BI Consult Desktop Logo BI Consult Mobile Logo
  • Russian BI Исследование российских bi
  • Перейти на Fine BI
  • Контакты
  • +7 812 334-08-01
    +7 499 608-13-06
  • Отправить сообщение
  • Главная
  • Продукты Эксперт-BI
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Сельское хозяйство
    • Энергетика
    • FMCG
    • Девелоперы
    • Маркетплейсы
    • Пищевая промышленность
    • Фармацевтика
    • Построение Data Platform
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и FP&A
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • IBP
    • ИТ (CIO)
    • Закупки
  • Платформы
    • Системы бизнес-анализа (BI)
    • Интегрированное бизнес-планирование (IBP)
    • Хранилища данных (DWH / Lakehouse)
    • Каталоги данных (Data Catalog)
    • Системы ETL и ELT
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Шина данных (ESB)
    • Система управления мастер-данными (MDM)
    • Семантический слой
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH системы
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений и DWH
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность (Data Literacy)
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Greenplum
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt (Data Build Tool)
  • Компания
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Карьера
    • Скачать
    • Контакты

BI

  • FineBI
  • FineReport
  • FineDataLink
  • FineChatBI (FineAI)
  • Коннекторы данных из 1С в BI
  • Airflow / Nifi
  • Visiology
  • PIX BI
  • Modus BI
  • Yandex.DataLens
  • Open-source BI: Superset/Metabase
  • Luxms BI
  • AW BI + Alpha BI
  • FlyBI + Форсайт. Аналитическая Платформа
  • Loginom
  • Триафлай
  • AI / Исскуственный интеллект
  • Optimacros
  • Навигатор BI
  • Семантический слой

СУБД

  • Arenadata
  • ClickHouse
  • Greenplum
  • Postgres Professional
  • TData

Другое

  • Построение Data Platform
    • Аналитическое хранилище данных
    • Data Lake и Data Engineering
    • Подробнее про Data Lake
    • Внедрение Lakehouse
      • Apache Doris
      • StarRocks
      • Trino
    • Миграция витрин из пропиетарных DWH на новый стек
    • Учебный курс "Современная архитектура хранилища данных"
Главная » Курсы по системам бизнес-анализа и методологии » Учебный курс по Greenplum » Greenplum от A до Я — начнем с архитектуры

Greenplum от A до Я — начнем с архитектуры

Greenplum - MPP база данных с открытым исходным кодом. Возможно, Вы не знаете, что такое MPP. Если это так, то обязательно погуглите.  В любом случае, с первого раза этого не понять. Это достаточно сложное понятие, отражающее архитектуру, разработанную таким образом, что запросы и загрузка данных выполняются параллельно сразу на нескольких серверах, что ускоряет вычисления. Greenplum использует postgresql в качестве базы данных. Короче говоря, мощность postgresql, умноженная на n раз = Greenplum.

 

Почему Greenplum

Мы с моими коллегами долгое время искали реляционную базу данных, которая могла бы хранить тысячи гигабайт данных, быстро выполнять запросы, и при этом не требовать никаких затрат на лицензирование, хранение и т.д. Также нам была нужна БД, которая могла бы выступать в качестве хранилища данных для выполнения аналитических операций.

Да, существует достаточно много вариантов, таких как MySQL, MariaDB, Oracle, SQLite и т. д., но все они платные. Вот тут-то мы и вспомнили о Greenplum.

Потому что это open-source решение, совершенно бесплатное, а это значит, что Вам не придется платить ни копейки даже за данные. Данная БД может работать с петабайтами данных. Петабайт - это примерно 1 000 терабайт или один миллион гигабайт. Это просто фантастически огромный объем данных!

 

 

В чем же тогда загвоздка?

Если она настолько эффективна, то почему же далеко не все работают с ней и экономят свои драгоценные деньги?!  Дело в ограниченной поддержке при решении возникающих проблем. Да, у Greenplum есть официальная документация, но новичкам разобраться в ней совсем непросто.

Именно поэтому я задумал серию статей о базе данных GreenPlum, над которой работаю  уже достаточно давно. В каждой статье я буду рассказывать о практическом использовании, применении, запросах, DMV и многом-многом другом.

 

Архитектура GreenPlum

Знаете ли Вы самую серьезную проблему любой базы данных? Как ни странно, но это данные. Когда размер данных начинает расти и достигает гигабайтов, многие реляционные базы данных замедляют выполнение запросов. Почему так происходит? Давайте разбираться.

 

Greenplum также известна как архитектура «shared nothing». Почему? Потому что она задействует сразу несколько машин с собственным набором памяти, операционной системы и дисков. Greenplum распределяет нагрузку на хранилища данных объемом в тысячи гигабайт и использует ресурсы нескольких систем для параллельного выполнения запросов.

