，定义好每个字段的名称和类型。 4. 然后在菜单栏点击 ，点击右上角的 ，选择集群“cluster1”、数据 库 “公司数据库”和目标表 “公司人事数据/员工信息表” ，点击 ，选择“员工信息 表.csv”，点击 可以预览表数据，点击左下角的 ，根据文件格式填写分隔符、是否 包含表头和空值字符 串形式等补充信息，点击

高 质 量 发 展 注 入 加 速 度 云 计 算 时 代 的 到 来 数 据 计 算 时 代 的 到 来 服务器整合,降低服务器硬件成本 云计算平台统⼀运维降低成本 服务器资源池可⽤空间增⼤ 数据资源池可⽤空间增⼤ 虚拟机动态迁移对硬件⽆感知 数仓整合，降低服务器硬件或者虚拟机成本 数据计算平台统⼀ 运维降低成本 虚拟数仓数仓⾼在线 虚拟数仓动态spinoff/retire对计算资源⽆感知 仓管理复杂度，以更低的成本实现存算资源在云上 更灵活的配置。 TDE技术保证了所有数据在落盘前完成加密，服务 器⽆感知技术（Serverless）利⽤云上⽆限计算资源 和弹性保证了虚拟数仓永远在线可⽤，S3存储和跨 云灾备能⼒保证了永不丢数。 数据计算资源按需扩缩容，实现计算资源配置最优化， 提升数仓的敏捷性和弹性，打开⽆限数据计算空间， 更好地赋能业务发展并⾛向绿⾊。 降低数仓硬件和管理成本 运用元数据-计算-数据分离的三层架构，实现云上存储资源与 计算资源的独⽴管理。云上计算资源可弹性分配，有查询计 算任务的时候按需启动，按照使⽤时间和规模计算成本。 eMPP分布式专利技术 在云上，PieCloudDB利⽤eMPP（elastic Massive Parallel Processing）架构，实现多集群并发执行任务。企业可灵活 进⾏扩缩容，随着负载的变化实现⾼效的伸缩，轻松应对 PB级海量数据。

运用元数据-计算-数据分离的三层架构，实现云上存储资源 与计算资源的独立管理。云上计算资源可弹性分配，有查询 计算任务的时候按需启动，按照使用时间和规模计算成本。 eMPP 分布式专利技术 在云上，PieCloudDB 利用 eMPP（elastic Massive Parallel Processing）架构，实现多集群并发执行任务。企 业可灵活进行扩缩容，随着负载的变化实现高效的伸缩， 轻松应对 PB 级海量数据。 IvorySQL开源数据库社区 02 分布式引擎 IvorySQL开源数据库社区 计算 • MPP o 将一个单一计算任务在大量独立的计算机上并行执行。 • 多租户、多集群 • 弹性伸缩：集群大小、集群类型、集群数量 • 隔离性：不同租户、不同负载 • 高并发 • 高可用 • 可按使用量付费 IvorySQL开源数据库社区 计算 • 多租户隔离 • 容量和带宽独立于计算伸缩 • 可按使用量付费 支持跨多数据中心复制数据 • 唯一真理 o 全局只需要存储一份数据，通过共享存储来实现数据共享，避免拷 贝和维护多份数据副本 IvorySQL开源数据库社区 事务 • ACID 支持两种隔离级别：读已提交、可重复读 • 扩展性 事务管理器无单点性能瓶颈 • 隔离性 不同租户之间的事务管理器是完全隔离的，不会相互影响 • 容错性 事务管理器支持对各类基础设施故障进行自动容错 IvorySQL开源数据库社区

CDC模式 流式传输 ETL本质是不同系统 （数据组织形式）之 间的数据移动 ETL • 便宜可扩展的对象存储，各系统通用 • 最好的 ETL 就是不需要 ETL，各系统共享同一份底层数据 • PieCloudDB 支持直接读取对象存储上的 parquet 等格式的文件 • 为不同类型的查询特化的系统会有不同的存储方式 • 同一份底层原始数据使用不同系统查询会产生 ETL 需求 • 存在时做更新或者删除 • 数据需要包含顺序键 (OK)，以决定操作生效的顺序 • 数据可以重复，但不可以有事务逻辑错误 • Merge/Upsert 模式，步骤1 将数据解析完成，导入与目标表类型相同的临时表中 SELECT r.a, r.b+r.c, func(r.d) … FROM (SELECT meta, raw FROM foreign_table LATERAL JOIN formatter(raw)

rights reserved. OpenPie Confidential 计算 • MPP • 将一个单一计算任务在大量独立的计算机上并行执行。 • 多租户、多集群 • 弹性伸缩：集群大小、集群类型、集群数量 • 隔离性：不同租户、不同负载 • 高并发 • 高可用 • 可按使用量付费 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 享，避免拷贝和维护多份数据副本 存储 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential • ACID - 支持两种隔离级别：读已提交、可重复读 • 扩展性 - 事务管理器无单点性能瓶颈 • 隔离性 - 不同租户之间的事务管理器是完全隔离的，不会相互影响 • 容错性 - 事务管理器支持对各类基础设施故障进行自动容错 事务 实时加解密 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 构建新一代云原生存储引擎 • 用户成本 （存储成本） • 自动选取适应类型的编码 • 压缩 • 减少对象存储的访问开销 • OLAP 性能 • 多级缓存 • 行列混合存储 • 定义内外存的数据格式 • 文件内统计信息 • 智能Analyze @2022 OpenPie

o 优化端到端访问控制管理和证书管理，增强安全能力 o 一键部署优化 • 数据洞察优化： o SQL 结果页面 UI 更新，界面更加简洁优雅。优化超长结果显示，可支持选中结 果直接复制 o 支持执行请求时自由切入/切出页面，不影响用户进行其他操作 o 支持快捷键执行请求 o 支持 sql 文本查找/替换 • 数据导入优化： 支持数据导入时自由切入/切出页面，无需用户在导入界面停留等待 o 支持 text 文本格式 o 统一报错信息 • 数据库信息：增加表的大小（size） 信息展示 • 计算集群：外部接入支持更多类型，用户可以更加灵活的配置端口范围

