Greenplum机器学习工具集和案例

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greenplum gdfdist使用手册

greenplum gdfdist使用手册Greenplum GDFDist是一个用于Greenplum数据库的高速数据传输工具。

它可以在分布式环境中实现数据的快速、可靠的传输和分发。

本手册将详细介绍如何使用GDFDist来实现数据传输和分发的步骤和方法。

1. 安装和配置GDFDist- 下载GDFDist软件包并解压。

- 配置GDFDist的环境变量，确保路径正确设置。

- 配置GDFDist的节点，包括主节点和从节点。

- 配置GDFDist的日志文件路径和日志级别。

2. 数据传输和分发- 创建一个数据分发任务，定义源和目标。

- 指定数据传输的方式，可以选择复制模式或切片模式。

- 使用Greenplum命令行工具连接到数据库。

- 执行数据传输命令，将数据从源传输到目标。

3. 监控和管理任务- 使用GDFDist提供的监控命令来查看任务的状态和进度。

- 使用GDFDist提供的管理命令来启动、停止、删除任务。

- 检查日志文件以查看任何错误或警告信息。

4. 最佳实践和注意事项- 在传输大量数据之前，确保目标节点上有足够的存储空间。

- 维护良好的网络连接以确保数据传输的稳定性和速度。

- 定期备份GDFDist的配置文件和日志文件，以便恢复和故障排除。

总结：通过本手册，您将学习到如何安装、配置和使用Greenplum GDFDist进行数据传输和分发的方法。

了解如何监控和管理任务，并掌握一些最佳实践和注意事项，以确保数据传输的成功和可靠性。

希望本手册能帮助您充分利用Greenplum GDFDist来应对数据分发的需求。

数据库GreenPlum集群环境配置与搭建

GreenPlum集群环境搭建1、简介环境搭建准备：greenplum-4.3.8.21.1 greenplum介绍简单的说它就是一个与ORACLE, DB2一样面向对象的关系型数据库。

我们通过标准的SQL可以对GP中的数据进行访问存取。

GREENPLUM与其它普通的关系型数据库的区别？本质上讲GREENPLUM是一个关系型数据库集群. 它实际上是由数个独立的数据库服务组合成的逻辑数据库。

与RAC不同，这种数据库集群采取的是MPP架构。

如下图所示它的组件分成三个部分MASTER/SEGMENT以及MASTER与SEGMENT之间的高效互联技术GNET。

其中MASTER和SEGMENT本身就是独立的数据库SERVER。

不同之处在于，MASTER只负责应用的连接，生成并拆分执行计划，把执行计划分配给SEGMENT节点，以及返回最终结果给应用，它只存储一些数据库的元数据，不负责运算，因此不会成为系统性能的瓶颈。

这也是GREENPLUM与传统MPP架构数据库的一个重要区别。

SEGMENT节点存储用户的业务数据，并根据得到执行计划，负责处理业务数据。

也就是用户关系表的数据会打散分布到每个SEGMENGT节点。

当进行数据访问时，首先所有SEGMENT并行处理与自己有关的数据，如果需要segment可以通过进行innterconnect进行彼此的数据交互。

segment节点越多，数据就会打的越散，处理速度就越快。

因此与SHARE ALL数据库集群不同，通过增加SEGMENT节点服务器的数量，GREENPLUM的性能会成线性增长。

GREENPLUM适用场景？GREENPLUM虽然是关系型数据库产品，它的特点主要就是查询速度快，数据装载速度快，批量DML处理快。

而且性能可以随着硬件的添加，呈线性增加，拥有非常良好的可扩展性。

因此，它主要适用于面向分析的应用。

比如构建企业级ODS/EDW，或者数据集市等等。

GREENPLUM运行的平台？GREENPLUM运行在X86架构的硬件平台上，目前支持的操作系统包括32/64位的LINUX(REDHAT/SUSE)/SOLARIS/MAC OSGREENPLUM的前景？GREENPLUM 诞生于2003年硅谷，2010/07 EMC收购了GREENPLUM，并把GREENPLUM作为EMC面向分析云的战略核心产品，加以大力发展。

greenplum 乘除算法

greenplum 乘除算法摘要：1.简介2.乘除算法原理3.算法实现4.案例分析5.总结正文：greenplum 是一种大规模并行处理（MPP）数据库系统，主要用于数据仓库和分析工作负载。