 

Компоненты архитектуры Greenplum:

1. Мастер

Мастер - это главные ворота в систему баз данных Greenplum. Он принимает клиентские соединения и SQL-запросы, а затем распределяет их по узлам своего сегмента. Конечные пользователи взаимодействуют с мастером с помощью клиентских программ, таких как psql, или интерфейсов прикладного программирования (API), таких как JDBC, ODBC или libpq.

 

2. Запасной мастер

Если по каким-то причинам мастер Greenplum выходит из строя, мы можем воспользоваться его копией, которая является его эквивалентной заменой. Если с мастером что-то не так, обработкой запросов займется запасной мастер.

 

3. Сегмент

Экземпляры сегментов баз данных Greenplum - это автономные базы данных PostgreSQL, каждая из которых хранит определенную часть данных и выполняет большую часть обработки запросов. Когда пользователь подключается к базе данных через мастера, каждый сегмент базы данных создает процессы для обработки этого самого запроса.

Определяемые пользователем таблицы и их индексы распределяются по доступным сегментам в системе Greenplum \; каждый сегмент содержит определенную порцию данных. Пользователи не могут напрямую взаимодействовать с сегментом, они делают это через мастера.

Хосты сегмента - машины/серверы, на которых выполняется запрос.

На одном узле может работать -> от двух до восьми сегментов Greenplum -> известных как сегментные узлы, в зависимости от количества процессорных ядер, оперативной памяти, хранилища, сетевых интерфейсов и рабочей нагрузки. Сегментные узлы должны быть одинаково настроены. Рекомендуется распределять нагрузку по сегментам с равными возможностями, так, чтобы все сегменты начинали работу над задачей и завершали ее одновременно.

 

4. Интерконнекты

Интерконнект - это сетевой уровень между сегментами и сетевой инфраструктурой, от которого зависит связь между ними.

Интерконнект Greenplum использует стандартный коммутационный модуль Ethernet. По соображениям производительности рекомендуется использовать 10-гигабитную или более быструю систему.

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

← Предыдущая статья
Как повысить производительность БД: полезные и, главное, действенные советы!
Следующая статья →
Объединение Apache Kafka с Greenplum

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • АО «Евросиб СПб–транспортные системы» – оператор контейнерных сервисов с широкой сетью маршрутов на внутрироссийских и международных направлениях. Имеет успешный опыт управления парком фитинговых платформ, а также организации ускоренных контейнерных поездов, в основе которых точное расписание, оптимальные сроки доставки груза и экономическая целесообразность.

  • Компания «Бизон-Трейд» является официальным дилером ведущих мировых производителей сельскохозяйственной техники (Fendt, Valtra, Lemken и др.) на Юге России. Входит в состав агрохолдинга «Бизон», основанного в 1994 году. Имеет 8 филиалов в Краснодарском и Ставропольском краях, Ростовской области.

  • "Холодильник.ру" - крупнейший в России интернет-магазин бытовой техники и электроники. Компания была основана в 2003 году и за почти 20 лет работы завоевала лидирующие позиции на рынке онлайн ритейла. По данным исследовательского агентства Data Insight, "Холодильник.ру" входит в top-10 крупнейших интернет-магазинов России в категории "электроника и бытовая техника". Компания имеет развитую логистическую инфраструктуру и ежедневно осуществляет более 3500 доставок заказов по всей стране.

  • «ПрофХолод» — крупнейший в России производитель сэндвич-панелей с пенополиуретаном. 

  • Решения
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Энергетика
    • Фармацевтика
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Техническая поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Платформы
    • FineBI
    • FineReport
    • FineDataLink
    • Коннекторы данных из 1С в BI
    • Airflow + NiFi
    • Visiology
    • Luxms BI
    • Modus BI
    • PIX BI
    • Arenadata
    • ClickHouse
    • Greenplum
    • Postgres Professional
    • Open-source BI: Superset/Metabase
    • Loginom
    • Yandex.DataLens
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Optimacros
    • Шины данных
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt
  • Функциональные решения
    • Создание Data Lake
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • Сквозная аналитика
  • Компания
    • О нас
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Скачать
    • Контакты
    • Политика конфиденциальности
RutubeVkontakteLinkedInYouTube
ООО "Би Ай Консалт",
ИНН: 7811437757,
ОГРН: 1097847154184
199178, Россия,
Санкт-Петербург,
6-ая линия В.О., Д. 63, 4 этаж
Тел: +7 (812) 334-08-01
Тел: +7 (499) 608-13-06
E-mail: info@biconsult.ru

 

 

 

 

 

×

Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с использованием cookies и политикой конфиденциальности.