选择 Greenplum 的理由
快速创建和部署复杂模型，大量数百节点集群为全球2000强企业生产系统提供服务，被广泛应用于网络安全，预测性维护，风险管理，欺诈检测等领域
线性拓展能力
PB级存储、处理和实时分析能力
具有良好的弹性和线性扩展能力，内置并行存储、并行通讯、并行计算和优化技术，兼容 SQL 标准，支持扩展 (Extension)、自定义类型和函数、PXF 和外部表技术。
强大的灵活性
一次打包，到处运行
不管是裸机、私有云还是公有云。不受限于硬件环境和平台，用户可以灵活的选择最适合自己的方案，迁移代价低。硬件环境的普适性，提供了极大的灵活性，解放了硬件平台的制约和绑定，可以在其间无缝迁移。
从 BI 到 AI
集成数据分析平台
支持商业智能 (BI)、文本、GIS、图、图像、流式数据处理等。通过 Pivotal 开源的 Apache顶级项目 MADlib ，Greenplum 可以在数据内部运行 50 多种数据分析和机器学习算法。
开源且持续投入
避免后⻔问题和被锁定问题
采用敏捷方法开发，实现了快速迭代、持续发布和质量内建。Greenplum 经过十多年发展，有大量活跃客户，具备企业级稳定性，Greenplum 生态非常完善，有大量的合作伙伴。
大规模并行处理架构
Greenplum 大数据平台基于 MPP (大规模并行处理)架构，具有强大的内核技术，包括数据水平分布、并行查询执行、专业优化器、线性扩展能力、多态存储、资源管理、高可用、高速数据加载等。
支持多种数据源和数据格式
支持各种数据源，包括 Hadoop、HIVE、HBase、 S3、Gemfire、各种数据库和文件等，不需要移动数据，避免了数据加载的复杂性，和其带来的数据不一致的问题。不管是结构化、半结构化( XML、JSON、KV )还是非结构化, 譬如文本数据、GIS 数据、图数据等。
多态数据存储
Greenplum 的存储支持堆表，以及面向行存或列存的追加表。用户可以创建基于任意存储类型的分区表，同时可以灵活配置表和分区的压缩类型、压缩级别和存储块大小等参数。
集成数据库分析处理数据科学
Greenplum采用可扩展数据库分析开源库Apache MADlib处理数据科学。MADlib 提供 SQL 接口进行数据分析，大大降低了数据分析的⻔槛；MADlib 内建于数据库内，使用 MPP 的优势，提高了分析的效率；MADlib可以在全量数据，而不是抽样数据上进行分析，提高了精度。 可以使用多种语言实现用户自定义函数和聚集，包括 PL/Python、PL/R、 PL/Java、PL/Perl、PL/PGSQL 和 C 等。
查询优化的创新
Greenplum提供的查询优化器是业界第一个开源的基于代价的查询优化器，专为大数据负载而设计。它可以将交互式和批处理模式分析扩展到 PB 级的大型数据集，而不会降低查询性能和吞吐量。
近期活动
Greenplum中文社区定期举办线上、线下的技术沙龙、培训、行业会议
剧透！提前盘点Greenplum7 版本新特性
活动时间：3月31日 20：00 – 21：00
活动形式：线上直播
年前的最后一场直播，揭秘数据库恢复系统
活动时间：1月29日 16：00 – 17：00
活动形式：线上直播
