企业所有者可以直接控制其数据实例 • 通过实体整合提供企业级数据访问功能 • 灵活的扩展和配置降低了投资的平均风险 源文件 源数据 源数据 源文件 数据仓库和分析应 用程序 Greenplum数据架构 商用硬件集群 分析 数据 市场 企业数 据仓库 企业数据集合：主要的优势 • 实体整合 • 提高服务器使用率 • 降低总硬件成本 • 降低能量成本 • 可以预估的服务等级 • 确保关键任务的可靠性 • Greenplum正在通过新式技术来 推动并行数据库的发展，从而满足互 联网级企业的需求。” ZDNet的Dana Gardner Magic Quadrant 2007 （”远见者象限”） 最佳集群解决方案 Global 250 Fast 50 2008年亚洲南 部地区成就奖 “可能会成为数据仓库和数据 库管理系统市场的突破力量” Gartner的Donald Feinberg 17 nodes gNet Software Interconnect SG (Scatter/Gather) Streaming 1) Scatter Phase • No need for dedicated loading servers • Performance scales with number of nodes • Large batch or near-real-time loading

............................................................................... - 284 - 初始化 GP 数据库集群 .................................................................................................. ................................................................................ - 320 - 无 Mirror 集群恢复 ............................................................................................. - 322 .................................................................................... - 346 - 管理大规模集群的数据重分布 .............................................................................. - 346 - 可用磁盘空间充足的系统

计算模式来支持，这种 模式就是可以支持 Scale-out 横向扩展的分布式并行数据计算技术。 当时，开放的X86服务器技术已经能很好的支持商用，借助高速网络（当 时是千兆以太网）组建的 X86 集群在整体上提供的计算能力已大幅高 于传统 SMP 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 个实例且实现并行计算呢？为了这，Interconnnect 大神器出现了。在 那一年多的时间里，大咖们很大一部分精力都在不断的设计、优化、 开发 Interconnect 这个核心软件组件。最终实现了对同一个集群中多 个 Postgresql 实例的高效协同和并行计算，Interconnect 承载了并行 查询计划生产和 Dispatch 分发（QD）、协调节点上 QE 执行器的并 行工作、负责数据分布、Pipeline 多任务。 在 Greenplum 开源以前，据说一些厂商也有开发 MPP 数据库的打算， 其中最难的部分就是在 Interconnect 上遇到了障碍，可见这项技术的 关键性。 Greenplum 集群架构 Big Date2.indd 3 16-11-22 下午3:38 4 2. Greenplum 为什么选择 Postgreeql 做轮子 说到这，也许有同学会问，为什么 Greenplum

Ø历史数据归档与冷热分离 Ø实时与延时需求的权衡 6 数据仓库体系架构 数据流转过程 • 1 业务数据的产生 —— OLTP • 2 业务数据的中转 —— ETL服务器 • 3 数据的存储和计算 —— OLAP集群 • 4 结果数据的展现 —— 数据集市 • 5 访问接口的封装 —— API接口服务器 • 6 最终数据的显示 —— 前端界面 • 7 结果数据的交互 —— OLTP，趋势分析 • 8 OLAP数据流转 Greenplum现状说明 Greenplum集群现状概述 • 三大Greenplum集群体系 Ø 公司IDC_01机房Greenplum体系 Ø 公司IDC_02机房Greenplum体系 Ø 公司IDC_03机房Greenplum体系 • 服务器资源 Ø 三大Greenplum集群，共用 422 个postgresql实例 Ø 实例分布成为 28 个Greenplum集群或postgresql单实例 • 服务器资源 Ø 三大Greenplum集群，共使用 51 台服务器资源 Ø 12台虚拟机，39台物理机 17 Greenplum现状说明 三大Greenplum集群定位分类 • 公司IDC_01机房Greenplum体系 Ø 公司第一套Greenplum集群，网络环境为千兆网 Ø 数据来源为OLTP库，针对小数据量传输和计算，部分实时交互操作 Ø 以对账业务为主，统计计算为辅 •

hdfs 外部表迁移数据 外部表迁移数据 1. 在原 greenplum 集群中创建 hdfs pxf 可写外部表 2. 将原 greenplum 集群表数据写⼊ hdfs 3. 在⽬的 greenplum 集群中创建 hdfs pxf 可读表 4. 从 hdfs 外部表中读取数据并写⼊⽬的 greenplum 集群 FAQs 创建好数据仓库之后怎么连接到UDW？ UDW⽀持从mysql导⼊数据吗？ 把数据分为⼏个均等的部分：通过⼀个分区标准把⼀个⼤表的数据划分为均等的分区，这样可以等倍的提⾼查询性能。 使⽤分区的时候请避免建⽴过多的分区，创建过多的分区可能会影响管理和维护作业，例如： 清理⼯作，节点恢复，集群扩展，查看磁盘使⽤情况等。 开发指南 Greenplum数据仓库 UDW Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 92/206 6.1 创建分区表 创建分区表 创建分区变需要注意以下问题： UDW Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 183/206 数据存储 数据存储 创建了⼀个10个节点的UDW集群，节点类型为ds1.large,磁盘类型SATA，⼤⼩为2000GB。 （由于UDW集群的⾼可⽤⽅案，集群可⽤⼤⼩为10000GB）。 表格设计 表格设计 采取列存储和压缩的追加表，分布键为id,根据time分区,时间间隔为1天。完整的建表语句如下所⽰：

