Greenplum 6: 混合负载的理想数据平台 高小明 全球领先的开源MPP大数据平台 可扩展性 ACID事务 VS 分布式 简单易用 VS 结构化 半结构非结构化 VS 事务型 分析型 VS MPP - massively parallel processing - 大规模并行处理 master standby primary TPC-B基准测试：环境 基于谷歌云平台（Google Cloud Platform，简称GCP），为5个虚拟主机的集群，包含一 个master主机和四个segment主机，master和segment虚拟主机的配置信息如下 master segment 虚拟机类型 n1-standard-16 n1-standard-8 CPU核数 16 8 内存大小（GB） 60 30 CPU平台 Intel Haswell

基于GP打造SaaS化电商服务平台 聚水潭 秃鹰 赵坚密 2019.08.10 聚水潭成立于2014年1月，创始人兼CEO骆海东拥有超过二十年传统 及电商ERP的研发和实施部署经验，公司核心管理团队来自于阿里巴 巴、亚马逊、中国平安和麦包包等知名公司。 聚水潭创建之初，以电商SaaS ERP切入市场，凭借出色的产品和服务， 快速获得市场领先地位。随着客户需求的不断变化，如今聚水潭已经 发展成为以SaaS 发展成为以SaaS ERP为核心，集多种商家服务为一体的SaaS协同平台， 为全国近20万家电商企业提供全面的信息化解决方案。 经过5年多的发展，公司员工从2014年成立之初的9人增加到现在 1200多人。聚水潭已在全国设立了40多个线下服务分支机构，服务范 围覆盖超过268个城市，为客户提供及时、周到和专业的服务。 来自阿里巴巴旗下商家服务市场的最新数据显示，聚水潭已是企业 ERP类目中使用商家

Greenplum 5： 新一代数据平台 开源、支持多种云的高级分析数据平台 作者：Keaton Adams、 Dan Baskette、 Cesar Rojas pivotal.io/cn 白皮书 2 © Copyright 2017 Pivotal Software, Inc.保留所有权利。 PIVOTAL GREENPLUM 5：新一代数据平台 目录 关于本白皮书 ..... .......................................................................3 Pivotal Greenplum 5：新一代数据平台 .........................................................................................3 以开源创新替代专有分析环境 ............................................................................... 4 支持多种云不受限于基础架构的数据平台 ..................................................................................................

白皮书 开源 Greenplum 新篇章： 兼容欧拉开源操作系统的数据平台 支持国产生态的高级分析数据平台 作者：Greenplum 中文社区、 欧拉开源社区 完全兼容欧拉开源操作系统的 HTAP 数据平台 Greenplum 白皮书 ...................................................................................... 6 欧拉开源操作系统平台架构 ................................................................................................ ......................................................................... 8 Greenplum：新一代 HTAP 数据平台 ..................................................................................................

云原生平台用户手册 ©2023 OpenPie All Rights Reserved. 社区版本 ����� 2 �� PieCloudDB ����� PieCloudDB �������������������� �������������������������������������� �����PieCloudDB ������������������

1 从 ClickHouse 到 Apache Doris，腾讯音乐内容库数据平台架构演进实践 2023/02/20SelectDB 用户案例 导读：腾讯音乐内容库数据平台旨在为应用层提供库存盘点、分群画像、指标分析、标签圈 选等内容分析服务，高效为业务赋能。目前，内容库数据平台的数据架构已经从 1.0 演进到 了 4.0 ，经历了分析引擎从 ClickHouse 到 Apache 的替换、经历了数据架构语义层 的初步引入到深度应用，有效提高了数据时效性、降低了运维成本、解决了数据管理割裂等 问题，收益显著。本文将为大家分享腾讯音乐内容库数据平台的数据架构演进历程与实践思 考，希望所有读者从文章中有所启发。 作者：腾讯音乐内容库数据平台 张俊、代凯 腾讯音乐娱乐集团（简称“腾讯音乐娱乐”）是中国在线音乐娱乐服务开拓者，提供在线音乐 和以音乐为核心的社交娱乐两大服务。腾讯音乐娱乐在中国有着广泛的用户基础，拥有目前 进行全方位分析， 高效为业务赋能，内容库数据平台旨在集成各数据源的数据，整合形成内容数据资产（以指 标和标签体系为载体），为应用层提供库存盘点、分群画像、指标分析、标签圈选等内容分 析服务。 数据架构演进 TDW 是腾讯最大的离线数据处理平台，公司内大多数业务的产品报表、运营分析、数据挖 掘等的存储和计算都是在 TDW 中进行，内容库数据平台的数据加工链路同样是在腾讯数据 仓库 TDW