在greenplum 中，乘除算法是一种关键的优化技术，用于提高查询性能。

本文将详细介绍greenplum 中的乘除算法。

乘除算法原理greenplum 的乘除算法基于列式计算，它将乘法和除法操作合并为一个单独的计算阶段。

具体来说，greenplum 将左乘操作转换为右乘操作，即将一个大的矩阵乘以一个小的矩阵，这样可以减少数据传输和计算量。

此外，greenplum 采用了一种基于列的广播技术，将数据广播到所有处理器，从而避免了数据复制和传输的开销。

算法实现greenplum 中的乘除算法主要分为以下几个步骤：1.预处理：根据查询计划，greenplum 将乘法和除法操作转换为列式计算。

2.数据分发：greenplum 将数据按照列分发到各个处理器，以实现广播。

3.乘法计算：各个处理器根据分发到的数据，执行右乘操作。

4.数据聚合：各个处理器对乘法结果进行聚合，以生成最终结果。

5.结果返回：greenplum 将结果返回给客户端。

案例分析为了验证greenplum 乘除算法的性能，我们进行了一系列测试。

测试结果显示，greenplum 乘除算法在各种场景下都取得了很好的性能提升。

例如，在一个包含100 万行的数据集上，greenplum 乘除算法将查询时间从10 秒缩短到了1 秒。

总结greenplum 乘除算法是一种高效的大规模并行处理技术，能够显著提高数据仓库和分析工作负载的性能。

通过将乘法和除法操作合并为一个计算阶段，以及采用列式广播技术，greenplum 实现了低延迟和高吞吐量的查询性能。

GreenPlum使用手册

GreenPlum数据库集群安装说明及使用手册开心十二月总结****年**月**日目录1体系结构介绍 (4)2安装 (10)2.1安装 (10)2.1.1安装准备 (10)2.1.2安装gp-db (11)2.1.3配置通讯 (13)2.1.4建立数据存储池 (17)2.1.5同步系统时间 (17)2.1.6验证安装是否成功 (17)2.1.7初始化 (17)2.1.8数据库的启停 (18)2.2Master双机热备 (19)2.3Segment节点互备 (20)3GP数据库的使用 (22)3.1pgAdminIII工具 (22)3.1.1安装和第一次使用pgAdminIII (22)3.1.2主窗体 (23)3.1.3导航菜单 (23)3.1.4工具栏介绍 (24)3.1.5数据库与表的创建 (25)3.1.6使用pgAdminIII备份数据库 (25)3.2JDBC配置 (26)3.3GP数据库两个重要概念 (27)3.3.1什么是Schema (27)3.3.2数据分布存储 (28)3.4GP的SQL语法 (28)3.4.1数据加载 (28)3.4.2SQL并行查询 (32)3.4.3聚合函数 (32)3.4.4索引 (32)3.4.5分区 (34)3.4.6函数 (35)4维护数据库 (39)4.1数据库启动gpstart (39)4.2数据库停止gpstop (41)4.3查看实例配置和状态 (41)4.4查看数据库运行状态gpstate (42)4.5查看用户会话和提交的查询等信息 (43)4.6查看数据库、表占用空间 (43)4.7查看数据分布情况 (44)4.8实例恢复gprecoverseg (44)4.9查看锁信息 (44)4.10数据库的备份与恢复 (44)5调优、排错 (44)6附件 (44)6.1DBA常用命令 (44)7Q&A (45)7.1不支持触发器 (45)7.2更新操作中的若干问题 (45)1体系结构介绍Greenplum数据库产品——下一代数据仓库引擎和分析方法Greenplum公司是企业数据云计算解决方案的创始人，为客户提供灵活的数据商业智能和分析方法。

高效使用Greenplum：入门、进阶与数据中台

8.1数据库管理 8.2可视化监控页面—GPCC 8.3管理好帮手—gp_toolkit 8.4 Greenplum备份和恢复 8.5在线扩容工具GPExpand 8.6锁机制
9.1系统级优化 9.2数据库级优化 9.3表级优化 9.4执行计划和查询优化
10.1 Kettle 10.2 DataX 10.3 HDFS、Hive和HBase 10.4 Spark 10.5 Kafka 10.6 Flink
读书笔记
介绍了greenplum数据库作为数仓选型的优点，以及数据中台的很多知识。
目录分析
第一部分大数据平台概述
1.1关系型数据库 1.2 Hadoop生态系统 1.3 NoSQL的瓶颈和SQL数据库的回归 1.4 MPP架构的兴起
第3章 Greenplum 的安装与部署
第2章 Greenplum 概述
4.1数据类型详解 4.2数据表的基本使用 4.3数据表的高级应用 4.4数据库函数 4.5数据库的其他对象
第5章
1
Greenplum查
询详解
2
第6章 ETL工具箱
3 第7章
Greenplum高级应用
4 第8章
Greenplum运维管理和监控
5 第9章
Greenplum性能优化
第10章 Greenplum与
开源组件
第11章 Greenplum与 BI应用
5.1 SQL语法 5.2 JOIN操作 5.3分析函数的妙用 5.4高级函数精选
6.1数据加载王者GPLoad 6.2自定义存储过程 6.3 PXF插件 6.4 DBLink 6.5拉链表
7.1开放的编程接口 7.2 MADlib机器学习库 7.3半结构化数据分析 7.4地理空间数据分析 7.5图计算应用