Greenplum 编译安装和调试 本文先介绍如何从源代码编译安装Greenplum、初始化Greenplum集群。然后介绍SQL在 Greenplum中的典型执行路径，最后介绍一些调试技巧。 源代码使用 Greenplum 开源社区最新源代码 6X_STABLE 分支： https://github.com/greenplum-db/gpdb​，内核代码基于 PostgreSQL Redhat/Centos/SuSE/Ubuntu 等Linux系统。大量开发人员包括我自己 使用Mac系统，但是不在官方支持列表中。 1.1 在 Mac 系统上编译 首先需要关闭苹果操作系统的 SIP 特性，否则无法初始化集群。 1. 重启操作系统 2. 重启过程中按下 command+R 进入恢复模式 3. 从 Utilities 菜单选择 Terminal 4. 执行 csrutil disable --disable-gpfdist --prefix=$HOME/gpdb.master $ make [-j4] $ make install 在苹果系统上初始化Greenplum单节点集群时，需要做些准备工作： ● 添加​export PGHOST=localhost​至​~/.bash_profile ● 将本机的​hostname​与​127.0.0.1​的map写到/etc/hosts中。例如

............................................................................................. 10 集群在线扩容 .............................................................................................. ................................................................................... 10 Greenplum 集群多站点复制 ............................................................................................. 安全容器方案：iSulad+shimv2+StratoVirt 安全容器方案，相比传统 docker+qemu 方案，底噪和启动时间 优化 40%。 • 双平面部署工具 eqqo：ARM/X86 双平面混合集群 0S 高效一键式安装，百节点部署时间<15min。 3. 探索场景创新 边缘计算：发布面向边缘计算场景的版本 openEuler21.09Edae.集成 KubeEdae+边云协同框架，具备边云应用统一管

6新特性: 在线扩容工具GPexpand剖析 杜佳伦 (jdu@pivotal.io) 大纲 • Greenplum 集群部署 • GPExpand简介与具体用法 • Greenplum 6中GPExpand的改进与实现 Greenplum 集群部署 Greenplum 集群部署 • gp_segment_configuration 字段名 描述 dbid 每个节点的唯一id content 运行状态，’u’在线，’d’不在线 port 该节点的运行端口 hostname 节点的hostname address 通常和hostname相同 datadir 该节点的数据目录 Greenplum 集群部署 Greenplum 集群部署 • gp_distribution_policy 字段名 描述 localoid 表的OID policytype 分布类型 ‘p’ 分区 ‘r’ 复制表 numsegments numsegments 表分布在多少个节点上 diskkey 分布列的序号 distclass 分布列的操作类 GPExpand简介与具体用法 • GPExpand是Greenplum的扩容工具，可以为集群增加新的节 点来支持更大容量的存储和更高的计算能力。 • 随着Greenplum一起安装发布，在$GPHOME/bin下面，和其 他辅助工具，如gpstart,gpstop,gpactivatestandby一样，是一个

Greenplum内核开发工程师 2022-03-16 李正龙 Confidential │ ©2021 VMware, Inc. Agenda 2 - Greenplum 分布式数据库简介 - Greenplum 集群化概述 - 分布式数据存储与多态存储 - 分布式查询优化器与执行器 - Greenplum 中文社区 3 Confidential │ ©2021 VMware, Inc. Greenplum ©2021 VMware, Inc. Greenplum 集群化概述 Coordinator/Segment, Primary/Mirror Confidential │ ©2021 VMware, Inc. 6 Greenplum 集群化概述 数据库的组成 l Coordinator/Segment 架构 l Greenplum 集群通常由一个 Coordinator 节点、一 个 Standby 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

Admin • 管理集群 • 数据备份恢复 运行模式 GPDB的数据安全 用户 • 连接数据库 • 运行业务 DBA • 管理数据库 • 业务审计 System Admin • 管理集群 • 数据备份恢复 管理模式 GPDB的数据安全 用户 • 连接数据库 • 运行业务 DBA • 管理数据库 • 业务审计 System Admin • 管理集群 • 数据备份恢复 数据备份恢复 管理模式 GPDB的数据安全 System Admin • 管理集群 • 数据备份恢复 GPDB为单独数据库软件 • 非一体机 • 缺少对硬件和系统的控制 潜在风险（一） GPDB的数据安全 System Admin • 管理集群 • 数据备份恢复 需要登录到系统进行运维 • 可以访问数据库二进制文件 • 可以访问数据库数据文件 • 可以访问预写日志文件 潜在风险（二） GPDB的数据安全 System Admin • 管理集群 • 数据备份恢复 运维模式 • 原厂服务，主机厂或者第三方运维 数据文件为明文二进制文件 • 直接通过Linux自带工具（strings, hexdump）访问 • pg_waldump可以直接读取并显示预写日志 潜在风险（三） GPDB的数据安全 数据需要加密 • 机密数据 • 知识产权保护