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九大关键技术决定大数据成败

 

      【赛迪网讯】大数据是业界关注的重中之重,但是如何脱颖而出?技术决定成败,我们就来看看Greenplum的关键技术。

1、无共享/MPP核心架构

       Greenplum数据库软件将数据平均分布到系统的所有节点服务器上,所以节点存储每张表或表分区的部分行,所有数据加载和查询都是自动在各个节点服务器上并行运行,并且该架构支持扩展到上万个节点。

2、混合的存储和执行(按列或按行)

       Greenplum发明支持混合按列或按行存储数据,每张表或表分区可以由管理员根据应用需要,分别指定存储和压缩方式。

       基于这个功能,用户可以对任何表或表分区选择按行或按列存储数据和处理方式。这些是在建表或表分区的DDL语句中配置的,只需在建表或表分区时指定:

      这个功能基于Greenplum的多态维数据存储技术。

3、多层次的容错能力

      Greenplum 数据仓库软件自己包含多层次容错和冗余能力,这是云计算架构软件的一个重要特征。该功能保证整个数据仓库系统在遇到硬件、软件的故障的情况下,任然自动继续运行。

4、在线系统扩容(永不停机)

     在系统中增加节点服务器即可增加存储容量,处理性能和加载性能。当系统扩展时,数据仓库保持在线,并且完全可用,扩展进程在后台运行。增加节点服务器,性能和容量线性增加。

5、负载管理(Workload Management)

     具有系统资源管控能力,并且可控制给各个查询分配各自系统资源。允许管理员指派资源队列,从而管理数据仓库的队列进入执行情况。在运行的查询的优先级可以随时调整。

6、PB级的装载能力

     基于MPP Scatter/Gather流技术的高性能并行加载功能。加载速度随着节点线性增加,实际超过4TB/小时。

7、完全遵从SQL最新标准

      遵从SQL-92 , SQL-99 ,至SQL 2003标准,并包括SQL 2003 OLAP扩展项。所有SQL查询都是在系统上并行执行。

8、原生MapReduce功能

      MapReduce由Google发明,已被证实为一个高扩展性的文本非结构化数据分析的技术。Greenplum的并行数据库软件核心可原生运行MapReduce程序。

9、支持SQL 2003 OLAP 扩展标准

      对SQL语言包括其OLAP扩展标准,都是在Greenplum数据仓库软件实现并行执行。全面支持SQL 2003 OLAP标准,包括Window 函数、Rollup、Cube等等。

      传统的数据库技术架构已经诞生了二三十年,今天,数据已经成为企业的生命线,数据增长已经远远超出传统数据库技术架构的能力。与此同时,计算硬件的成本按照摩尔定律直线下降,我们有机会创造出性价比高于几年前100倍的系统。这就是Greenplum横空出世的基础,也是用户应该拥抱Greenplum的原因所在。事实上,用户的眼睛是雪亮的,在EMC收购Greenplum之前,Greenplum已经有着138个用户,而且这些用户都是数据量巨大的大中型用户。中国用户眼睛也是雪亮的,全球100多个用户,中国用户达到30多家。

 


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