基于Greenplum的人工智能快速应用平台方案

基于Greenplum 的人工智能快速应用平台方案目录01平台介绍场景案例0203FAQ人工智能快速应用平台VAG对人工智能快速应用平台的直观认识简单建模案例——用到PageRank排名算法实现个性化排序，“托拉拽”一气呵成，数据源定义、特征化、模型调试和最终数据输出，全程只用了30分钟3计算服务层Sklearn XGBoost AI 基础服务支撑文本语义分析iPython 大数据集成环境语音影像分析Kettle SparkT ensorflowKerasRStudio机器学习/深度学习建模分析环境T omcat DEP数据资源层Greenplum 相关的组件集合GreenplumPXFImpala Sqoop HDFSHBaseHadoop 相关的组件集合GPT extMADlibMySQL SQL ServerOracleRDS云计算GPU 作业调度AI 可视化建模平台示范应用财务分析经营分析其他...支撑支撑BI 可视化平台智能风控分析模型客户画像与精准营销反洗钱&反欺诈模型4人工智能快速开发应用算法MADlib 、Python 数据科学包案例/模板Case Library 智能化场景模板算力Greenplum 大数据中心集群工具Visual AI 可视化分析与建模无缝集成无缝集成持续扩充数据治理可配置性简单易用托拉拽连数据接入GPU 加速自主扩展算法下沉预测场景时空分析关联推理BI 可集成数据科学建模（人工智能快速应用）的常用工具（方法）MathWorks源自AT&T贝尔实验室的S语言MADlib使用类似SQL的方式执行数据科学任务C++核心，Python驱动面向数据工程师、DBA工程师MADlib核心驱动底层UDF（自定义函数）扩展应用代码量极简举例：K-Means客户聚类分群MADlib使用K-Means算法python使用K-Means算法DataSciencePackage数据科学生态组件文本挖掘深度学习自然语言数学计算机器学习科学计算深度学习集成学习集成了大量科学计算与AI框架大规模的、并行的、库内计算与GPU加速支持目录01平台介绍场景案例0203FAQ 人工智能快速应用平台VAG供应链金融中的智能风控体系场景已协助该公司规划建设了互联网大数据分析平台，目前，正借助基于Greenplum 的群贤平台，打造智能风控分析系统项目。

[原创]Greenplum数据库集群实践

[原创]Greenplum数据库集群实践GreenPlum实践==============================================目录：一、安装环境准备二、GP数据库安装三、集群添加standby节点四、master和standby相互切换五、新增segment节点六、非Mirror模式为Segment节点增加Mirror七、Segment节点故障转移到Mirror并恢复segment八、迁移(替换)segment节点九、移除segment节点十、常用SQL和数据导入导出十一、GP集群中表的数据分布机制以及同步机制==============================================一、安装环境准备机器IP 角色192.168.156.144 master192.168.156.145 segment1192.168.156.146 segment2192.168.156.200 standbyGreenplum 需要在GP 数据库系统的所有主机(masters 和 segments) 上配置推荐的OS参数，以root用户登录，修改所有主机的OS参数(1)、关闭防火墙(三台主机)(学习时可以直接关闭，正式环境是通过开放端口)#service iptables stop 停止防火墙服务，重启电脑后仍然会开启#chkconfig iptables off 关闭防火墙服务开机启动，重启后生效(2)、修改/etc/hosts文件(三台主机)在hosts文件中添加或修改一下内容：192.168.156.144 master192.168.156.145 segment1192.168.156.146 segment2添加之后，可以通过ping命令测试是否正确，如：ping master测试是否能访问master节点(3)、修改或添加/etc/sysctl.conf(三台主机)kernel.shmmax = 500000000kernel.shmmni = 4096kernel.shmall = 4000000000kernel.sem = 250 512000 100 2048kernel.sysrq = 1kernel.core_uses_pid = 1kernel.msgmnb = 65536kernel.msgmax = 65536kernel.msgmni = 2048net.ipv4.tcp_syncookies = 1net.ipv4.ip_forward = 0net.ipv4.conf.default.accept_source_route = 0net.ipv4.tcp_tw_recycle = 1net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 4096net.ipv4.conf.all.arp_filter = 1net.ipv4.ip_local_port_range = 1025 65535dev_max_backlog = 10000vm.overcommit_memory = 2(4)、配置/etc/security/limits.conf文件，添加以下内容(三台主机)* soft nofile 65536* hard nofile 65536* soft nproc 131072* hard nproc 131072(5)、设置预读块的值为16384(三台主机)# blockdev --getra /dev/sda 查看预读块，默认大小为8196# blockdev --setra 16384 /dev/sda 设置预读块(6)、设置磁盘访问I/O调度策略(三台主机)# echo deadline > /sys/block/sda/queue/scheduler(7)、上传并解压数据库安装文件(master节点)# unzip gpmaster.zip之后的目录文件如下：greenplum_path.sh - Greenplum 数据库环境变量配置文件GPDB-LICENSE.txt- Greenplum license 文件LICENSE.thirdparty- 第三方 license 文件bin- 目录下包括Greenplum 数据库管理程序，也包括PostgreSQL 客户端和服务程序demo - 目录下包括Greenplum 演示程序docs - Greenplum 数据库帮助文档(PDF 格式)etc - OpenSSL 配置文件ext - Greenplum 数据库程序用的附加程序( 如 Python)include - Greenplum 数据库C header fileslib - Greenplum 数据库和 PostgreSQL 库文件sbin - Supporting/Internal 脚本和程序share - Greenplum 数据库共享文件二、GP数据库安装1、安装软件(master节点)在/etc/profile中增加：# source /usr/local/gpmaster/greenplum_path.sh,然后在三台主机执行命令：source /usr/local/gpmaster/greenplum_path.sh2.创建用户和节点文件# useradd gpadmin -m# passwd gpadmin在gpadmin账户下创建all_hosts，文件内容：(三台主机)mastersegment1segment23.运行gpseginstall工具(master节点 /home/gpadmin)在所有节点上安装GP软件,完成后提示成功.# chgrp -R gpadmin /usr/local# chmod -R 0775 /usr/local# su - gpadmin# gpseginstall -f all_hosts -u gpadmin -p gpadmin4.切换到gpadmin用户验证无密码登录(三台主机)(1)切换用户# su - gpadmin(2)使用gpssh工具来测试无密码登录所有主机，结果如下图：# gpssh-exkeys -f all_hosts# gpssh -f all_hosts -e ls -l $GPHOME5.配置环境变量(master节点)在/home/gpadmin路径下，以root用户添加下述信息到.bashrc和.bash_profile文件最后# source /usr/local/gpmaster/greenplum_path.sh然后将.bashrc文件发送到segment1和segment2,命令如下：# scp .bashrc segment1:~# scp .bashrc segment2:~6.创建存储区域(master节点)(1)创建Master数据存储区域# gpssh -h master -e 'mkdir -p /data/master'(2)改变目录的所有权# gpssh -h master -e 'chown gpadmin:gpadmin /data/master'(3)创建一个包含所有segment主机名的文件/home/gpadmin/seg_hosts，内容如下：segment1segment2(4)使用gpssh工具在所有segment主机上创建主数据和镜像数据目录，如果没有设置镜像可以不创建mirror目录(切换gpadmin用户)# gpssh -f seg_hosts -e 'mkdir -p /data/primary'# gpssh -f seg_hosts -e 'mkdir -p /data/mirror'# gpssh -f seg_hosts -e 'chown gpadmin /data/primary'# gpssh -f seg_hosts -e 'chown gpadmin /data/mirror'7.同步系统时间，需要安装ntpd。

