个推如何采用Greenplum提高PB级别数据处理能力

最新推荐文章于 2022-10-26 21:10:30 发布

MyySophia

最新推荐文章于 2022-10-26 21:10:30 发布

阅读量660

点赞数

分类专栏： GP(GreenPlum 大规模并行数据库)

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/MyySophia/article/details/106732878

版权

GP(GreenPlum 大规模并行数据库) 专栏收录该内容

167 篇文章 ¥29.90 ¥99.00

订阅专栏

超级会员免费看

本文介绍了个推如何利用Greenplum处理PB级别的数据，探讨了Greenplum的背景、架构、优势以及在个推业务中的应用。Greenplum的并行计算和扩展性解决了大数据处理的挑战，实现实时查询和高效数据处理。个推通过引入Greenplum，解决了业务痛点，提升了数据处理能力。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

以下内容仅供交流学习使用，如有侵权会及时删除。

大家好！我是来自个推的栗子，感谢Greenplum中文社区！今天我给大家讲一讲个推在Greenplum中的实践。那我们就直接进入今天的分享主题《个推如何采用Greenplum提高PB级别数据处理能力》

近年来，移动互联网、物联网、云计算的快速发展，催生了海量的数据。在大数据处理方面，不同技术栈所具备的性能也有所不同。如何快速有效地处理这些体量庞大的数据，令不少开发者为之苦恼。随着Greenplum的异军突起，以往大数据仓库所存在的很多问题都得到了有效解决，Greenplum也成为新一代数据库的典型代表。

今天，我将就个推在处理庞大的数据量时，如何选择有效的技术栈进行介绍，并结合自身业务场景，分析一下Greenplum在个推中的实践。

Greenplum助手:
首先，我们来看一下Greenplum诞生的背景。
2002年，互联网数据量正处于快速增长期，一方面传统数据库难以满足当前的计算需求，另一方面传统数据库大多基于SMP架构，扩展性能差。因此面对日益增长的数据量，SMP架构难以继续支撑，开发者需要一种数据库，可以支持分布式并行数据计算能力，Greenplum便应运而生。大家都知道，和传统数据库的SMP架构不同，Greenplum是一种完全无共享(Share Nothing