转 开源数据仓库解决方案GreenPlum

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GreenPlum简介

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 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
  

Greenplum 采用 Apache 协议开源之后，加上之前的 HAWQ，PostgreSQL 以及 PostGIS，完全可以构建一体化的 PostgreSQL 企业数据架构。

什么是GreenPlum？

对于很多IT人来说GREENPLUM是个陌生的名字。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 OS

GREENPLUM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。该产品不仅在国际市场发展很快，在国内市场发展也很快。最著名的案例就是阿里巴巴集团，经过多种产品的精心选型，最终选择GREENPLUM作为它们的数据仓库平台存放数百TB的业务数据去高效支持各种分析应用。


如何学习GREENPLUM？

正是由于产品发展速度很快，但是在相关人才上存在很大缺口。因此，我个人认为对于各位有兴趣的技术人员来说，是一个很好的职业发展机会。以个人经验来说，只要有其它关系型数据库的基础，尤其是POSTGRESQL或者INFORMIX基础的(因为GREENPLUM是在POSTGRESQL基础上开发出来的)，很容就可以上手学习并掌握GREENPLUM。
GREENPLUM的手册写的非常好，完全可以作为入门的教材使用。其软件本身也是软性LICENSE，用于学习研究完全免费，而且与生产环境并无不同，这与ORACLE完全一样。

来源：http://www.itpub.net/thread-1409964-1-1.html

Greenplum入门介绍 

Greenplum数据库是在postgreSQL开发出来的，基于MPP(massively parallel processing)和shared-Nothing架构（Oracle RAC是shared everything架构）。

主要用在数据仓库中，做大规模数据和复杂的查询功能所涉及。

 

与现有的数据仓库解决方案(Oracle、IBM、Microsoft、Sybase和Teradata)相比有他自己的特点：

1.速度更快 2.支持数据量更大，扩展性较好 3.价格更低

缺点：

1、对局域网带宽要求很高，一般都是千兆交换机。
2、不支持在线扩容，扩容的话至少要增加2台以上的机器。后若不是成2倍扩展，需要重新平均分布所有数据。

                                            （Greenplum的架构图）

Master节点主要作用：接收客户端的连接、处理SQL命令、调配各segment节点间工作负载、协调各segment节点返回结果并把最终的结果返回给用户。所有数据库的元数据都保存在Master节点，并不保存用户数据。各segment数据要做交换的是不经过master的。 Segment节点主要作用：数据存储、 处理大多数的查询请求。表和索引被分布在GP数据库的可用segment节点中，每个segment包含部分且唯一的数据。用户不能直接和segment节点做交互，都是要先通过master节点。 Interconnect网络连接层作用：负责各segment节点进程通信，使用标准的千兆交换机。数据传输缺省使用UDP协议。使用UPD时，GP会做额外数据包校验和对未执行的也会做检查。故在可靠性上，基本和TCP上是等价的，在性能和扩展性上，却优于TCP。使用TCP的话，GP有1000个segment的限制，UDP则没有。

来源：http://blog.sina.com.cn/s/blog_90474a92010121wy.html

Greenplum技术浅析

说起Greenplum这个产品，最早是SUN来推他们的数据仓库产品DWA时接触到的，对这个由PgSQL堆叠出来的数据库产品还不是很了解，当时的焦点还在DWA本身的硬件上，当然不可否认，DWA还是有一些特点的。

后来，我们发现普通的PC+SAS磁盘具备非常好的吞吐能力，完全不逊于某些昂贵的存储设备。这样我们就尝试用PC+Greenplum搭建了一个 环境，效果完全超出了我们的预期，吞吐量完全超过了我们的大型存储。从那时开始，我们不再迷信那些昂贵的主机和存储，开始尝试一些新的东西，比如用 PC+SAS/SATA来堆叠廉价存储，用Greenplum来搭建数据仓库计算环境，搜索的hadoop集群，PC+SSD搭建OLTP数据库，用 Intel Nehalem来替代小型机等等。