Hadoop应用案例教程 01.Greenplum架构(1)

什么是Greenplum Greenplum历史海量并行处理 (Massively Parallel Processing) DBMS 基于 PostgreSQL 8.2 相同的客户端功能增加支持并行处理的技术增加支持数据仓库和BI的特性外部表(external tables)/并行加载(parallel loading) 资源管理查询优化器增强(query optimizer enhancements)
Greenplum 体系架构
Segment Host
LAN
Interconnect - Gigabit Ethernet Switch
Client
Segment Host
Segment Host
Master Host
Segment Host
Master Host
访问系统的入口
数据库侦听进程 (postgres) 处理所有用户连接建立查询计划协调工作处理过程
Master Host
管理工具系统目录表和元数据（数据字典）
不存放任何用户数据
Segment
每段（Segment）存放
Segment Host
一部分用户数据一个系统可以有多段用户不能直接存取访问所有对段的访问都经过Master
Segment Host
Segment Host
数据库监听进程(postgres)监听来自Master的连接
基于Greenplum Hadoop 分布式平台的大数据解决方案 Greenplum架构(1)
Greenplum Hadoop
讲师：迪伦（北风网版权所有)
课程目标什么是Greenplum Greenplum 体系架构 Master Host Segment

Greenplum 数据库最佳实践之欧阳引擎创编

❖介绍欧阳引擎（2021.01.01）本文介绍Pivotal Greenplum Database数据库（以下简称：Greenplum数据库，或GPDB）的最佳实践。

最佳实践是指能持续产生比其他方法更好结果的方法或者技术，它来自于实战经验，并被证实了遵循这些方法可以获得可靠的预期结果。

本最佳实践旨在通过利用所有可能的知识和技术为正确使用GPDB提供有效参考。

本文不是在教您如何使用Greenplum数据库的功能，而是帮助您在设计、实现和使用Greenplum数据库时了解需要遵循哪些最佳实践。

关于如何使用和实现具体的Greenplum数据库特性，请参考 http://gpdb.docs.pivotal.io 上的Greenplum数据库帮助文档以及上的Sandbox和实践指南。

本文目的不是要涵盖整个产品或者产品特性，而是概述GPDB 实践中最重要的因素。

本文不涉及依赖于GPDB具体特性的边缘用例，后者需要精通数据库特性和您的环境，包括SQL访问、查询执行、并发、负载和其他因素。

通过掌握这些最佳实践知识，会增加GPDB集群在维护、支持、性能和可扩展性等方面的成功率。

第一章最佳实践概述本部分概述了Greenplum数据库最佳实践所涉及的概念与要点。

数据模型GPDB 是一个基于大规模并行处理(MPP)和无共享架构的分析型数据库。

这种数据库的数据模式与高度规范化的事务性SMP数据库显著不同。

通过使用非规范化数据库模式，例如具有大事实表和小维度表的星型或者雪花模式，GPDB在处理MPP分析型业务时表现优异。

跨表关联(JOIN)时字段使用相同的数据类型。

详见数据库模式设计（后续章节)堆存储和追加优化存储(Append-Optimized，下称AO)若表和分区表需要进行迭代式的批处理或者频繁执行单个UPDATE、DELETE或INSERT操作，使用堆存储。

若表和分区表需要并发执行UPDATE、DELETE或INSERT操作，使用堆存储。

GREENPLUM安装(总结+注释)

