据，数据在爆发式增长，这些海量数据急需新的计算方式，需要一场 计算方式的革命。 传统的主机计算模式在海量数据面前，除了造价昂贵外，在技术上也 难于满足数据计算性能指标，传统主机的 Scale-up 模式遇到了瓶颈， SMP（对称多处理）架构难于扩展，并且在 CPU 计算和 IO 吞吐上不 能满足海量数据的计算需求。 分布式存储和分布式计算理论刚刚被提出来，Google 的两篇著名论文 发表后引起业界的关注，一篇是关于 GFS 分布式文件系统，另外一篇 主机，并且成本很低，横向的扩展性还可带来系统良好 的成长性。 问 题 来 了， 在 X86 集 群 上 实 现 自 动 的 并 行 计 算， 无 论 是 后 来 的 MapReduce 计算框架还是 MPP（海量并行处理）计算框架，最终还 是需要软件来实现，Greenplum 正是在这一背景下产生的，借助于分 布式计算思想，Greenplum 实现了基于数据库的分布式数据存储和并 行计算（GoogleMapReduce Postgresql? 这个问题大致引申出两个问题： 1) 为什么不从数据库底层进行重新设计研发？ 所谓术业有专攻，就像制造跑车的不会亲自生产车轮一样，我们只 要专注在分布式技术中最核心的并行处理技术上面，协调我们下面 的轮子跑的更快更稳才是我们的最终目标。而数据库底层组件就像 车轮一样，经过几十年磨砺，数据库引擎技术已经非常成熟，大可 不必去重新设计开发，而且把数据库底层交给其它专业化组织来开

Instance ： GP 的计算实例，很多时候也叫 Segment Primary ： GP 的主计算实例 Mirror ： GP 的镜像计算实例 MPP ： 大规模并行处理 算子 ： 执行计划中的运算操作 背景简介 多年前，编者翻译了 GP4.2.2 的 AdminGuide，如今，GP 已经历经了无数个版 本更新和迭代，编者也有了更多的感悟，放眼 ................................................................................ - 179 - 理解 GP 的查询处理 .................................................................................................. ..................................................................................... - 244 - 错误记录处理 ..................................................................................................

1 新一代数据管理和数据分析 解决方案 关于Greenplum公司 • Greenplum是一家数据库软件公司，在数据处理和 BI/DW领域，提供容量 最大、速度最快、性价比最好的数据库引擎产品和服务。 • Greenplum总部位于圣马蒂奥，加利福尼亚州，美国，成立于2003年6月。 • Greenplum 中国于2008年12月正式成立. 2010/4/8 官方网站： www.greenplum • 安全度 • 查询、报告、分析的数量 • 数据的高度多样性 • 大量定制数据 • 监管要求 商务智能/数据仓库发展趋势 一切都在增长! 数据仓库工作量：数据膨胀 面临的新难题是如何处理大规模数据 过去的10年 现在 HPC 企业 SME 万亿字节 千兆字节 兆字节 千万亿字节 万亿字节 千兆字节 行业商务智能解决方案的实例 政府 电信 金融服务 公民服务 海量规模 • 高性价比 • 高效率 数据库管理系统（DBMS）的 规模/容量 11 需要采用一种新的方法 •“一切皆可商用”：商业即用型x86 服务器、存储设备、网络 •通过软件很容易将处理能力扩展到 1000s的内核/系统 Greenplum • “黑盒子” • “大铁箱” • 大磁盘 过去Google™ 曾经用来实现信息搜索功能的技术， 现在被Greenplum用于数据仓库

