【Greenplum 介绍】

Greenplum是一款商业化的全功能数据仓库,源自开源的Greenplum Database,专为大规模数据分析设计。支持ANSI SQL2008标准及SQLOLAP2003扩展,具备分布式事务处理能力和线性扩展性,适用于金融、政府等多个行业。

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Pivotal Greenplum is a commercial fully featured data warehouse powered by the open source Greenplum Database. It provides powerful and rapid analytics on petabyte scale data volumes. Uniquely geared toward big data analytics, Greenplum is powered by the world’s most advanced cost-based query optimizer delivering high analytical query performance on large data volumes.

Greenplum 之前是一家总部位于美国加利福尼亚州,为全球大型企业用户提供新型企业级数据仓库(EDW)、企业级数据云(EDC)和商务智能(BI)提供解决方案和咨询服务的公司。目前 Greenplum 已经归属 Pivotal。

 

Greenplum DB 号称是世界上第一个开源的大规模并行数据仓库,最初是基于 PostgreSQL,现在已经添加了大量数据库方面的创新。Greenplum 提供 PD 级别数据量的强大和快速分析能力,特别是面向大数据方面的分析能力,支持大数据的超高性能分析查询。

 

 

Greenplum数据库也简称GPDB。它拥有丰富的特性:

第一,完善的标准支持:GPDB完全支持ANSI SQL 2008标准和SQL OLAP 2003 扩展;从应用编程接口上讲,它支持ODBC和JDBC。完善的标准支持使得系统开发、维护和管理都大为方便。而现在的 NoSQL,NewSQL和Hadoop 对 SQL 的支持都不完善,不同的系统需要单独开发和管理,且移植性不好。

第二,支持分布式事务,支持ACID。保证数据的强一致性。

第三,做为分布式数据库,拥有良好的线性扩展能力。在国内外用户生产环境中,具有上百个物理节点的GPDB集群都有很多案例。

第四,GPDB是企业级数据库产品,全球有上千个集群在不同客户的生产环境运行。这些集群为全球很多大的金融、政府、物流、零售等公司的关键业务提供服务。

第五,GPDB是Greenplum(现在的Pivotal)公司十多年研发投入的结果。GPDB基于PostgreSQL 8.2,PostgreSQL 8.2有大约80万行源代码,而GPDB现在有130万行源码。相比PostgreSQL 8.2,增加了约50万行的源代码。

第六,Greenplum有很多合作伙伴,GPDB有完善的生态系统,可以与很多企业级产品集成,譬如SAS,Cognos,Informatic,Tableau等;也可以很多种开源软件集成,譬如Pentaho,Talend 等。

 

GreenPlum 主要特性:

大规模并行处理架构

高性能加载,使用 MPP 技术,提供 Petabyte 级别数据量的加载性能

大数据工作流查询优化

多态数据存储和执行

基于 Apache MADLib 的高级机器学习功能

 

 

 

 

数据库由Master Severs和Segment Severs通过Interconnect互联组成。

Master主机负责:建立与客户端的连接和管理;SQL的解析并形成执行计划;执行计划向Segment的分发收集Segment的执行结果;Master不存储业务数据,只存储数据字典。  

Segment主机负责:业务数据的存储和存取;用户查询SQL的执行。 

greenplum使用mpp架构。

 

Greenplum的架构采用了MPP(大规模并行处理)。在 MPP 系统中,每个 SMP 节点也可以运行自己的操作系统、数据库等。换言之,每个节点内的 CPU 不能访问另一个节点的内存。节点之间的信息交互是通过节点互联网络实现的,这个过程一般称为数据重分配(Data Redistribution) 。与传统的SMP架构明显不同,通常情况下,MPP系统因为要在不同处理单元之间传送信息,所以它的效率要比SMP要差一点,但是这也不是绝对的,因为 MPP系统不共享资源,因此对它而言,资源比SMP要多,当需要处理的事务达到一定规模时,MPP的效率要比SMP好。这就是看通信时间占用计算时间的比例而定,如果通信时间比较多,那MPP系统就不占优势了,相反,如果通信时间比较少,那MPP系统可以充分发挥资源的优势,达到高效率。

标题基于SpringBoot+Vue的社区便民服务平台研究AI更换标题第1章引言介绍社区便民服务平台的研究背景、意义,以及基于SpringBoot+Vue技术的研究现状和创新点。1.1研究背景与意义分析社区便民服务的重要性,以及SpringBoot+Vue技术在平台建设中的优势。1.2国内外研究现状概述国内外在社区便民服务平台方面的发展现状。1.3研究方法与创新点阐述本文采用的研究方法和在SpringBoot+Vue技术应用上的创新之处。第2章相关理论介绍SpringBoot和Vue的相关理论基础,以及它们在社区便民服务平台中的应用。2.1SpringBoot技术概述解释SpringBoot的基本概念、特点及其在便民服务平台中的应用价值。2.2Vue技术概述阐述Vue的核心思想、技术特性及其在前端界面开发中的优势。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue如何有效整合,以提升社区便民服务平台的性能。第3章平台需求分析与设计分析社区便民服务平台的需求,并基于SpringBoot+Vue技术进行平台设计。3.1需求分析明确平台需满足的功能需求和性能需求。3.2架构设计设计平台的整体架构,包括前后端分离、模块化设计等思想。3.3数据库设计根据平台需求设计合理的数据库结构,包括数据表、字段等。第4章平台实现与关键技术详细阐述基于SpringBoot+Vue的社区便民服务平台的实现过程及关键技术。4.1后端服务实现使用SpringBoot实现后端服务,包括用户管理、服务管理等核心功能。4.2前端界面实现采用Vue技术实现前端界面,提供友好的用户交互体验。4.3前后端交互技术探讨前后端数据交互的方式,如RESTful API、WebSocket等。第5章平台测试与优化对实现的社区便民服务平台进行全面测试,并针对问题进行优化。5.1测试环境与工具介绍测试
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