GREENPLUM安装(总结+注释)2013-05-05 12:07 2592人阅读评论(0) 收藏举报分类：greenplum（24）原文：/25548387/viewspace-690174GREENPLUM的安装，应该说是极其简单的。

大致的过程可以分成四大部分。

1、准备硬件2、准备操作系统3、安装GP软件4、初始化系统。

1.硬件环境的准备（如果只是构建测试平台，不考虑性能，这部分内容可以忽略）首先就是硬件准备。

GREENPLUM本身只能运行X86架构的服务器上。

因此甭管是普通的PC机还是PC SERVER，甚至是虚拟机都可以运行GREENPLUM。

唯一的差别就是效率。

按照官方文档的说法，主要是针对生产环境，构造一个标准的GREENPLUM系统需要三台PC服务器。

根据实际使用经验，这些服务器至少应该是XEON以上的CPU，1，MASTER节点需要16GB内存，如果使用千兆网卡构建内联环境，至少5块千兆网卡，其中四块千兆网卡用来构建系统的INTERCONNECT，一块用来作为连接系统的PUBLIC 网卡。

当然如果有条件的话，内联可以用万兆网卡或者IB，效率会更高。

MASTER的存储没有什么特殊要求。

2，SEGMENT节点(分节点)需要32G内存。

如果使用千兆网卡构建内联环境，至少4块千兆网卡，不需要外联网卡。

数据存储可以使用PC SERVER内置硬盘，也可以使用外置存储阵列方式（取决于成本和性能的平衡），总数据量不超过可用存储的70%既可。

GP提供了一个叫做gpcheckperf的工具可以帮助你检测当前硬件配置的性能情况，并给出报告。

为了获取准确的测试数据，建议多运行几次，取平均值。

总体而言，与专用设备和系统相比，构建GREENPLUM的生产环境的硬件成本是很低廉的。

2.操作系统的准备支持GREENPLUM运行的操作系统平台主要包括LINUX（REDHAT 5.4 orlater/CENTOS 5.4 or later/SUSE 10.2 or later) 32bit/64bit，solaris x86 64bit，以及MAC OS 64bit。

CPIC-Greenplum 调优汇总

中国太平洋保险Greenplum数据库调优总结易安信电脑系统（中国）有限公司2013年03月20日文档信息文档维护记录版权说明本文件中出现的任何文字叙述、文档格式、插图、照片、方法、过程等内容，除另有特别注明，版权均属EMC公司所有，受到有关产权及版权法保护。

任何个人、机构未经EMC 公司的书面授权许可，不得复制、引用或传播本文件的任何片断，无论通过电子形式或非电子形式。

目录第一章调优需求 (4)第二章调优时间安排 (5)第三章调优过程 (6)3.1G REENPLUM执行计划分析 (6)3.1.1在不同时期执行计划比较 (7)3.1.2差异原因分析 (9)3.1.3调优原则 (10)3.2分布健选择策略 (10)3.2.1调优前效率 (10)3.2.2调优后效率 (10)3.2.3调优SQL (10)3.2.4效率分析 (12)3.2.5调优方案 (15)3.2.6调优原则 (15)3.3索引、主健约束 (16)3.3.1调优前效率 (16)3.3.2调优后效率 (16)3.3.3调优SQL (16)3.3.4效率分析 (16)3.3.5调优方案 (16)3.3.6调优原则 (17)3.4分区表规划 (17)3.4.1调优前效率 (17)3.4.2调优后效率 (17)3.4.3调优SQL (17)3.4.4效率分析 (19)3.4.5调优方案 (19)3.4.6调优原则 (20)3.5关联查询效率优化 (20)3.5.1调优SQL (20)3.5.2效率分析 (21)3.5.3调优方案 (22)3.5.4调优原则 (23)第四章后续优化建议 (24)4.1硬件问题 (24)4.2磁盘空间回收 (24)4.3分布健调整 (25)4.4分区表建立 (25)第一章调优需求中国太保EDW平台部分新应用上线后，出现系统性能下降和部分function执行缓慢，需要对系统进行检查和调优。