昨天，去参加了数据仓库部门关于Greenplum的一个技术分享，期间大量列举了一些性能数据的对比，尤其是和当前的一套Oracle RAC的对比。结果不言而喻，在数据仓库的应用上，尤其是大数据量的处理，性能相差悬殊。这时问题就来了，很多人感觉这个产品太神奇了，可以解决数据仓库 的一切问题，好像它就是上帝赐予我们的礼物。最后好多人都在问：Oracle太烂了，用这么好的设备，性能还这么差，我们干嘛还要用？呜呼哀 哉，Greenplum是好，但并不“神奇”，我们不要被这些”神奇“的数据挡住了视线。

对于Greenplum，我其实也处于一知半解的状态，给大家讲原理未免有些力不从心，这里只简单给大家分析一下Greenplum为什么会快？他用了什么”神奇“的技术？

如何提升数据仓库的处理能力，有以下两个主要因素：第一，吞吐能力，就是所谓的IO；第二，并行计算能力。

我们都知道Oracle RAC是shared everything架构，而Greenplum是shared nothing架构。整个集群由很多个segment host(数据节点)+master host(控制节点)组成，其中每个segment host上运行了很多个PgSQL数据库(segment)。

很多人在看到Greenplum架构的时候，第一个问题就是master机器承担了什么功能？它会不会成为系统的瓶颈？这也是Greenplum系 统的一个重要特点，master只承担非常少量的控制功能，以及和客户端的交互，完全不承担任何计算。如果存在一个中心节点的话，那意味着这个系统根本没 有办法线性扩展，因为master一定会成为系统的瓶颈。而Greenplum不存在这个问题，节点间的数据交互，不需要经过master，而是直接在节 点间就完成了。

现在，如果我们要查询某个表的数据，只要把工作分配给每个节点就行了，IO不再是问题，接下来要解决并行计算的问题，核心问题是多表做join。因 为表是通过DT列做分布的，所以每个节点通过DT列就知道数据在某个节点上，假设两个表用DT列做join，因为相同的数据都在相同的节点上，所以只需要 对应节点计算，然后合并结果就可以了。如果是非DT列做join，因为节点间不知道数据的分布，所以就会做一个数据重分布的过程 (redistribute)。我们看下面的例子，三个表都是用id列作为DT列，首先用id做join，因为设计到非DT列的join，这时 Greenplum会作redistribute的工作，作用就是重新按照hash做数据分布，这样做的目的就是要让节点知道数据在哪个节点上，以便完成 join的动作。我们看到后面的group by也做了redistribute，因为group by的也是非DT列，而hash aggregate动作也需要节点间交互数据，节点间也必须知道数据的分布。如果有redistribute动作，效率会高吗？因为 redistribute仅仅只针对需要的数据，而且全部在节点cache中完成，肯定要比DT列做join慢一些，但是效率还是非常高的。

现在来看Greenplum并不神奇，其实Oracle RAC也是数据仓库非常好的解决方案，类似的技术Oracle全部都有。我们可以这样来做一个假设，如果针对某个固定的SQL，我可以同样用Oracle RAC来做Greenplum做的事情，根据SQL，我们可以把表做 Hash+Range分区(事实上Greenplum也是hash+range分区，用hash将数据分布到不同的数据库上，然后再用range将每个数 据库上的表做分区)，再利用RAC的并行处理能力。Oracle也有partition-wise join这种类似功能，但是没有数据redistribute的操作。Oracle最大的问题还是在于shared everything的架构，导致IO的处理能力有限，我们的大型存储吞吐量也就1.4GB/S，而且扩展能力也有限。以前曾经介绍过的Oracle database machine，就是Oracle专门为数据仓库的提供的解决方案。

其实并存在什么神奇的技术，Greenplum之所以神奇是因为我们的场景发挥了他的特点，其实我们也可以设计一个场景来得到Greenplum很烂的结论，所以不要相信厂商的数据，不要相信什么可以解决一切问题的技术，那根本不存在。

