........................................................................................ 10 2.9 安装 K8S 集群 ........................................................................................... ..................................................................................... 11 2.10 安装 HELM-PUSH 插件 ....................................................................................... ........................................................................................ 22 3.9 安装 HELM-PUSH 插件 .....................................................................................

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随着云计算时代的到来，不仅使得计算成本极大地降低，也提供了无限丰富的计算资源，释放出数据计算产生智能的 更多机会。早在2019年，Gartner便做出预测: 数据库市场的未来在云上 作。在2022年首次发布的《数据库中国市场 指南》 (Market Guide for DBMS，China) 中，Gartner 指出，中国数据库行业将加速增长并逐步向云端迁移，未来 四年，中国数据库行业向公有云迁移的速度将超过全球平均水平 > 岛 网 ioor mauaeaa 和 i Gartner: 数据库中国市场指南 传统数仓的痛点 很多受欢迎的数据库仓库均为分布式数据库，而典型 分布式数据库系统大多是 MPP (大规模并行计算) 架构。 MPP 架构的数据库以 PC 服务器为单位，通过如下图所示的组 能业务发展并走向绿色。 13 Openpie | PiecloudDB 基于eMPP (弹性大规模并行计算) 的云原生虚拟数仓 产品白皮书 SN * 即开即用 传统数据仓库往往需要巨大的人力投入进行数据库的安装和调试，PieCloudDB 云原生虚拟数仓的“即开即用”特性 为企业节省了大量运维开支。由于 PieCloudDB 计算节点部署于云端，摆脱了物理限制和潜在的延迟，可随时随地通 过互联网轻松管理，

随着云计算时代的到来，不仅使得计算成本极大地降低，也提供了无限丰富的计算资源，释放出数据计算产生智能的 更多机会。早在2019年，Gartner便做出预测：数据库市场的未来在云上 。在2022年首次发布的《数据库中国市场 指南》（Market Guide for DBMS，China）中，Gartner 指出，中国数据库行业将加速增长并逐步向云端迁移，未来 四年，中国数据库行业向公有云迁移的速度将超过全球平均水平。云原 ，打开无限数据计算空间，更好地赋 能业务发展并走向绿色。 云原生特性 PieCloudDB 14 即开即用 坚如磐石（高安全、高可靠） 传统数据仓库往往需要巨大的人力投入进行数据库的安装和调试，PieCloudDB 云原生虚拟数仓的“即开即用”特性 为企业节省了大量运维开支。由于 PieCloudDB 计算节点部署于云端，摆脱了物理限制和潜在的延迟，可随时随地通 过互联网轻松管

务的时候按需启动， 按照使用时间和规模 计算成本。 弹性计算 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。 多云部署 可根据客户需求在任何 IaaS云和裸硬件上安装。 可打通多云的数据管道， 解锁对特定IaaS云的依赖 并获得云资源议价权。 实时处理 在计算层，各个计算节点针对元数据和用 户数据都设计了多层缓存结构，避免网络 延迟和数据移动，提高计算效率，保证用

务的时候按需启动， 按照使用时间和规模 计算成本。 弹性计算 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。 多云部署 可根据客户需求在任何 IaaS云和裸硬件上安装。 可打通多云的数据管道， 解锁对特定IaaS云的依赖 并获得云资源议价权。 实时处理 在计算层，各个计算节点针对元数据和用 户数据都设计了多层缓存结构，避免网络 延迟和数据移动，提高计算效率，保证用

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 等都需要额外的组件，应对不同的场景需要安装对应的组件和依赖。 生态丰富，对结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据都支持，可以很好的 完成各种业务场景的数据处理需求。但是对于开发的要求比较高，需要掌握多种 组件的不同使用方法，业务开发周期会比较久。

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 等都需要额外的组件，应对不同的场景需要安装对应的组件和依赖。 ⽣态丰富，对结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据都支持，可以很好 的完成各种业务场景的数据处理需求。但是对于开发的要求比较⾼，需要掌握 多种组件的不同使用⽅法，业务开发周期会比较久。