不受限于基础架构，这意味着它是一种可完全移植的分析数据库软件解决方案，可部署在多云环境（公 有云和私有云）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 GPORCA 的新一代查 询优化器。GPORCA 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。 PostGIS ANSI SQL 其他数据库 SQL ML/统计数据/图形 程序化 文本 地理空间 公有云 私有云 完全 托管云 本地 BI / 报告 自定义应用 机器学习 AI SQL 大规模 并行处理 (MPP) PB 级数据 加载 查询 优化器 (GPORCA) Workload Manager 多态存储 Command Center SQL 兼容性 (Hyper-Q) PostgreSQL SQL 进行机器学习和图分析），支持在 Apache Solr 数据库内实 施 GPText 完成索引和搜索功能，其中包含用于国际文本和社交媒体文本的自定义分词器和一个通用查询处理器（可接受 来自支持的 Solr 查询处理器的采用混合语法的查询）。PostGIS 程序包是 PostgreSQL 的空间数据库扩展，可让地理信息 系统 (GIS) 对象存储在数据库中。Pivotal Greenplum

Greenplum运维常见问题  Greenplum运维常用命令  Greenplum日常检查和故障处理  Greenplum项目经验分享 目录  Greenplum运维常见问题  Greenplum运维常用命令  Greenplum日常检查和故障处理  Greenplum项目经验分享 内核参数  通常情况下，内核参数按照GP 统，建议每个Segment配置4个或以下Instance， 这样来保证每个Instance所需资源，保证系统 系统运行稳定性，例如，减少OOM发生的概率； • 对于以批处理、串行工作为主的系统，可以配 置到8个Instance，这样可以尽可能的发挥每个 CPU的处理性能。 Master query plan Client Segments Segments Segments Segments Vacuum Full相当于碎片整理； Reorganize相当于重建表，数据表对应的文件名（pg_class -> relfilenode)将会发生改变。 Vacuum Full的处理性能非常低，一般情况下不建议采用，可以用Reorganize代替、或者使用AO表； 系统表不支持Reorganize操作，因此，需要定期vacuum，例如设置定时作业，每周对所有系统表vacuum

Use Only 平台概况 产品特性 客户端访问和工具 多级容错机制 无共享大规模并行处理 先进的查询优化器 多态存储系统 客户端访问 ODBC, JDBC, OLEDB, etc. 核心MPP 架构 并行数据流引擎 高速软数据交换机制 MPP Scatter/Gather 流处理 在线系统扩展 任务管理 服务 加载 & 数据联邦 高速数据加载 近实时数据加载 任意系统数据访问 Use Only MPP(大规模并行处理）无共享体系架构 从主节点 … 主节点 SQL • 主节点和从主节点，主节点负责协调整个集群 • 一个数据节点可以配置多个节点实例（Segment Instances) • 节点实例并行处理查询（SQL） • 数据节点有自己的CPU、磁盘和 内存（Share nothing） • 高速Interconnect处理持续 数据流（Pipelining） 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 ... ... ... ... 主节点 查询优化和调度

作系 统平台架构、创新性及核心特点， 同时介绍了 Greenplum 作为一款深受技术爱好者喜爱的、中立的纯开源软件，践行 “Run Everywhere”原则，用全新的HTAP核心设计满足实时处理业务需求。在此也为所有为Greenplum on openEuler 成功测试运行所做努力贡献的人员表示感谢！ 摘要 Greenplum 不受限于基础架构，这意味着它是一种可完全移植 nplum 6 及未来发布的 Greenplum 7 丰富的 HTAP 特性，具备良好性能、可靠性和稳定性，使得 Greenplum 不仅可以作为全能的分析化平台，也能满足交易型业 务场景，能够处理多种并发混合工作负载，专为满足在多结构数据环境中进行实时分析的需求而设计。 欧拉开源操作系统是一款面向数字基础设施的操作系统，支持服务器、云计算、边缘计算、嵌入式等应用场景，支持多 样性 应用 提供确定性保障能力，支持 OT 领域应用及 OT 与 ICT 的融合。 欧拉开源社区通过开放的社区形式与全球的开发者共同构建一个开放、多元和架构包容的软件生态体系，孵化支持多种 处理器架构、覆盖数字设施全场景，推动企业数字基础设施软硬件、应用生态繁荣发展。 openEuler 作为一个操作系统发行版平台，每两年推出一个 LTS 版本。该版本为企业级用户提供一个安全稳定可靠的