环境现状如下：2+12的GP集群环境，已保存28TB的生产数据，基本上没有使用压缩表和分区表。

greenplum数据库函数

greenplum数据库函数Greenplum是一种基于PostgreSQL的开源分布式数据库，具有高性能、可扩展性强、存储容量大等特点。

在Greenplum中，函数作为一种重要的查询和处理数据的方式，可以帮助我们实现各种数据操作。

本文将对Greenplum 中的函数进行分类和介绍，并通过实战案例展示其在数据分析中的应用。

一、Greenplum数据库简介Greenplum数据库是基于PostgreSQL的分布式关系数据库系统，专为海量数据设计。

它具有出色的并行处理能力，可以轻松应对大数据挑战。

在我国，许多企业和政府部门都在使用Greenplum数据库进行数据存储和分析。

二、Greenplum函数分类与功能Greenplum函数分为以下几类：1.数学函数：包括加减乘除、三角函数、对数函数等。

2.字符串函数：用于处理字符串，如拼接、截取、转换等。

3.日期时间函数：用于处理日期和时间，如计算时间差、格式化日期等。

4.聚合函数：用于对数据进行汇总，如SUM、AVG、MAX等。

5.分组函数：用于对数据进行分组处理，如GROUP BY、ROLLUP等。

6.窗口函数：用于在查询结果中创建虚拟列，如ROW_NUMBER、RANK 等。

7.数据分析函数：包括排序、筛选、投影等，如ORDER BY、DISTINCT 等。

三、常用Greenplum函数介绍1.数学函数：如加法（+）、减法（-）、乘法（*）、除法（/）等。

2.字符串函数：如CONCAT（连接字符串）、SUBSTR（截取字符串）、UPPER（转换为大写）等。

3.日期时间函数：如DATE（提取日期）、TIME（提取时间）、INTERVAL （计算时间差）等。

4.聚合函数：如SUM（求和）、AVG（求平均值）、MAX（求最大值）等。

5.分组函数：如GROUP BY（按字段分组）、ROLLUP（多级分组）等。

6.窗口函数：如ROW_NUMBER（分配行号）、RANK（排名）等。

greenplum触发器用例

Greenplum触发器是一种在数据库中的数据发生变化时自动执行的程序，通常用于执行一些特定的操作，如更新数据、插入数据、删除数据等。

下面是一个使用Greenplum触发器的示例用例：假设我们有一个名为"employees"的表，其中包含员工的信息，包括员工ID、姓名、职位和工资。

我们希望在每次插入新员工数据时，自动将新员工的工资乘以一个系数（例如1.1），并将结果存储在另一个名为"adjusted_salary"的列中。

为了实现这个功能，我们可以创建一个触发器。

首先，我们需要创建一个包含触发器代码的存储过程或函数。

例如，我们可以创建一个名为"trigger_employee_salary"的存储过程：```sqlCREATE OR REPLACE FUNCTION trigger_employee_salary() RETURNS trigger AS $$BEGINNEW.adjusted_salary := NEW.salary * 1.1;RETURN NEW;END;$$ LANGUAGE plpgsql;```接下来，我们需要将触发器应用到适当的表上。

在这种情况下，我们需要将其应用于"employees"表上：```sqlCREATE TRIGGER employees_triggerAFTER INSERT ON employees FOR EACH ROW EXECUTE FUNCTION trigger_employee_salary();```以上代码会在每次向"employees"表中插入新数据时触发，并将新员工的工资乘以系数1.1，并将其结果存储在"adjusted_salary"列中。

需要注意的是，触发器通常只在数据库中创建并使用一次，因此它们通常只包含一次性的操作或逻辑。

Greenplum数据库架构分析

orders 表数据均匀分布于各个节点
仅仅扫描 orders 表相关的分区
多级分区存储
数据集
Segment 1A Segment 1B Segment 1C Segment 1D
• 哈希D i st ri but i on：数据均匀的分布到各个数据节点
节点1
Segment 2A Segment 2B Segment 2C Segment 2D
• 范围分区：数据节点内部，根据多种规则分区，降低扫描量
Jan 2007 Feb 2007 Mar 2007 Apr 2007 May 2007 Jun 2007 Jul 2007 Aug 2007 Sep 2007 Oct 2007 Nov 2007 Dec 2007
节点2
Segment 3A Segment 3B Segment 3C Segment 3D
查询计划描述了如何执行查询
本地存储 Interconnect
Segment 主机 Segment 实例执行器 Segment 实例 Segment 实例系统表执行器Executor Catalog 执行器本地事务本地存储 Local TM系统表本地事务本地存储Storage 本地存储 Segment 主机 Segment 实例执行器系统表本地事务本地存储 Segment 实例执行器 Segment 实例 Catalog 执行器 Local TM系统表本地事务本地存储本地存储 Segment 主机 Segment 实例执行器系统表本地事务本地存储 Segment 实例执行器 Segment 实例 Catalog 执行器 Local TM系统表本地存储本地事务本地存储

