Greenplum开源MPP数据库介绍Greenplum简介 Greenplum的MPP架构 > 分布式优化器: Postgres planner 和 ORCA > 分布式事务和执行 Greenplum存储 Greenplum生态 Greenplum 7 Greenplum简介:什么是Greenplum? 基于PostgreSQL、开源、分布式MPP、ACID完备、为OLAP优化的关系型数据仓库。 https://greenplum 2003年,Luke Lonergan 和 Scott Yara 发起 Greenplum 项目,从 PostgreSQL 8 分支,做成 MPP 架构 2010年被EMC收购 2012年成为Pivotal的一部分 2015年开源,可能是世界上第一个成熟商用的开源MPP数据仓库 ➢ 2019年底跟随Pivotal被VMware收购 ## 谁在用Greenplum? ➢ 500多付费企业客户 成千上万的开源用户 f69abbe60d5572e8/p5_11.jpg) ## Greenplum的MPP架构 ## Massively: ☐ PB级的数据,单台主机无法处理 ☐ 所以数据分布在多个主机上 ☐ 高效、灵活的数据分布,和实际业务相关 ## Parallel: ☐ 数据并行处理计算 ☐ 通过网络进行数据交换和汇总 ## 执行架构 ## ➤ Coordinator: ☐ 管理其它节点0 码力 | 23 页 | 4.55 MB | 2 年前3
Greenplum on Kubernetes
容器化MPP数据库容器化MPP数据库 ## AGENDA ## 云数据库背景 云数据库实现方案 Greenplum on Kubernetes Greenplum Operator 总结 ## 云数据库背景 ## 云数据库背景 ● 资源变化 ☐ 本地资源 → 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 # Gartner Says the Future of the Database Market Is the Cloud On-Premises DBMS Revenue Continues to Decrease as DBMS Market Shifts to the Cloud By 2022, 75% of all databases CSP — to multiple CSPs — 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 - 计算资源 - 安全 - 用户数据 - 临时文件 - 网络传输 -0 码力 | 33 页 | 1.93 MB | 2 年前3
Pivotal Greenplum 5.0 - 开源MPP 数据库的不二之选# 开源 MPP 数据库的不二之选: Pivotal Greenplum 5.0 姚延栋 yyao@pivotal.io ## 开放源代码    ## 企业级数据库    ## MPP  Master Servers Query0 码力 | 18 页 | 913.39 KB | 2 年前3
Greenplum 6: 混合负载的理想数据平台## Greenplum 6: 负载的理想数据平台 高小明  ## Pivotal Greenplum $ ^{®} $ 全球领先的开源MPP大数据平台  ## MPP - massively parallel processing - 大规模并行处理 ## Q master  primary segment mirror segment ## 数据分布: 并行化的根基 最重要的策略和目标是均匀分布数据到各个数据节点。 CREATE TABLE orders (id serial, ... order_date timestamp) Distributed by (id);  ## Pivotal ##0 码力 | 52 页 | 4.48 MB | 2 年前3
兼容龙蜥的云原生大模型数据计算系统:πDataCS## 兼容龙蜥的云原生大模型数据计算系统 ## --πDataCS简介 ## 吴疆 拓数派产品市场总监  ## 吴疆 拓数派(Openpie)产品市场总监 深耕云计算和数据库行业十余年 毕业于清华大学计算机系,先后在IBM,EM C,Pivotal,VMWare参与多个云平台和数据库项目 01 拓数派简介 02 πDataCS简介 03 πDataCS与龙晰 ### 01. 拓数派简介 # 全球数据计算系统引领者 杭州拓数派科技发展有限公司(又称"OpenPie")是立足于国内,基础数据计算领域的高科技创新机构。作为国内云上数据库和数据计算领域的引领者,拓数派以“Data Computing for for New Discoveries”「数据计算,只为新发现」为使命,致力于在数字原生时代,运用突破性计算理论、独创的云原生数据库旗舰产品以及之上的算法和数学模型,建立下一代云原生数据平台的前沿标准,驱动企业实现从"软件公司"到"数据公司"再到"数学公司"的持续进阶。 拓数派旗下大模型数据计算系统(PieDataComputing System0 码力 | 29 页 | 7.46 MB | 1 年前3
