打磨这个文档，并完 全根据最新的版本特性进行重新整理，希望能对中文爱好者提供一些帮助，在编写过程 中，仍会参考官方文档，但绝不是简单的翻译，甚至有些内容会与官方文档不一致。 编者提醒，升级版本极其重要，4 版本早该淘汰了，5 版本和 6 版本都带来了极大 的性能和稳定性的提升。 声明 本文档的版权归[陈淼]个人所有，未经许可和授权不得抄袭和引用。 本文档中的绝大部 ................................................................................... - 41 - DB 应用程序接口 .................................................................................................. 是基于 PostgreSQL 发展而来，用户端可以如同访问 PostgreSQL 那样与 GP 进行交互。可以通过 PostgreSQL 客户端程序(如 psql、pgAdminIII)和应用程序 接口(APIs(如 JDBC、ODBC))连接 GP。不过，GP 在 5 版本和 6 版本中，因为 PostgreSQL 版本的不断合并，有不少系统表的发生了变化，所以，原有适用的客户 端，可能需要一定的适配开发工作，才能适用新的

Python、C、Perl、TCL、 PLSQL 等等语言来扩展功能，在后续章节中，我将展现这种扩展 是如何的方便，另外，开发新的功能模块、新的数据类型、新的索 引类型等等非常方便，只要按照 API 接口开发，无需对 PG 重新编译。 PG 中 contrib 目录下的各个第三方模块，在 GP 中的 postgis 空间 数据库、R、Madlib、pgcrypto 各类加密算法、gptext 全文检索都 (update/delete)；例如 Spark 计算时， 需要预先将数据装载到 DataFrames 模型中； 基本上都缺少索引和存储过程等特征 除 HAWQ 外，大多对于 ODBC/JDBC/DBI/OLEDB/.NET 接口的支持 有限，与主流第三方 BI 报表工具的兼容性不如 MPP 数据库 SQL-On-Hadoop 不擅长于交互式（interactive）的 Ad-hoc 查询， 大多通过预关联的方式来规避这个问题；另外，在并发处理方面的能 多种级别的信息。 还有plpythonu，这个是Greenplum自带的language，一些通用的函数， 用 plpythonu 来编写也是极其不错的选择。 关于这两种语言，可以参考 PostgreSQL 文档的【服务器端编程】章节， 以及 Perl 和 Python 语言。 Greenplum 是开放的数据库，又是开源的数据库，可以分享的知识其 实真的很多，如果你这方面的知识基础还不是很高，可以多读一些文

LDA ⾃自动分析每个⽂文档，统计⽂文档内的词语，根据统计的信息来断定当 前⽂文档含有哪些主题，以及每个主题所占的⽐比例例各为多少。 主题模型：Latent Dirichlet Allocation (LDA) 2017.thegiac.com 基于LDA特征的聚类 会话 主题分布 K-means 会话聚类 • 把每个会话看成一篇文章 • 百万级别文档 • 词汇量 8000+

.................................................................................. 4 集成分析：改进后的全新分析接口 .................................................................................................. Spring Cloud Data Flow ETL 本地存储 HDFSS 云对象 存储 GemFire Spark 其他 RDBMSes 多结构数据 PIVOTAL GREENPLUM 平台 原生接口 分析应用 用户 JDBC、OBBC Teradata SQL Apache MADlib Python. R、 Java、Perl、C Apache SOLR PostGIS ANSI SQL 白皮书 6 © Copyright 2017 Pivotal Software, Inc.保留所有权利。 PIVOTAL GREENPLUM 5：新一代数据平台 集成分析：改进后的全新分析接口 一直以来，客户都能在 Pivotal Greenplum 中做高级分析，无论是提供将应用逻辑向下推送至数据所在位置的方法，执行 分析功能，还是以大规模并行方式构建数据模型，都可以实现。Greenplum

................................................................................ 12 集成分析：改进后的全新分析接口 .................................................................................................. 方面继续保持领先与创新，打造统一分析全平台，综合多种技术给用户提供了分析便利，可以 选择自己擅长的工具及利用遗留的知识和技能，特别适合拥有多种技能的团队。 利用容器实现安全分析 PL/Container 扩展是一个接口，允许 Greenplum 数据库与 Docker 容器交互，以在容器中执行用户定义函数 （UDF），这样方便数据科学家可以在不需要 DBA 帮助的情况自由使用数据分析，同时大大提高了安全性，Docker cker 容器确保用户代码无法访问源主机的文件系统。此外，容器启动时网络访问受限，无法连接回 Greenplum 数据库或 打开任何其他外部连接。 集成分析：改进后的全新分析接口 一直以来，客户都能在 Greenplum 中做高级分析，无论是提供将应用逻辑向下推送至数据所在位置的方法，执行分 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

数据流转过程 • 1 业务数据的产生 —— OLTP • 2 业务数据的中转 —— ETL服务器 • 3 数据的存储和计算 —— OLAP集群 • 4 结果数据的展现 —— 数据集市 • 5 访问接口的封装 —— API接口服务器 • 6 最终数据的显示 —— 前端界面 • 7 结果数据的交互 —— OLTP，趋势分析 • 8 OLAP数据流转 —— dbsync平台 7 数据仓库体系架构 数据架构示意图

Eon Mode ● 容器化数据库+Kubernetes ○ Apache Spark ○ CockroachDB ○ Apache HAWQ 云数据库存储方案 ● 块存储 ○ 文件系统接口 ● 对象存储 ○ 成本低 ○ 扩展性强 ○ 访问延迟高 Greenplum on Kubernetes Network Interconnect Standby Host Master

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 50 多种数据分析和机器学习算法。MADlib 提供 SQL 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：

Inc. 1 Confidential │ ©2021 VMware, Inc. Greenplum中文社区 https://cn.greenplum.org 博文 · 资料 · 文档 · 项目 Confidential │ ©2021 VMware, Inc. 3 Confidential │ ©2021 VMware, Inc. Brin Index 在Greenplum

Greenplum中文社区 https://cn.greenplum.org 博文 资料 文档 项目 全新的问答论坛 分布式事务和 两阶段提交协议 6 ● 事务实现原理和Write Ahead Logging（WAL） ● 分布式事务和两阶段提交的原理 ● Greenplum两阶段提交协议的实现 ● Greenplum两阶段提交协议的优化 Outline 7 事务的属性：ACID