文章目录1. 四种数据库的比较2. Greenplum数据库2.1 Greenplum架构2.1.1 采用MMP架构2.2.2 Hadoop与MPP的应用区别2.2 greenplum 的高可用性2.2.1 master冗余2.2.2 segment冗余2.3 greenplum的并行查询2.4 greenplum的多版本控制（MVCC）3 Teradata数据库3.1 Teradata 数据库
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2023-07-20 19:36:42
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Hive前言Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的 SQL 查询功能，将类 SQL 语句转换为 MapReduce 任务执行。数据组织格式下面是直接存储在HDFS上的数据组织方式Table：每个表存储在HDFS上的一个目录下Partition(可选)：每个Partition存储再Table的子目录下Bucket(可选)：某个Par
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2023-06-14 21:20:52
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Google在推出了三大论文之后，并没有停止震撼世界的步伐，例如在Dremel中，借助精巧的数学模型，可以在3秒中分析1PB数据，便是又一大创新。让我们来看一下Dremel的魅力：Dremel号称能够3秒分析1PB数据，如果在一个PB级别的数据集上面，将任务缩短到秒级，无疑需要大量的并发，假设磁盘的顺序读速度在100MB/S上下，那么在1S内处理1TB数据，意味着至少需要有1万个磁盘的同时并发读操
# Greenplum与Hive的比较
在大数据处理领域，Greenplum和Hive都是常用的数据库解决方案。虽然二者都能有效处理和分析海量数据，但它们的架构、性能和使用场景有所不同。本文将全面比较Greenplum和Hive，并展示一些代码示例，帮助大家更好地理解这两种技术。
## Greenplum简介
Greenplum是一种基于PostgreSQL的分布式数据库，专为大规模数据分析
一、数据库对比性能 学习成本 兼容MySql MySQL更加灵活postgreSQLPostgreSQL的社区支持是非常棒的，还有来自于独立厂商的商业支持。可靠性是PostgreSQL的最高优先级。它以坚如磐石的品质和良好的工程化而闻名，支持高事务、任务关键型应用PostgreSQL的文档非常精良，提供了大量免费的在线手册，还针对旧版本提供了归档的参考手册。Sql语气类似Mysql,数据类型较多，
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2023-08-11 17:17:31
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Hive： 基于 Hadoop 的数据仓库工具前言Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的 SQL 查询功能，将类 SQL 语句转换为 MapReduce 任务执行。数据组织格式下面是直接存储在HDFS上的数据组织方式Table：每个表存储在HDFS上的一个目录下Partition(可选)：每个Partition存储再Table的子
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2024-05-30 17:56:30
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大数据领域，实时分析系统（在线查询）是最常见的一种场景，前面写了一个《实时分析系统(HIVE/HBASE/IMPALA)浅析》讨论业界当前常见的方案。互联网公司用得比较多是HIVE/HBASE，如腾讯基于HIVE深度定制改造，改名为TDW，小米等公司选用HBASE等。关于HIVE/HBASE/IMPALA介绍等可以看我前面的文章。当前在实时分析系统中，最难的是多维度复杂查询，目前没有一个很好的解决
# Greenplum和Hive的区别
## 引言
在大数据领域，Greenplum和Hive都是非常受欢迎的工具，分别用于处理大规模数据集。但是，它们的设计目标、架构和使用场景存在根本的区别。本文将通过一系列步骤帮助您理解Greenplum和Hive的区别。我们将以表格形式展示整个流程，并用代码示例进一步阐明每一步的用法。
## 整体流程
为了更清晰地理解Greenplum与Hive的区
# Greenplum Hive
## 1. Introduction
In today's data-driven world, organizations are generating massive amounts of data. Effectively managing and analyzing this data is crucial for making informed bu
原创
2024-02-16 07:53:08
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Greenplum能做什么?数仓 / OLAP / 即席查询混合负载 / HTAP流数据集成数据分析数据库内嵌机器学习现代 SQL核心架构架构图Master Host:主节点, 负责协调整个集群没有数据, 只有用户的元数据Standby Master: 备份主Segment Host:每个Segment都是一个单节点的PostgreSQL数据库。包含用户的实际数据, 会等待master给它分配实际
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2023-05-28 21:15:57