大模型时代下向量数据库的设计与应用## 大模型时代下向量数据库的设计与应用 msup $ ^{®} $ | ARCHNOTES 架構 ## 个人简介  邱培峰 拓数派向量数据库负责人 目前在拓数派负责向量数据库PieCloudVector产品,聚焦于大模型与大数 据领域。拥有多年数据库内核研发和配套解决方案架构经验,在加入拓数派前曾就职于开源大数据平台Greenplum团队,担任外部数据源访问框架,对象存储访问扩展,ETL工具等产品模块的研发,并曾参与PostgreSQL多个版本的代码贡献,拥有丰富的存储模块核心开发和性能优化等实践经验。 ## 拓数派:大模型数据计算系统先行者 - 拓数派(OpenPie)是立足于国内的基础数据计算领域高科技创新机构; 拥有强大的数据库内核研发团队、数据科学团队和数字化转型团队; - 国内虚拟数仓和eMPP技术提出者,不断在数据计算引擎方向进行创新,全面拥抱AI技术趋势。 # 虚拟数仓 拓数派/数仓虚拟化 PieCloudDB产品技术 数企虚拟化由拓数派(杭州拓数派科技发展有限公司,又称“OpenPie”)于2023年3月正式提出。 数仓虚拟化 $ ^{[1]} $ 可将物理数仓整合到云原生数据计算平台0 码力 | 28 页 | 1.69 MB | 1 年前3
基于Go的大数据平台-党合萱## QINIU ## 基于Go的大数据平台 七牛云-党合萱 ## 什么是Pandora  中,也适用不同的本地配置。其大规模并行处理 (MPP) SQL 的设计核心是一个称为 专为满足在多结构数据环境中进行高级分析的需求而设计,能够处理多种并发混合工作负载的复杂查询。与旧式 MPP 数据库中常用的传统 RDBMS 查询优化器相比,GPORCA 大幅度地提高了查询性能。 ## Pivotal Greenplum 5:新一代数据平台 作为重要的新版本,Pivotal Greenplum 5 带来了多项产品改进和新增功能,在管理数据和对数据库中存储的信息应用数据科学、分析、报0 码力 | 9 页 | 690.33 KB | 2 年前3
构建统一的云原生应用 可观测性数据平台构建统一的云原生应用可观测性数据平台 向阳 | 云杉网络 研发VP 2022.4.9 14:00-16:30分享 合作媒体 COSCHINA ☐ 示说 ☑ 稀土掘金 segmentfault 思否 ## 构建统一的云原生应用 可观测性数据平台 DeepFlow在混合云中的实践总结 向阳@云杉网络 2022-04-09 ## 构建统一的云原生应用可观测性数据平台 1. 可观测性数据平台的挑战 2. 解决数据孤岛:AutoTagging 解决数据孤岛:AutoTagging 3. 降低资源开销:MultistageCodec 4. 统一数据平台的落地思路及案例 ## 统一的可观测性数据平台  ## 挑战:数据孤岛、资源开销 Low volume  ## 构建统一的云原生应用可观测性数据平台 1. 可观测性数据平台的挑战 2. 解决数据孤岛:AutoTagging 3. 降低资源开销:MultistageCodec 4. 统一数据平台的落地思路及案例 ## OpenTelemetry的方法 ## OpenTelemetry Architecture0 码力 | 35 页 | 6.75 MB | 2 年前3
构建基于富媒体大数据的弹性深度学习计算平台[Image](/uploads/documents/c/d/1/1/cd11ba0b707be61cb140b86841b53505/p1_1.jpg) BEIJING 2017 # 构建基于富媒体大数据的弹性深度学习计算平台 SPEAKER / 土土@七牛 AtLab ## 促进软件开发领域知识与创新的传播  + Ideea ## Connect 数据处理 数据存储 直播点播 数据加速 QINIU QCon[北京站]2017  CHICHE 0 ## 9 色情 0.01 性感 0.98 正常 0.01 可观测性数据平台AutoTaggingMultistageCodec数据孤岛OpenTelemetry富媒体大数据深度学习弹性计算平台模型训练与评估













