Greenplum Database 大数据处理学习

最新推荐文章于 2024-11-16 13:16:22 发布
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博客提供了Greenplum沙箱教程的链接，即http://greenplum.org/gpdb-sandbox-tutorials/ ，可通过该链接获取相关教程内容。
http://greenplum.org/gpdb-sandbox-tutorials/
Greenplum分布式大数据数据平台实战培训视频-1
04-02
Greenplum分布式大数据数据平台实战培训视频- 01-Greenplum架构(1)
大数据引擎 Greenplum 那些事
weixin_38113732的博客
06-04 681
本文介绍了大数据引擎 Greenplum 的架构和部分技术特点。从 GPDB 基本背景开始，在架构的层面上讲解 GPDB 系统内部各个模块的概貌，然后围绕 GPDB 的自身特性、并行执行和运维等技术细节，阐述了为什么选择 Greenplum 作为下一代的查询引擎解决方案。 Greenplum 的 MPP 架构 Greenplum（以下简称 GPDB） 是一款开源数据仓库，基于开源的 PostgreSQL 改造而来，主要用来处理大规模数据分析任务。相比 Hadoop，Greenplum 更适合做大数据的存储、
来自阿里的greenplum数据库经验谈
05-15
来自阿里的greenplum数据库经验谈
大数据 | GreenPlum--面向大数据的并行数据库系统
陈泊舟的博客
07-01 272
文章转自个人服务器：http://bbit.vip/service/main.php?version=2&type=article&id=16u27Ex56t0o4v0km6Od5j7XW8
OLAP(六)：Greenplum 数据库
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04-02 1万+
Greenplum数据库 是业界最快最高性价比的关系型分布式数据库,它在开源的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。 GreenPlum作为大数据融合存储平台中众多数据库之一，与其他数据库系统和文件系统一起，为OceanMind提供完整的OceanStorage大数据融合存储解决方案。 GreenPlum的特点： 1） 完善的标准：GreenPlum数据库支持ANSI SQL 2008
精选资源
Greenplum Database管理员指南6.2.2.pdf
04-18
Greenplum是一个企业级的大规模并行处理（MPP）数据库，专门设计用于满足数据仓库和大数据分析的需求。文档《Greenplum Database管理员指南6.2.2.pdf》是Greenplum数据库管理员的重要参考手册，它提供了关于如何管理...
greenplum-database管理员指南6.0.0.pdf
08-04
Greenplum是一个开源的MPP（大规模并行处理）数据库平台，它被设计用于分析型和数据仓库应用。Greenplum Database管理员指南6.0.0版本是一个面向数据库管理员的权威文档，旨在帮助他们了解、安装和管理Greenplum...
greenplum-database
08-28
绿宝石数据库（Greenplum Database），简称GPDB，是一款由Pivotal公司开发的开源、大规模并行处理（MPP）的关系型数据库管理系统，专为大数据分析而设计。它基于PostgreSQL数据库引擎，并进行了深度优化，能够高效地...
Greenplum Database JDBC Driver：greenplum.jar
10-17
总结，Greenplum Database JDBC Driver是连接Greenplum数据库的关键组件，它简化了Java应用程序与Greenplum数据库的交互，让开发人员能够利用强大的Java生态系统进行大数据处理。正确理解和使用greenplum.jar，有助...
EMC-Greenplum-统一数据分析平台解决方案PPT学习课件.ppt
07-10
该平台的核心是Greenplum Database，一个高度可扩展的MPP（大规模并行处理）数据库，专门设计用来处理大数据分析。随着大数据的兴起，数据量呈指数级增长，数据类型从结构化向半结构化及非结构化数据转变，对数据...
