Greenplum 的大规模并行架构，加上 Hadoop 的分布式存储能力，做大数据真的是事半功倍。这套课程讲的就是怎么在这两个平台上搞定数据的装载和卸载，说白了，就是怎么把数据搞进去、再拿出来，干货挺多的。

Greenplum的数据装载环节，步骤还挺清晰：先准备格式规范的数据，比如CSV；再建好目标表结构，别忘了配置好分布策略；用gpload或者COPY命令装载，推荐gpload，配置灵活还能做容错；得检查数据完整性，万一哪条漏了就尴尬了。

Hadoop这边的流程也比较接地气：用hadoop fs -put上传数据文件到 HDFS，或者走 Web 界面也行；数据就靠MapReduce或者Spark这种老搭档；下载呢，用fs -get拉回本地，或者 Hive、Pig 导成你想要的格式都挺方便；卸载就用fs -rm，不过注意点，删了就回不来了。

实际项目里，这两个平台搭配用效果蛮不错：Greenplum 擅长做，用来跑报表挺合适；Hadoop 擅长搞批，是日志或者原始数据这块，效率也不低。你要是做大数据系统集成，两个都得熟点。

课程配套的视频30 -装载和卸载数据(1).mp4讲得还算细，操作步骤全、概念解释得也挺明白，适合有点基础又想往深里走的你。顺手也可以看看这几个相关文章：

如果你正打算把 Greenplum 和 Hadoop 结合起来用，不妨先把这个课程过一遍，省你走不少弯路。