一、并行和分布式1、海量并行处理（DBMS）2、基于pg 8.2 （1）相同的客户端功能。 （2）增加支持并行处理的技术。 （3）增加支持数据仓库和BI的特性：外部表/并行加载 资源管理：查询优化器增强。3、分布式计算 分布式系统是建立在网络之上的软件系统。分布式系统具
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2024-05-29 00:36:28
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目前搭建数据仓库的基本都是采用Oracle、mpp、hadoop这三种方案比较多，mpp数据库主要有teradata和greenplum。hadoop其实是一个体系，严格意义上不能说是数据仓库。主要从以下多个方面对此进行区别。1、架构:Oracle，Teradata，Greenplum，PostgresSQL都是关系型数据库。但是，Teradata，Greenplum，PostgresSQL主要强
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2023-07-12 12:26:47
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一、Greenplum 是什么 是一款开源的分布式数据库存储解决方案，其主要关注在数据仓库和商业智能方面。可以在虚拟化x86服务器上运行无分享（shared-nothing）的大规模并行处理（MPP）架构。Greenplum最早是在10多年前（大约在2002年）出现的，基本上和Hadoop是同一时期（Hadoop 约是2004年前后，早期的Nutch可追溯到
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2023-07-24 23:28:10
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Greenplum官方出了视频教程，本人认为对于新手用户快速上手有着很大帮助。本文以文字图片形式记录，加入了一些本人在使用和实际业务调试中的感受，希望对感兴趣的朋友有所帮助。第一节主要是“介绍、安装与部署”Greenplum介绍与市场地位图1 Greenplum产品发展历程图2 Greenplum市场地位Greenplum架构设计早期的scale up（纵向扩展）架构是在单节点上添加硬件资源，如C
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2023-12-27 12:53:53
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、GreenPlum是什么？二、使用步骤1.环境说明2.集群介绍3.修改主机名(root)4.网络映射(root)5.创建安装目录6.安装部署7.SSH (免密登录)8.环境配置9.安装成功10.使用DBeaver访问总结 前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：之前学习hadoop为核心的平台，因为和传统数据库差
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2023-08-16 17:39:50
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之前对GreenPlum与Mysql进行了TPC-H类的对比测试，发现同等资源配比条件下，GreenPlum的性能远好于Mysql，有部分原因是得益于GreenPlum本身采用了更高效的算法，比如说做多表join时，采用的是hash join方式。如果采用同样高效的算法，两者的性能又如何？由于GreenPlum是由PostgreSQL演变而来，完全采用了PostgreSQL的优化算法，这次，我们
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2023-10-17 21:52:58
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分布式数据库MVCC多版本并发控制，一种大规模并行处理（MPP）数据库服务器。 MPP（也称为无共享体系结构）是指具有两个或两个以上处理器的系统，这些处理器协作执行一项操作，每个处理器具有自己的内存，操作系统和磁盘。Greenplum使用这种高性能的系统体系结构来分配多TB数据仓库的负载，并且可以并行使用系统的所有资源来处理查询 基于PostgreSQL，基于PostgreSQL9.4，并且在大多
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2023-10-08 23:08:39
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Greenplum的介绍 Greenplum是一个面向数据仓库应用的关系型数据库,它基于流行的PostgreSQL开发,因为有良好的体系结构,所以在数据存储,高并发,高可用,线性扩展,反应速度,易用性和性价比等方面有非常明显的优势,非常受欢迎.进入大数据时代以后,Greenplum的性能在TB级别数据量的表现上非常优秀,单机性能相比Hadoop要快上好几倍;在功能和语法上,要比Hadoo
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2023-07-24 07:50:13
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## Greenplum与Hadoop的区别
Greenplum和Hadoop都是用于大数据处理的开源软件，但它们之间有一些明显的区别。本文将分别介绍Greenplum和Hadoop的特点，并通过代码示例来展示它们之间的差异。
### Greenplum
Greenplum是一款基于PostgreSQL的并行关系型数据库管理系统，主要用于大规模数据仓库和分析。它采用共享存储和共享架构，但每个
原创
2024-03-16 05:42:22
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本文讲的是EMC升级Greenplum 4.2 实现Hadoop处理,大数据的问题不仅是因为它很大，还因为它一直在膨胀。比起传统的数据仓库，它需要更现代的Hadoop MapReduce 数据处理。EMC最近更新了自己的Greenplum数据库，使其能够更容易地处理大数据。 如前一代，Greenplum数据库有两种形式：一个运行在Greenplum自己的硬件设备上(基于未指定的OEM伙伴的硬件)