Greenplum jdbc驱动
01-05
此版本为官网5.1.4版本，java jdbc连接方式跟普通数据库一样，也可加载到spring里面，具体使用方法请自搜
Greenplum数据库全面解析
hello.reader
09-23 3693
为了满足企业的大规模数据处理需求，项目团队决定使用Greenplum作为核心的数据仓库平台，主要因为其强大的并行处理能力和与大数据生态的集成能力。Greenplum作为数据仓库的核心：处理来自不同数据源的数据，进行批量数据导入、清洗和转换。Kafka用于实时数据流处理：收集来自线上商城和门店的实时交易数据，并通过外部表将数据实时加载到Greenplum中进行分析。Hadoop用于历史数据存储：使用HDFS作为冷数据的存储，Greenplum通过外部表对接HDFS中的历史数据，减少系统的存储压力。
GREENPLUM数据库
kuluzs
10-14 449
GREENPLUM 数据库
Greenplum与Hadoop集成的大数据解决方案：定义数据库对象
weixin_29940495的博客
11-16 839
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：Greenplum和Hadoop是大数据处理领域的关键分布式平台，通过结合可以提供更高效的解决方案。本课程主要讲解在Greenplum环境中如何定义和管理数据库对象，例如表、视图、索引、函数和触发器，以及如何利用Hadoop的HDFS和MapReduce进行数据存储和处理。重点是如何通过这些数据库对象优化数据存储和分析流程，提升大数据...
使用pgadmin3-1.18.1(windows版本)连接greenplum的时候报错
weixin_34240657的博客
08-15 476
客户端工具报错如下： 分析：本机IP未在greenplum控制台加入白名单 解决：将本机外网IP在greenplum控制台中加入白名单 ...
GreenPlum数据库介绍
热门推荐
Champion-Dai
08-20 1万+
一、GP数据库简介 GP(GreenPlum)是业界最快最高性价比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。 GP作为大数据融合存储平台中众多数据库之一，与其他数据库系统和文件系统一起，为OceanMind提供完整的OceanStorage大数据融合存储解决方案。 二、GP的特点 海量存储 GreepPlum支持50PB(1PB=1024TB)级海量数据.
大数据GP
初心の GP的博客
11-29 2179
大数据学习成长之路
GP数据库-Creenplum
Larry的博客
09-07 1万+
GP数据库与Oracle数据库区别为：侧重不同、数据库类型不同、查询不同。 一、侧重不同 1、GP数据库：GP数据库重计算的，对大数据集进行统计分析的OLAP类型。 2、Oracle数据库：Oracle数据库面向前台应用，重吞吐和高并发的OLTP类型。 二、数据库类型不同 1、GP数据库：GP数据库的数据库类型为分布式数据库。 2、Oracle数据库：Oracle数据库的数据库类型为传统关系型数据库。 三、查询不同 1、GP数据库：GP数据库支持海量数据存储，支持列的扩展，查询速度快，但是查询操作较复杂。
详解开源大数据引擎Greenplum的架构和技术特点
karamos的专栏
03-12 4236
作者：周雷皓 ，百度外卖大数据工程师，本文为《程序员》原创文章，未经允许不得转载，更多精彩文章请订阅《程序员》 本文介绍了大数据引擎Greenplum的架构和部分技术特点。从GPDB基本背景开始，在架构的层面上讲解GPDB系统内部各个模块的概貌，然后围绕GPDB的自身特性、并行执行和运维等技术细节，阐述了为什么选择Greenplum作为下一代的查询引擎解决方案。Greenplum的MPP架构...
SCI复现含可再生能源与储能的区域微电网最优运行：应对不确定性的解鲁棒性与非预见性研究（Matlab代码实现）
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【SCI复现】含可再生能源与储能的区域微电网最优运行：应对不确定性的解鲁棒性与非预见性研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕含可再生能源与储能的区域微电网最优运行展开研究，重点探讨应对不确定性的解鲁棒性与非预见性策略，通过Matlab代码实现SCI论文复现。研究涵盖多阶段鲁棒调度模型、机会约束规划、需求响应机制及储能系统优化配置，结合风电、光伏等可再生能源出力的不确定性建模，提出兼顾系统经济性与鲁棒性的优化运行方案。文中详细展示了模型构建、算法设计（如C&CG算法、大M法）及仿真验证全过程，适用于微电网能量管理、电力系统优化调度等领域的科研与工程实践。; 适合人群：具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事微电网、能源管理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①复现SCI级微电网鲁棒优化研究成果，掌握应对风光负荷不确定性的建模与求解方法；②深入理解两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化、机会约束规划等先进优化方法在能源系统中的实际应用；③为撰写高水平学术论文或开展相关课题研究提供代码参考和技术支持。; 阅读建议：建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习，重点关注不确定性建模、鲁棒优化模型构建与求解流程，并尝试在不同场景下调试与扩展代码，以深化对微电网优化运行机制的理解。
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