GreenPlum 使用指南

GreenPlum 使用指南连接数据库psql -d postgres集群部署1.安装依赖库所有节点执行# yum -y install rsync coreutils glib2 lrzsz sysstat e4fsprogs xfsprogs ntp readline-devel zlib zlib-devel openssl openssl-devel pam-devel libxml2-devel libxslt-devel python-devel tcl-devel gcc make smartmontools flex bison perl perl-devel perl-ExtUtils* OpenIPMI-tools openldap openldap-devel logrotate python-py gcc-c++ libevent-devel apr-devel libcurl-devel bzip2-devel libyaml-develeasy_install pippip install paramikopip install psutilpip install lockfile2.修改内核参数# vi /etc/sysctl.conf#dev_max_backlog = 2500->10000#add by langke install greenplumkernel.shmmni = 4096kernel.sem = 50100 64128000 50100 1280kernel.msgmni = 2048net.ipv4.conf.all.arp_filter = 1filter.ip_conntrack_max = 655360net.ipv4.tcp_keepalive_probes = 9net.ipv4.tcp_keepalive_intvl = 7vm.overcommit_memory = 2fs.file-max = 7672460fs.aio-max-nr = 1048576上面这个内核参数设置之后影响elasticsearch进程（进程自动退出，报OOM：Native memory allocation (mmap) failed to map 11314593792 bytes for committing reserved memory,可能是vm.overcommit_memory，参数影响）kernel.shmmni = 4096kernel.sem =250 32000 32 128kernel.msgmni = 32768net.ipv4.conf.all.arp_filter = 0net.ipv4.tcp_keepalive_probes = 9net.ipv4.tcp_keepalive_intvl = 75vm.overcommit_memory = 0fs.file-max = 7672460fs.aio-max-nr = 1048576# sysctl -p受内核参数影响kafka java客户端推送数据也受影响，soa_logs队列推送很慢，内核参数一直调整无效，最终迁移kafka节点：所以内核参数最好还是不要修改# rm -f /etc/security/limits.d/90-nproc.conf# vi /etc/security/limits.conf* soft nproc 204800* hard nproc 204800* soft memlock unlimited* hard memlock unlimited设置块设备预读大小/sbin/blockdev --setra 16384 /dev/sda1/sbin/blockdev --setra 16384 /dev/sdb1/sbin/blockdev --setra 16384 /dev/sdc1/sbin/blockdev --setra 16384 /dev/sdd13.初始化安装环境#切换到hadoop用户su hadoopmaster节点:mkdir -p /data/disk1/gp/masterchown -R hadoop /data/disk1/gp/masterchmod 700 /data/disk1/gp/master所有segment 节点:mkdir -p /data/disk1/gp/datamkdir -p /data/disk2/gp/datamkdir -p /data/disk3/gp/datamkdir -p /data/disk4/gp/datamkdir -p /data/disk1/gp/mirrormkdir -p /data/disk2/gp/mirrormkdir -p /data/disk3/gp/mirrormkdir -p /data/disk4/gp/mirrorchown -R hadoop /data/disk1/gp/datachmod -R 700 /data/disk1/gp/data4.安装：./greenplum-db-4.3.9.1-build-1-rhel5-x86_64.bin安装到/opt/17173_install/greenplum-db-4.3.9.1安装完成cd greenplum-db/bin./pg_configcd ..cat greenplum_path.sh添加到用户的环境变量cat greenplum_path.sh >> ~/.bash_profile. ~/.bash_profile创建主机文件，包括所有节点以及主节点本身vi hostsea2sea3sea4sea5sea6交换KEY，master 访问所有的segment不需要输入密码，master pub拷贝到所有的segment authorized_keys,安装过hadoop可以略过gpssh-exkeys -f ./host安装软件到segment hostsgpseginstall -f ./host -u hadoop5.初始化数据库配置文件cp docs/cli_help/gpconfigs/gpinitsystem_config ./chmod 644 ./gpinitsystem_configvi ./gpinitsystem_configdeclare -a DATA_DIRECTORY=(/data/disk1/gp/data /data/disk2/gp/data/data/disk3/gp/data /data/disk4/gp/data)MASTER_HOSTNAME=sea6MASTER_DIRECTORY=/data/disk1/gp/masterMIRROR_PORT_BASE=50000REPLICATION_PORT_BASE=41000MIRROR_REPLICATION_PORT_BASE=51000declare -a MIRROR_DATA_DIRECTORY=(/data/disk1/gp/mirror/data/disk2/gp/mirror /data/disk3/gp/mirror /data/disk4/gp/mirror) DATABASE_NAME=seaMACHINE_LIST_FILE=/opt/17173_install/greenplum-db/host_segment编辑主机文件，不要包含master, standby，除非master,standby节点也需要当segment node使用.vi host_segmentsea2sea3sea4sea5sea6初始化数据库gpinitsystem -c ./gpinitsystem_config6.增加standby一个gp集群只有一个master肯定会让人不放心，还好有备用，当master宕掉后，会自动启用standby作为master，下面来看一下standby怎么添加在standby服务器上执行,sea5作为standbymkdir /data/disk1/gp/masterchown hadoop /data/disk1/gp/master在master服务器上执行gpinitstandby -s sea5中间输入一次Y7.增加mirrormirror就是镜像，也叫数据备份。

一种基于greenplum数据库的性能监控及参数配置工具(开题报告)

一种基于greenplum数据库的性能监控及参数配置工具（开题报告）北京开发中心2014年新入行员工指导期论文开题报告登记表非功能集成测试处学员姓名张超逸所在处室岗位指导导师姓名董波助教(辅导员)清单论文一种基于GreenPlum数据库的性能监控及参数配置工具 (设计)题目一、选题背景及内容:当今大数据时代下，GreenPlum(简称GP)作为一种分布式数据库，专门为海量数据分析而设计，它源于PostgreSQL(开源关系数据库)，因此与Oracle, DB2相似，可以通过标准的SQL对GP中的数据进行访问存取;同时，通过采用MPP(大规模并行处理)架构，GP提供大规模的并行处理能力，支持新一代企业级数据仓库和大规模数据处理，帮助客户查询、分析或整合企业数据，在各行业中得到了广泛应用。

在新一代核心系统架构中， P9平台是我行的企业级数据仓库。

当前P9平台上有80%作业运行在GP数据库上，应用广泛。

由于GP数据库较TD数据库更适合批处理作业，且成本更低，未来P9平台中GP数据库将会逐步替代TD数据库，同时GP数据库将会尝试应用在数据仓库之外更广阔的领域，如管理分析类系统等，其应用范围将会越来越广泛。

