Greenplum与Hadoop：大数据分析的强强联合

"这篇文章主要介绍了Greenplum作为一个大数据解决方案在Hadoop分布式平台上的应用和前景。Greenplum基于MPP（大规模并行处理）架构，适用于处理分析型应用，如企业级ODS/EDW和数据集市。它可以运行在X86架构的硬件上，支持多种操作系统。Greenplum由EMC收购后成为其分析云的核心产品，并在国内外市场有广泛应用，如阿里巴巴集团。文章还提到了学习和掌握Greenplum与Hadoop相关技能的重要性，以及两者结合的优势，例如通过MapReduce优化数据处理效率。此外，文章提供了关于学习Greenplum所需的时间投入以及与Hadoop的性能对比，指出Greenplum在处理复杂查询时的高效性。" 本文主要探讨了Greenplum在大数据处理中的角色和应用。Greenplum是一款基于MPP架构的数据库系统，其特点是快速查询、快速数据装载和批量DML处理能力，且性能随着硬件的增加而线性增长，具有良好的可扩展性。这使得Greenplum非常适合用于需要大量分析的数据仓库和数据集市场景。 在技术层面，Greenplum运行在X86架构的硬件上，兼容多种操作系统，包括Linux（Redhat、Suse）、Solaris和Mac OS。它在EMC的推动下成为分析云战略的核心产品，且在全球范围内，尤其是阿里巴巴这样的大型企业中得到广泛应用。 文章还强调了学习和掌握Hadoop生态系统的重要性，包括MapReduce、HDFS、Hive和Sqoop等工具，这些工具与Greenplum结合可以实现更高效的数据管理和分析。同时，文中提到学习Greenplum通常需要70小时的学习时间，而熟悉Hadoop可能需要更长时间，但两者结合可以显著降低总体成本（TCO）并提升效率。 通过对比，文章指出Greenplum在执行复杂查询时比Hadoop快35小时，而在整个系统设置上，Greenplum仅需4小时，体现了其在大数据处理中的优越性。对于希望深入大数据领域的人来说，掌握Greenplum和Hadoop的结合使用是提升技能的关键，有助于在数据分析和商业应用中发挥重要作用。文章最后还提及了一些与Greenplum相关的操作，如数据库初始化、权限管理、数据导入导出等，以及Greenplum与MapReduce的集成，显示了Greenplum在大数据处理中的全面性和灵活性。