到传统方案（Oracle、Teradata）的 10到100倍， 而成本只是其一小部分 – 可伸缩性：从较低的万亿字节扩展到千万亿字节 – 开放式系统：在通用系统和开放源软件的基础上创建 前提条件 – 硬件：基于开放式标准硬件 – 软件：Postgres和Greenplum – 体系

2018.3HDB4PG 2017.1报表全面迁移至GP 2017.6集群拆分 2018.9全面切换HDB4PG 2018.6ADB储备、2019.7上线 HDB4PG •数据压缩 •弹性扩容 •成熟稳定 •性能良好 •阿里云支持 THANKS 谢 谢 聆 听 2018.06.26 by 花名 www.jushuitan.com

Features Confidential │ ©2021 VMware, Inc. 4 Greenplum 是基于 PostgreSQL 所实现的大规模并行处理(MPP)开源数据平台，具有良好的弹性 和线性拓展能力，内置并行存储、并行通信、并行计算和并行优化功能，兼容 SQL 标准。拥有独 特的高效的 ORCA 优化器，具有强大、高效的 PB 级数据存储、处理和实时分析能力，同时支持 OLTP

资源百分比也需要从总数中扣 除，只不过，资源的配额，采用的是固定 CPU Core 的方式来实现，目的是避免与其 他资源组的争抢。 通过 CPU_RATE_LIMIT 配置的资源组，其可以使用的 CPU 资源是弹性的，不是 固定的，数据库可能会将空闲的资源组的 CPU 资源分配给其他繁忙的资源组使用，不 过，一旦被划走 CPU 资源的资源组开始有事务执行，CPU 资源将会重新分配回去，需 要注意的是，CPUSET