”不要迷恋哥，哥只是传说。“

来源：http://www.cnblogs.com/end/archive/2012/08/17/2644290.html

greenplum数据库引擎探究

Greenplum做为新一代的数据库引擎，有着良好的发展与应用前景。强大的工作效率，低成本的硬件平台对数据仓库与商业智能建设有很大的吸引力。要清楚的了解其特点最好从架构着手。

架构分析 

Greenplum的高性能得益于其良好的体系结构。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。当前使用的OTLP程序中，用户访问一个中心数据库，如果采用SMP系统结构，它的效率要比采用MPP结构要快得多。而MPP系统在决策支持和数据挖掘方面显示了优势，可以这样说，如果操作相互之间没有什么关系，处理单元之间需要进行的通信比较少，那采用MPP系统就要好，相反就不合适了。

Shared nothing架构 

常见的OLTP数据库系统常常采用shared everything架构来做集群，例如oracle RAC架构，数据存储共享，节点间内存可以相互访问。

                                       Oracle RAC架构

Greenplum是一种基于postgresql（开源数据库）的分布式数据库。其采用shared nothing架构（MPP），主机，操作系统，内存，存储都是自我控制的，不存在共享。主要由master host，segment host，interconnect三大部分组成。

                                              Greenplum架构图

了解完Greenplum的架构后，对其工作流程也就相对简单了。因greenplum采用了MPP架构，其主要的优点是大规模的并行处理能力，应该把精力主要放在大规模存储与并行处理两个方面。

大规模存储 

Greenplum数据库通过将数据分布到多个节点上来实现规模数据的存储。数据库的瓶颈经常发生在I/O方面，数据库的诸多性能问题最终总能归罪到I/O身上，久而久之，IO瓶颈成为了数据库性能的永恒的话题。

Greenplum采用分而治之的办法，将数据规律的分布到节点上，充分利用segment主机的IO能力，以此让系统达到最大的IO能力（主要是带宽）。

在greenplum中每个表都是分布在所有节点上的。Master host首先通过对表的某个或多个列进行hash运算，然后根据hash结果将表的数据分布到segment host中。整个过程中master host不存放任何用户数据，只是对客户端进行访问控制和存储表分布逻辑的元数据。

并行处理 

Greenplum的并行处理主要体现在外部表并行装载，并行备份恢复与并行查询处理三个方面。

数据仓库的主要精力一般集中在数据的装载和查询，数据的并行装载主要是在采用外部表或者web表方式，通常情况下通过gpfdist来实现。

                                                  Gpfidist架构Gpfdist程序能够以370MB/s装载text格式的文件和200MB/s装载CSV格式文件，ETL带宽为1GB的情况下，我们可以运行3个gpfdist程序装载text文件，或者运行5个gpfdist程序装载CSV格式文件。例如图例中采用了2个gpfdist程序进行数据装载。可以根据实际的环境通过配置postgresql.conf参数文件来优化装载性能。

查询性能的强弱往往由查询优化器的水平来决定，greenplum主节点负责解析SQL与生成执行计划。Greenplum的执行计划生成同样采用基于成本的方式，基于数据库是由诸多segment实例组成，在选择执行计划时主节点还要综合考虑节点间传送数据的代价。

工作原理:在主节点上存在query dispatcher (QD)进程，该进程前期负责查询计划的创建和调度，segment instance返回结果后，该进程再进行聚合与向用户展示；segment host存在query executor (QE)进程，该进程负责其它节点相互通信与执行QD调度的执行计划。 Greenplum最为一个严格的数据库系统，同样支持线性扩展，高可用性架构，数据与主机的容错机制，还有数据的分区与压缩功能。想要充分的发挥出greenplum的性能，还要对greenplum的运行机制有更加深入的了解。

来源：https://www.geek-share.com/detail/2497960220.html 

GreenPlum官网：http://pivotal.io/big-data/pivotal-greenplum

GreenPlum 源码地址：https://github.com/greenplum-db/gpdb 

           

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