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流數據處理能力已經成為衡量大數據平台計算能力的一個關鍵指標。Greenplum 為最先進的開源大數據平台,強大分散式的 SQL 處理能力,具備處理複雜問題的優勢。 Greenplum 在開源的基礎上,提供了新的高速流數據引擎 gpKafka, 進而將 Greenplum 強大的 SQL 處理能力引入到流計算領域。
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不論在哪個產業的分析中,我們時常都會遇到需要進行某數值前後期比較的情境,例如:計算營收年增率(YoY)、季增率(QoQ)、月增率(MoM),或是計算今年Q1與去年Q1的訂單量比較。這篇文章,我們將利用 Tableau 表計算和參數進行前後對比。
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Elasticsearch採Apache Lucene搜索和分析引擎,運用JSON文檔格式,提供近即時地存儲、全文搜索和分析數據。Elasticsearch兼俱高可擴充性(Scalability)與可用性(Availability)的特質,與資料處理效能高,近年來深受企業推崇和採用。
Greenplum 平台擴展框架 (Platform Extension Framework, PXF) 是實現異質資料源、並行且高吞吐量的資料查詢連接器 (connector),讓 Greenplum 能快速的查詢外部數據,包含 Hadoop、PostgreSQL、Hive、MySQL、Oracle 等,透過 PXF 進行跨平台的資料查詢,不需要事先提取資料,也不需要執行效能較差且複雜的查詢語法,讓資料的查詢流程更容易、迅速。
虛擬連線更可以管理、整合該資料庫的連線,並透過虛擬連線進行資料庫查詢的管理,此舉可以減輕資料庫查詢的負載,並同時保持資料讀取上的速度。雖然虛擬連線一次僅能針對一個資料庫進行設定,但對於大部分的企業來說已經可以滿足大多數的使用情境。
本場活動將介紹 BART、Barman 各自的功能,以及使用的比較差異,並著重演示 Barman 語法介紹、參數設定,基礎備份還原操作模擬,以及實作中可能的雷和注意事項。