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那个啥，本人菜鸟一只，如果有什么说错的地方还请大家批评指出！！好，开始说正事，日期处理和判断是十分常见的，本文就自己使用的数据库，和hive数据仓库来说说，我使用到的一些日期的处理和判断，当然技术能力有限，我也很菜，所以如果有说错或者遗漏的还请大家多多包涵，望能批评指出，也让我的水平提高提高！一、日期类型的选择与使用hive：那我先说hive的，hive很简单，直接用String（hive有这个数
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2023-10-13 22:57:46
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# 将 Greenplum 数据库与 Hive 集成的完整指南
在当今大数据时代，许多公司使用不同的数据库和数据仓库技术来处理和分析大数据。Greenplum 是一个分布式数据库，而 Hive 则是构建在 Hadoop 上的数据仓库工具。将这两者结合可以帮助我们更高效地分析和处理数据。本文将指导你如何实现 Greenplum 数据库与 Hive 的集成。
## 流程概述
以下是实现 Gree
Hive简介及常用操作一、Hive简介1.1 什么是hive1.2 为什么要使用hive1.3 hive的优缺点优点：缺点二、hive和greenplum1.1 区别1.2 常用数据类型对比1.3 hive复杂数据类型介绍三、常见用法3.1 DDL3.1.1 创建数据库3.1.2 创建一个数据库3.1.3 查看数据库3.1.4 显示数据库详细信息3.1.5 切换数据库3.1.6 常用建表语句3.
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2024-03-26 08:35:56
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在做的项目用的架构是greenplum+postgresql，第一次接触很陌生，其实我连hadoop+hiv
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2023-04-12 11:32:33
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# Hive 和 Greenplum 创建表的区别
在大数据和数据仓库领域，Hive 和 Greenplum 是两个常用的数据库技术，分别用于处理和分析大规模数据集。尽管它们都是用于存储和处理数据的工具，但它们在数据模型、查询语言和表的创建方式上有显著的区别。本文将详细探讨 Hive 和 Greenplum 创建表的异同，并提供相应的代码示例，以帮助读者更好地理解这两种技术。
## 一、Hiv
一、创建于管理模式DB内组织对象的一种逻辑结构1、创建模式 注：schema用来管理对象的一个内容代码：psql -d testdw
\dn（查看schema）
create schema sc01;
create schema sc02 authorization dylan;（不将schema赋个gpadmin，将他赋个其他用户，但是testdw没有权限，需要
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2024-02-04 09:53:39
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1. 四种数据库的比较数据库描述Greenplum开源大规模并行数据分析引擎。借助MPP架构，在大型数据集上执行复杂SQL分析的速度比很多解决方案都要快。应用广泛。Teradata大型数据仓库系统，产品成熟，价格昂贵。用于证券系统。Presto分布式SQL查询引擎， 专门进行高速、实时的数据分析。本身不存储数据，但是可以接入多种数据源。擅长对海量数据进行复杂的分析。用于大数据量分析。Clickho
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2023-08-13 09:25:01
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GP中的table和其它关系型数据表是一样的，除了数据被分布在不同的segment以外。建表时需定义以下几个方面：1. 指定列和数据类型2. 约束3. 分布策略4. 数据存储方式5. 大表分区策略-------------------------------选择列的数据类型-------------------关于字符类型，gp中CHAR、VARCHAR、TEXT在性能上没有什么差异。但其它数据库
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2024-03-13 23:00:22
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 2017...
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2017-11-17 00:50:00
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2评论
Mysql,postgres和greenplum最近项目中使用的是GP,但是GP是基于postgres开发的,想看看postgres,现在又想想,这些sql语句都是类似mysql语句的,所以也就整理整理一些mysql,postgres和gp的异同,当然我只是将网上的东西撸一下,希望码一遍后能变成自己的..... 简要概念理解:POSTGRESQL支持大部分SQL标准并且提供了许多其他现在
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2023-09-03 10:17:23
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