Greenplum много лет был в опенсорсе на GitHub под лицензией Apache 2.0. Казалось бы, лицензия Apache 2.0, что может пойти не так? Осенью 2023 года репозиторий неожиданно перестал принимать наши пул‑реквесты. Все наши CLA отозвали, а новые не подтвердили без каких‑либо пояснений.

А в мае 2024-го репозиторий был закрыт. Да, к опенсорс‑проекту могут потерять интерес — и он окажется заброшен. Но здесь, по сути, присвоили наши пул‑реквесты, изменив лицензию у кода, который мы написали, просто потому, что «ничего личного, это бизнес». Обстоятельства менялись, и вот — новые правила использования БД. Твои опыт и достижения либо присваиваются корпорацией, либо обнуляются.

В этой статье попробую проанализировать, где вчерашние пользователи и контрибьюторы в Greenplum могут найти решения, у которых есть будущее.

В прошлый раз, в первой части нашего гида по Apache Cloudberry™, мы поговорили об истории проекта, его архитектуре, ядре СУБД и функциях платформы. 

Но помимо ядра СУБД, мы также хотим использовать data‑lakehouse‑запросы. В Data Lakehouse есть некоторые проблемы: мы не можем получать данные оттуда напрямую. В Cloudberry разработана технология, с помощью которой можно это делать, так что поговорим об этом подробнее. А также рассмотрим ещё несколько интересных возможностей и расскажем о планах проекта.

В конце августа вышел релиз распределённой СУБД Apache Cloudberry 2.0.0 — опенсорс‑проекта, который в режиме инкубации находится в Apache Software Foundation (ASF). В новой версии состоялся переход на кодовую базу PostgreSQL 14, а также было добавлено множество улучшений.

При этом на Хабре до сих пор незаслуженно мало статей, посвящённых этой СУБД. Мы решили исправить это совместно с Максом Янгом, техническим лидером и участником PPMC Apache Cloudberry (Incubating). Эти статьи созданы по материалам совместного митапа Yandex Cloud Data Platform — про Greenplum® и не только. В этот раз пройдёмся по базовым особенностям и функциям этой СУБД, а в следующий — доберёмся до advanced‑возможностей.

В 2021 году мы запустили Greenplum в нашем облаке. И очень скоро столкнулись с тем, что эластичность систем расчёта и хранения — это must have в облачных аналитических БД. А Greenplum — совсем не такой.

Чтобы поменять ситуацию, мы научились отгружать часть данных в S3 и назвали получившееся решение Hybrid Storage. В этой статье расскажу о нём подробнее.