所以研究解决有关GP数据库非功能测试中存在的相关问题具有十分重要的意义。

目前在非功能测试实践中，针对GP数据库主要面临以下几个难题:(1) 相对于Oracle、DB2等数据库，GP数据库的相关研究资料较为稀少，搜集查阅不便，多数测试人员对GP数据库了解较少。

(2) GP数据库作为分布式数据库，通常一个集群的机器数量多达几十台至上百台，测试时需要监控的机器数量多;测试时需要配置和关注的参数也较多(如系统参数、配置参数、连接参数、查询调优参数、统计信息收集参数、错误报告和日志参数、锁管理参数等);此外，监控点较ORACLE数据库更多，除sql语句执行时间、空间信息等之外，还需要关注网络性能、数据分布情况等;通过运行命令的方式在数目庞大的机器上进行大量信息的查询、配置、监控费时费力，降低测试工作效率，并且无法保证准确性。

GreenPlum测试报告

GreenPlum测试报告目录GreenPlum测试报告 (2)1、配置信息 (2)1.1硬件配置 (2)1.2测试环境 (2)2、测试案例综述 (3)2.1案例设计 (3)2.2测试数据 (3)3、测试结果 (18)3.1串行测试 (18)3.1.1 行存储模式 (18)3.1.1.1 数据入库测试 (18)3.1.1.2 系统性能指标 (20)3.1.1.3 查询性能指标 (41)3.1.2 列存储模式 (47)3.1.2.1数据入库测试 (47)3.1.2.2 系统性能指标 (48)3.1.2.3 查询性能指标 (62)3.2并行测试（没有数据入库，只有并行查询） (70) 3.2.1 行存储模式 (70)3.2.1.1 模拟并发5用户 (70)3.2.1.2 模拟并发10用户 (84)3.2.2 列存储模式 (94)3.2.2.1 模拟并发5用户 (94)3.2.2.2 模拟并发10用户---未测试 (98)3.3并行测试（数据入库的同时，并行查询） (98) 3.3.1 行存储模式 (98)3.3.1.1数据入库测试 (98)3.3.1.2 模拟并发5用户---未测试 (99)3.3.1.3 模拟并发10用户 (99)3.3.2 列存储模式 (110)3.3.2.1数据入库测试 (110)3.3.2.2 模拟并发5用户 (110)3.3.2.3 模拟并发10用户---未测试 (117)3.4分区轮换测试 (117)3.5 segment instance 无mirror且宕instance测试 (117) 3.6主备master切换测试 (118)3.7 segment instance有mirror宕instance测试 (118) 3.7.1 测试前环境 (118)3.7.2 测试1 (119)3.7.3 测试2 (119)3.7.4 测试3 (119)4、结论 (119)GreenPlum测试报告1、配置信息1.1硬件配置数据库Segment host ：4 台型号：华赛T3500内存：8*4G = 32 GBCPU：2*4 core，Xeon(R) CPU E5430 2.66GHz网卡：4个千兆网卡硬盘：22*1T SATA / 7.2K转Disk Array：2 * 1T SATA RAID 1 操作系统5*1T SATA RAID 1+0 data (共4组RAID)数据库master host ：1 台型号：华赛T3500内存：8*4G = 32GCPU：2*4 core，Xeon(R) CPU E5430 2.66GHz网卡：5个千兆网卡硬盘：4*1T SATA / 7.2K转Disk Array：2 * 1T SATA RAID 1 操作系统2*1T SATA RAID 1+0 data千兆网络交换机一台：4台segment host 使用4块千兆网口和1台master host做内联；Master host 使用第五个千兆网口做public ip操作系统：Suse 11 SP11.2测试环境1、总共32个PostGreSql实例，每台支持8个，所有表的数据几乎被等分在32个数据库实例中，无segment instance的镜像。

EMC成功案例分析

日志收集服务器
20台
数据仓库主库定时任务计算
60台
数据仓库备库查询 60台
数据历史库/挖掘 40台
日志挖掘服务器 H+1，20台
企业数据中心
资金/财务等
Data mart/模型计算平台
会员营销
Data mart/计算平台
信用/CTU
Data mart/计算平台
服务
在线多维分析
报表及仪表盘
•功能和定位： – 建立全公司数据挖掘平台，实现数据创造价值的目标 – 反映公司整体经营情况的“立体式数据中心” – 对于保监会、各地保监局等监管报表进行统一数据出口支持
•车险业务：承保分析、理赔分析、续保分析、保费分析、渠道分析、客户分析 •财务与绩效：财务管理分析、绩效管理分析、盈利能力分析、综合费用分析、平衡积分卡、 •风险管理：精算与产品、准备金仿真测量、偿付能力分析、巨灾分析
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北京银行基础数据平台
•北京银行是一家股份制商业银行。在北京、上海、天津、西安拥有136 家营业网点。北京银行目前是中国第二大城市银行及北京地区第三大银行。
•功能和定位： – 实现信息资源的集成、整合和共享 – 建立全行合理的数据架构、体系 – 作为服务于各业务部门、各分行的的分析决策支持平台
•初始全量：300GB 每日加工数据文件：22GB •近线存储（9个月数据）：估算2TB •离线存储（5年数据）：估算8TB
(Recochoku)
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