前置： 软件安装包下载： 可以从官方下载（需要账号） https://network.pivotal.io/products/vmware-greenplum#/releases/301769/file_groups/1397 也可以从csdn地址下载： 1.修改主机名IP映射关系，编辑/etc/hosts文件192.168.209.21risen2.修改主机名，编辑/etc/hostname文件risen3.环境防火墙： 可以选择直接关闭防火墙，或者添加防火墙条件允许SELinux：SELinux策略是白名单原则，需要非常清楚安装软件使用的权限才能配置好（配置麻烦不说
作者：卢文双资深数据库内核研发本文首发于2016-11-2109:43:07架构GreenPlum采用ShareNothing的架构，良好的发挥了廉价PC的作用。自此I/O不在是DW(datawarehouse)的瓶颈，相反网络的压力会大很多。但是GreenPlum的查询优化策略能够避免尽量少的网络交换。对于初次接触GreenPlum的人来说，肯定耳目一新。查询优化器GreenPlum的master节点负责SQL解析和执行计划的生成，具体来说，查询优化器会将SQL解析成每个节点（segments）要执行的物理执行计划。GreenPlum采用的是基于成本的优化策略：如果有多条执行路径，会评估执行
文章目录问题背景解决方式代码实现Spark写GreenplumSpark读Greenplum参考问题背景通过数据平台上的DataX把Hive表数据同步至Greenplum（因为DataX原生不支持GreenplumWriter，只能采用PostgreSQL驱动的方式），但是同步速度太慢了，解决方式查看Greenplum官网，给出了以下几种将外部数据写入Greenplum方式：JDBC：JDBC方式，写大数据量会很慢。gpload：适合写大数据量数据，能并行写入。但其缺点是需要安装客户端，包括gpfdist等依赖，安装起来很麻烦。需要了解可以参考gpload。Greenplum-SparkCon
我们有小型gpdb集群。当我尝试使用来自gpdbmaster的'gphdfs'协议(protocol)读取外部表时。环境产品版本关键Greenplum(GPDB)4.3.8.2操作系统Centos6.5获取错误:prod=#select*fromext_table;ERROR:externaltablegphdfsprotocolcommandendedwitherror.16/10/0514:42:51WARNutil.NativeCodeLoader:Unabletoloadnative-hadooplibraryforyourplatform...usingbuiltin-jav
我正在尝试在OSX上安装Chorus。所以我需要按照描述安装GreenPlumhere.文档说我必须下载GreenPLum数据库并提取greenplum-db-4.2.5.0.tar.gztar文件。所以我去了专门的网站[Pivotal][2]。该文件提供了一些.bin文件，但是当我执行它时，我收到消息InstallerwillonlyinstallonRedHat/CentOSx86_64。该文件的执行假设它提供了上述的tar文件。所以我推断我必须得到一些OSX专用文件，但是Pivotal文档说应该提取tar文件(仅在开发模式下)。也许我运行了一些错误的命令。有人可以帮忙吗？
我正在尝试将数据从hdfs位置导出到Greenplum用户定义的模式(不是默认模式)。尝试使用SqoopEval来检查连接。sqoopeval--connect"jdbc:postgresql://sample.com:5432/sampledb"--usernamesample_user--passwordxxxx--query"SELECT*FROMsample_db.sample_tableLIMIT3"结果:工作正常尝试使用--schema选项/usr/bin/sqoopexport--connect"jdbc:postgresql://sample.com:5432/samp
我有一个反复无常的客户，他想在经过一些预处理后将数据从HAWQ推送到GREENPLUM。有什么办法吗？如果没有，是否可以在greenplum中创建一个外部表，从运行HAWQ的HDFS中读取它？我们将不胜感激。 最佳答案 您可以做的最简单的事情-使用外部可写表将数据从HAWQ推送到HDFS，然后使用gphdfs协议(protocol)使用外部可读表从Greenplum读取数据。在我看来，这将是最快的选择。另一种选择是将数据存储在HDFS上的gzip压缩CSV文件中，并直接从HAWQ中使用它们。这样，当您在Greenplum中需要这些数
我在Greenplum数据库中有数TB的结构化数据。我需要对我的数据运行本质上是MapReduce作业。我发现自己至少重新实现了MapReduce的功能，以便这些数据适合内存(以流方式)。然后我决定到别处寻找更完整的解决方案。我查看了PivotalHD+Spark，因为我使用的是Scala，而Spark基准测试是一个令人惊叹的因素。但我相信这背后的数据存储HDFS的效率将低于Greenplum。(注意“我相信”。我很高兴知道我错了，但请提供一些证据。)因此，为了与Greenplum存储层保持一致，我查看了Pivotal的HAWQ，它基本上是在Greenplum上使用SQL的Hadoop
项目中需要将150w的数据转为1500列的大宽表数据。最开始尝试了网上提供的两种方法：SELECT'Tim'name,'数学'subject,'A'gradeUNIONSELECT'Tim'name,'英语'subject,'B'gradeUNIONSELECT'Tim'name,'语文'subject,nullgradeUNIONSELECT'Tom'name,'数学'subject,'B'gradeUNIONSELECT'Tom'name,'英语'subject,'D'gradeUNIONSELECT'Tom'name,'语文'subject,'B'grademax+casewhen实际业
项目中需要将150w的数据转为1500列的大宽表数据。最开始尝试了网上提供的两种方法：SELECT'Tim'name,'数学'subject,'A'gradeUNIONSELECT'Tim'name,'英语'subject,'B'gradeUNIONSELECT'Tim'name,'语文'subject,nullgradeUNIONSELECT'Tom'name,'数学'subject,'B'gradeUNIONSELECT'Tom'name,'英语'subject,'D'gradeUNIONSELECT'Tom'name,'语文'subject,'B'grademax+casewhen实际业
