完全同步的开销是很难接受 的，针对这种情况，Greenplum 7 版本采用了多个集群间异步的方式来处理，来确保数据同步。这样备份集群和主 集群之间可能会存在延迟，延迟的大小是由传输管道的带宽决定的，但在大部分使用场景下，这样的延迟是可以接受 的。 图 3：Greenplum 多站点复制 Master 节点自动 Failover Greenplum 7 将实现 Master

resource group rg1 (cpu_rate_limit=20, memory_limit=10, concurrency=5) 资源管理：CPU使用受限和超限 资源管理：CPU，短查询延迟 ■ 更稳定延迟，CPUSET特性：create resource group rg1 (cpu_set=’4,5’, memory_limit=10, concurrency=5) 资源管理：内存 ■

背景介绍 背景介绍 ⽹络流分析主要包括对⽤⼾的⽹络流数据进⾏存储和多维度的分析两部分。⽤⼾的⽹络流的数据每天产⽣400G左右，数据保留10天。针对⽹络流数据的分析主要包含流量分析、包量分析、 TCP延迟分析、HTTP状态码分析、TCP重传分析等。 UDW 使⽤案例 Greenplum数据仓库 UDW Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 183/206 数据存储 数据存储 数据可视化 数据可视化 UDW 使⽤案例 Greenplum数据仓库 UDW Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 187/206 流量分析： 包量分析： TCP延迟分析： UDW 使⽤案例 Greenplum数据仓库 UDW Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 188/206 UDW 使⽤案例 Greenplum数据仓库 UDW

每个group内做redzone和runaway detection 2017 年象行中国（杭州 站）第一期 Resource Group • What’s more? – ALTER RESOURCE GROUP • 延迟生效 • merge proposed value to real value – 动态迁移事务到其他group • 一致性 • 死锁 – Disk IO control? • buffered

○ 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 Host Segment Host Segment Instance

Pivotal Confidential–Inter nal Use Only 大规模并行数据加载 • 高速数据导入和导出 – 主节点不是瓶颈 – 10+ TB/小时/Rack – 线性扩展 • 低延迟 – 加载后立刻可用 – 不需要中间存储 – 不需要额外数据处理 • 导入/导出 到&从: – 文件系统 – 任意 ETL 产品 – Hadoop 发行版 外部数据源 Interconnect

小时内完成每日的增量同步。该方案的优势是，不需要业务和调度系统做出任何调整， 可以保证两个集群的数据一致性，不需要共享存储来中转数据。劣势是，两个集群之间 存在一定时间的数据差异，典型的时间差是一天的延迟，对于任务可重复执行的分析型 系统来说，这往往不是一个问题。 逻辑备份与恢复 逻辑备份，指的是，将数据从数据库中导出并备份到文件系统中。GP数据库是一 个分布式系统，难以在线进行物理