误差率 精确去重计数性能测试 6 ClickHouse在苏宁使用场景  OLAP平台存储引擎 -- 存储时序数据、cube加速数据，应用亍高基数查询、精确去重场景。  运维监控 -- 实时聚合分析监控数据，主要使用物化视图技术。  用户画像场景 -- 标签数据的存储、用户画像查询引擎。 7 Contents 苏宁如何使用ClickHouse 2019-10-02 4 p1 7 2019-10-02 5 p1 8 2019-10-02 5 p2 一张简单的订单明细表 detail_order，如何计算用户的日留存？ 15 标签 SQL 大表join，count distinct 都比较慢，而且容易 OOM! Bitmap应用示例 order_date uv_bitmap 2019-10-01 {1,2 Spark 用户画像平台 现有的流程：  ES中定义标签的大宽表  通过Spark关联各种业务数据，插入到ES大 宽表。  高频查询的画像数据通过后台任务保存到加 速层：Hbase 戒者 Redis  实时标签通过Flink计算，然后写入Redis  用户画像平台可以从ES、Hbase、Redis查 询数据 痛点：  标签导入到ES的时间过长，需要等待各种业

单式的 集智平台可视化交互分析 数据加工的链路与数据价值发现 竞争优势 分析成熟度 洞察与应对 预测与行动 源数据 数据清洗 标准报表 OLAP系统 商务智能（BI） 机器学习建模 人工智能优化 发生了什么？ 为什么发生？ 什么会发生？ 什么是最佳决策？ 分析性数据仓库 数据洞察与可视化 数据治理 预测分析与机器学习 CHAPTER 众安集智平台与clickhouse 众安集智平台与clickhouse 02 集智平台 X-Brain AI 开放平台 计算框架 Hadoop, JStorm, Spark Streaming, Flink 离线/实时任务监控 数据、模型存储 Hive, HBase, Clickhouse, Kylin 数据接入 消 息 中 间 件 模型、 算法 模版 机器学习平台 Antron 机器人平台 X-Insight 数据洞察平台 X-Zatlas X-Zatlas 数据可视化平台 模板 X-BI 数据探索平台 图像分类 平台 OCR工具 链 X-Farm 异构数据治理、协同平台 元数据管理/数据集市 数据权限管理 | 大数据、流数据建模 | 数据/模型生命周期管理 资源调度 业务系统 开 发 工 具 基 础 设 施 模型 反馈 智能应用 开放与敏捷 • 大数据、流数据统一建模管理 • 垂直方向行业模板，简化开发过程

Apache ShardingSphere 是一款开源的分布式数据库生态项目，由 JDBC 和 Proxy 两款产品组成。其核心 采用微内核 + 可插拔架构，通过插件开放扩展功能。它提供多源异构数据库增强平台，进而围绕其上层 构建生态。 Apache ShardingSphere 设计哲学为 Database Plus，旨在构建异构数据库上层的标准和生态。它关注如 何充分合理地利用数据库的计算和存 读写分离，是应对高压力业务访问的手段之一。ShardingSphere 基于对 SQL 语义理解及底层 数据库拓扑感知能力，提供灵活、安全的读写分离能力，且可实现读访问的负载均衡。 高 可 用 高可用，是对数据存储计算平台的基本要求。ShardingSphere 基于无状态服务，提供高可用 计算服务访问；同时可感知并利用底层数据库自身高可用实现整体的高可用能力。 数 据 迁移 数据迁移，是打通数据生态的关键能力。SharingSphere ShardingSphere‐JDBC 接入端，可以满足高并发的 OLTP 场景下的性能要求。 海量数据实时分析 OLAP 场景 在传统的数据库架构中，如果用户想要进行数据分析，需要先使用 ETL 工具，将数据同步至数据平台中， 然后再进行数据分析，使用 ETL 工具会导致数据分析的实效性大打折扣。ShardingSphere‐Proxy 提供静 态入口以及异构语言的支持，独立于应用程序部署，适用于实时分析的 OLAP