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2023-07-24 07:47:29
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目录1 MongoDB简介1.1 初识MongoDB1.2 MongoDB与传统的关系型数据库的区别1.3 MongoDB存储结构1.4 BSON支持的数据类型2 MongoDB Shell操作3 MongoDB集群操作1 MongoDB简介1.1 初识MongoDB MongoDB来源自英文单词"Humongous”，译为“庞大的
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2024-06-23 06:40:18
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标签 PostgreSQL , Greenplum , 垃圾回收 , vacuum 背景 在Greenplum中删除、更新数据记录时，会产生新的tuple版本，老的版本通过行头部标记：为已删除以及被哪个事务删除的。 因此频繁的更新后，或者批量的删除数据后，需要回收那些旧的版本。 通过vacuum、vacuum full、alter table redistribute命令，可以回收垃圾。 《如何
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2023-12-12 13:52:41
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1、GreenPlum应用场景：Greenplum适用TB级别数据仓库、集市、ODS、交互式分析数据平台等系统。 不适用于极短的时间处理大量的并发小任务(OLTP)。优点：Master-Slave架构、ShareNothing体系、采用Postgresql作为底层引擎缺点： 1.扩展性差：数据采用Hash分布在各个节点，计算节点和存储紧密耦合，在增加节点后，需要对数据做重分布才能保证数据与节点的紧
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2023-07-12 10:33:12
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在发布会中，其CTO称HAWG为GreenPlum的“皇冠上的明珠”，并用苹果公司的操作系统做了类比，这说明这个东西非常重要。什么是HAWG呢？从发布会的分析来看，这就是一个构建在HDFS上的MPP DB。
据内部不可靠消息称，这个东西GreenPlum已经研究开发了很久，
# 从Greenplum到Hadoop：大数据处理的利器
## 简介
在当今数字化时代，数据量日益增长，如何高效处理和分析海量数据成为了企业发展的必要条件之一。Greenplum和Hadoop作为两个优秀的大数据处理平台，分别具有各自的优势和特点。本文将介绍Greenplum和Hadoop的特点，以及它们如何结合使用来提高大数据处理的效率。
## Greenplum
Greenplum是一
原创
2024-03-22 07:50:23
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前 言为什么写作本书阿里巴巴是国内最早使用Greenplum作为数据仓库计算中心的公司。从2009年到2012年Greenplum都是阿里巴巴B2B最重要的数据计算中心，它替换掉了之前的Oracle RAC，有非常多的优点。
Greenplum的性能在数据量为TB级别时表现非常优秀，单机性能相比Hadoop要快好几倍。
Greenplum是基于PostgreSQL的一个完善的数据库，在功能和语法上
前言Greenplum是基于PostgreSQL开发的关系型分布式数据库，它在开源的PG(PostgreSql)的基础上采用MPP架构（Massive Parallel Processing,海量并行处理），具有强大的大规模数据分析任务处理能力。为对比DM数据库与Geenplum的各项指标，在虚拟机中完成两节点单实例的GP集群搭建操作。集群部署实践1. 操作环境说明本次实践使用到的环境如下： Li
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2023-09-24 06:33:10
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**Greenplum5.9.0安装部署**一. 配置系统并安装greenplum数据库 按顺序执行下面安装任务:确认系统配置要求操作系统参数配置(master only) 创建管理员用户账号(master only) 安装Greenplum数据库软件在所有的主机上安装和配置Greenplum创建数据存储目录注意：除了有特殊说明外，这些任务要在所有的主机上进行安装(master, standby
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2023-08-18 19:02:46
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课程介绍 本主题通过介绍 Greenplum 架构实现，及其亮点特性，辅之对比传统关系型数据库，这几年新兴的分布式大数据处理框架 Hadoop。 课程收益 以剖析GP的技术点为主，定位 GP 的优势和适应场景，同时对比Hadoop 但不会涉及得很深。 观
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2016-04-06 11:10:59
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DB2和GreenPlum对比架构:都是MPP,SHARE NOTHING类型:DB2 RDBMS +对象存储扩展+XMLGP ORDBMS(对象关系数据库管理系统)特性:扩展性-->都具良好的扩展性,节点的增加,性能线性提升(DB2分区数据库特性,GP多segment特性)适用性-->都适合大型数据仓库系统的搭建,OLAP应用可用性-->都同时支持扩容后,节点数据的在分布,可联
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2023-09-16 15:08:02
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