• 支持二进制索引 • 支持多级索引如HNSW+IVF等 • CPU多核并行/GPU加速 PieCloudVector • Faiss与postgres内核对接 - 基础接口 • 增加向量列类型用于基本的加载与卸载 • 实现向量距离运算符 • 实现向量近似搜索的索引，调用faiss PieCloudVector • Faiss与postgres内核对接 - 数据可见性 • fai 能和产品创新迭代， 超过3000余家企业续约学习，是科技领域占有率第1的客座导师品牌，msup以 整合全球领先经验实践为己任，为中国产业快速发展提供智库。 高可用架构主要关注互联网架构及高可用、可扩展及高性能领域的知识传播。 订阅用户覆盖主流互联网及软件领域系统架构技术从业人员。 高可用架构系列 社群是一个社区组织，其精神是“分享+交流”，提倡社区的人人参与，同时从社 区获得高质量的内容。

仓⾄云原⽣数据平台 是⼀个存储系统+计算框架的软件框架。主要解决海量数据存储与计算的问题， 是⼤数据技术中的基⽯。让用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发 分布式程序，以⼀种可靠、⾼效、可伸缩的⽅式进⾏数据处理。 组件很多，常见约30个，基础组件包括：Hadoop通用功能库、HDFS、 MapReduce以及YARN 。可视化管理是Ambari，其他的计算引擎、列存数据库 等都需 ⼤模型数据计算系统，以云原⽣技术重构数据存储和计算，⼀份数据，多引擎 数据计算。主要解决海量数据的存储和实时计算问题，具备湖仓⼀体化的能⼒， 用户可根据实际情况去选择合适的数据计算引擎。 灵活可扩展的插件式引擎，组件少⽽精（All in One），提供3种计算引擎、1种 Lakehouse引擎，1个硬件加速器，应对各种场景的计算，同时也兼容Spark、 Flink等计算任务，保留用户的使用习惯。 场景的数 据处理，业务开发周期短，现存的代码基本可以⽆缝迁移和复用。 国内自主研发，具备社区版、商业版以及云SaaS服务，与国产软硬件完美兼容， 属于信创产业。支持公有云，可充分利用云资源的弹性能⼒。组件少，提供可 视化管理平台，运维管理简单，通过短暂学习即可掌握，⽆论是原厂商还是⽣ 态合作伙伴都可以直接提供技术服务，7 * 24的安⼼保障。 @2024 OpenPie. All rights

ChinaUrnx ，千UB A 2022 2022/12/14-16 2OlO OynamoDB CirroD 叩i Hubble B ． SinoOB Ste 云树Sh可d :．． G.IIX卢罩＂ abr ::::· … .• e …. pyH� un lytlcD r.p ur re 。 Rock.s 2014 2018 元数据管理 • 临时状态存储（如lock等) 也放在FoundationDB • 依赖于FoundationDB的KV特性、可串⾏化事务、watcher机制 • 多个集群（虚拟数仓）可以共享⼀份元数据 • FoundationDB⾼可⽤设计、备份恢复保证元数据的可靠性和可 ⽤性 元数据管理缓存 • ⺫的： • 减轻FoundationDB集群负担 • 加速查询优化（⺴络延迟远⾼于内存延迟） 公有云，私有云，混合云 • 对象存储 （数据共享，存算分离）按需付 费 • 也⽀持HDFS，NAS ⽤户数据可靠安全 • ⽤户数据⾼可靠实时加解密 (TDE) • 分布式对象存储多副本多可⽤区保证数据安全：“⼀份”数据， 避免数据不⼀致 • 将来Time Travel查询“回收站”数据 ⽤户数据查询效率优化 • 远程访问数据要考虑的点：性能和成本 • 如何解决？ • 数据和

拓数派旗下大模型数据计算系统（PieDataComputing System，缩写πDataCS），以云原生技术 重构数据存储和计算，一份存储，多引擎数据计算，全面升级大数据系统至大模型时代，使得自主可 控的大模型数据计算系统保持全球领先，成为AI的基础科技底座的同时，开启AI技术的新范式。 πDataCS旨在助力企业优化计算瓶颈、充分利用和发挥数据规模优势，构建核心技术壁垒，让大模 型技术全 统一Catalog 是一个存储系统+计算框架的软件框架。主要解决海量数据存储与计算的问题，是 大数据技术中的基石。让用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布 式程序，以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。 组件很多，常见约30个，基础组件包括：Hadoop通用功能库、HDFS、 MapReduce以及YARN 。可视化管理是Ambari，其他的计算引擎、列存数据库 等都需 大模型数据计算系统，以云原生技术重构数据存储和计算，一份数据，多引擎数 据计算。主要解决海量数据的存储和实时计算问题，具备湖仓一体化的能力，用 户可根据实际情况去选择合适的数据计算引擎。 灵活可扩展的插件式引擎，组件少而精（All in One），提供3种计算引擎、1种 Lakehouse引擎，1个硬件加速器，应对各种场景的计算，同时也兼容Spark、 Flink等计算任务，保留用户的使用习惯。