VMware, Inc. 4 Greenplum 是基于 PostgreSQL 所实现的大规模并行处理(MPP)开源数据平台，具有良好的弹性 和线性拓展能力，内置并行存储、并行通信、并行计算和并行优化功能，兼容 SQL 标准。拥有独 特的高效的 ORCA 优化器，具有强大、高效的 PB 级数据存储、处理和实时分析能力，同时支持 OLTP 型业务的混合负载。 Greenplum 分布式数据库简介 5 数据存储分布化是分布式数据库要解决的第一个问题。 通过将海量数据分散到多个节点上，一方面大大降低了单个节点处理的数据量，另一方面也为处理 并行化奠定了基础，两者结合起来可以极大的提高系统的性能。譬如在 100 个节点的集群上，每 个节点仅保存总数据量的 1/100，100 个节点同时并行处理，性能会是单个配置更强节点的几十倍。 Greenplum 不仅仅实现了基本的分布式数据存储，还提供了更高级更灵活的特性，譬如多种分布 Confidential │ ©2021 VMware, Inc. 16 当我们插入数据时，Coordinator 将会根据分布键以及分布策略将数据分布到不同的节点中去。那 么在查询时，就需要各个节点将数据处理完毕后发送至 Coordinator 节点并返回给客户端用户。 分布式查询优化器 l 对于普通查询，只需要将 Segment 上的数据汇总即可，如果有 filter， 则在 segment 上执行条件过滤

thegiac.com MADlib vs. Spark: 不不同的产品，侧重点不不同 MADlib Spark 算法库 易用性 需要编程 查询优化 成熟度稍差 内存和流处理 通过 Gemfire SQL 语法支持 需要提升 磁盘数据 不是核心焦点 并发性能 不是核心焦点 大数据关联 不是核心焦点 2017.thegiac.com 验证聚 类结果 评分 对API请求结合超时和 K-means聚类处理理 主题模型 对主题进⾏行行K- means聚类 S 标记回话 ⼈人⼯工审查 新会话 建模过程 2017.thegiac.com 会话识别 API 请求 ⽇日志 对API请求结合超时和 K-means聚类处理理 建模过程 2017.thegiac.com 对API请求进⾏行行会话化 会话识别 API 请求 ⽇日志 建模过程 对API请求结合超时和 K-means聚集处理理 2017.thegiac.com 会话识别 API 请求 ⽇日志 抽取会话特征 根据原始特征 对用户聚类 建模过程 对API请求结合超时和 K-means聚集处理理 2017.thegiac.com K-means 聚类示例例 会话 特征 会话聚类

02.17 汇 报 提 纲 Greenplum VS hadoop Greenplum架构 Greenplum的高可用方案 GP分布式数据库功能介绍 理解GP的查询处理 Greenplum VS hadoop 比较项 Greenplum Hadoop+hive 软件性质 商业软件 开源 集群规模 一般在100台以下 可以到上万台。 ent返回的 数据，最后返回给用户。 Greenplum架构: Segment介绍 Segment是数据的实际存储的地方，也是一个经过改造 过的PostgreSQL数据库。它做实际的数据处理工作。 Greenplum建议在Segment host上建多个Segment数 据库，数量等于实际的CPU的core数。 Greenplum架构: 内部网络 Segment host与ma queue)，然后把 用户加入到这个队列中，然后就可以控制： 1. 所有活动的SQL的cost值最多是多少？ 2. 活动的SQL最多是多少个 3. 控制活动的SQL的优先级（4.0的新功能） GP的查询处理 用户提交一个SQL到master，master解析这个SQL， 生成一个分布式的执行计划，然后把这个分布式的执行 计划分发到各个segment上，然后segment执行它自己 的特定数据集的本地数据库业务。