大数据平台架构mpp

大数据平台架构：MPP

大数据平台架构（MPP）是一种分布式系统架构，用于处理大规模数据集。在这种架构中，数据被分布在多个节点上，以便并行处理和分析。MPP 通常用于实时数据处理、数据仓库和大数据分析。

优势

高可扩展性：MPP 可以根据需要添加更多节点，以支持更大的数据集和更高的处理速度。
高性能：通过并行处理和分布式计算，MPP 可以实现高吞吐量和低延迟。
容错能力：MPP 可以在节点发生故障时继续运行，因为数据可以在其他节点上使用。

应用场景

实时数据处理：MPP 可以用于实时分析和处理大量数据流，如点击流、股票交易或 IoT 设备数据。
数据仓库：MPP 可以作为企业级数据仓库的基础设施，支持数据聚合、报告和分析。
大数据分析：MPP 可以用于大规模数据集的探索性数据分析和预测建模。

相关·内容

Greenplum MPP 架构

1.Greenplum MPP架构 Greenplum（以下简称GPDB）是一款开源数据仓库。...GPDB是典型的Master/Slave架构，在Greenplum集群中，存在一个Master节点和多个Segment节点，其中每个节点上可以运行多个数据库。...Greenplum采用shared nothing架构（MPP）。典型的Shared Nothing系统会集数据库、内存Cache等存储状态的信息；而不在节点上保存状态的信息。...如上图为GPDB的基本架构，客户端通过网络连接到gpdb，其中Master Host是GP的主节点（客户端的接入点），Segment Host是子节点（连接并提交SQL语句的接口），主节点是不存储用户数据的...2.1.Greenplum 高可用性架构 Master节点和standby备用节点通过synch process来保证主备数据库的一致行；数据节点 segement 存在mirrio（一般存储在临近服务器上

7611 0

MPP架构详解_大数据中心架构详解

非共享数据库集群有完全的可伸缩性、高可用、高性能、优秀的性价比、资源共享等优势。大规模并行处理(MPP)架构例子 Greenplum是一种基于PostgreSQL的分布式数据库。...其采用shared nothing架构（MPP），主机，操作系统，内存，存储都是自我控制的，不存在共享。也就是每个节点都是一个单独的数据库。节点之间的信息交互是通过节点互联网络实现。...elasticsearch也是一种MPP架构的数据库，Presto、Impala等都是MPP engine，各节点不共享资源，每个executor可以独自完成数据的读取和计算，缺点在于怕stragglers...，遇到后整个engine的性能下降到该straggler的能力，所谓木桶的短板，这也是为什么MPP架构不适合异构的机器，要求各节点配置一样。...Spark SQL应该还是算做Batching Processing, 中间计算结果需要落地到磁盘，所以查询效率没有MPP架构的引擎（如Impala）高。

2.3K1 0

大数据平台中kafka数据写入到MPP集群

在大数据平台中kafka数据写入到MPP集群使用的是MPP内部组件kafka-loader。...该组件主要功能为：通过配置文件指定kafka连接信息、topic信息以及MPP端连接信息、目标表信息，可按指定时间间隔或数据行数存kafka中读取数据，在完成相应处理后写入MPP数据库，包含2个方面功能...： 1、全量同步，将读取到的kafka数据直接加载到MPP的目标表中，每个批次加载成功后会记录kafka消息偏移量，能够确保数据完整性； 2、增量同步，将读取到的数据按照事务内的操作类型（insert、...update、delete）进行合并处理，进而生成不同类型的缓存数据，并将该缓存数据与目标表数据进行关联处理，确保源端与目标端数据变更一致，批次成功后会记录kafka消息偏移量，能够确保数据完整性以及与源端的事务级一致性

9933 0

Apache Doris，MPP架构数据库王者学习总结

目录一：doris介绍二：开源olap引擎比较三：doris基本概念和架构图 3.1 基本概念 3.2 架构图四：doris数据导入五：doris的三种数据模型一：doris介绍 doris...是一个基于mpp（massively parallel processing，即大规模并行处理）的交互式sql数据仓库,是一个面向多种数据分析场景的，兼容mysql协议的，高性能的，分布式关系型列式数据库...三：doris基本概念和架构图 3.1 基本概念 FE：FrontEnd Doris的前端节点，负责管理元数据，管理客户端连接，进行查询规划，查询调度等工作。...3.2 架构图四：doris数据导入数据导入功能是将原始数据按照相应的模型进行清洗转换并加载到doris中，方便查询和使用。...Doris 这类 MPP 架构的 OLAP 数据库，通常都是通过提高并发，来处理大量数据的. Doris 的数据模型主要分为3类:Aggregate, Uniq, Duplicate.

3K3 0

Snova架构篇（一）：Greenplum MPP核心架构

本节主要从MPP架构入手，结合gp核心架构设计理念为深入理解snova打基础。...参考文章：https://doc.huodongjia.com/detail-3839.html Hashdata 简丽荣目录： Postgresql基础 Greenplum数仓平台概览 Greenplum...Postgres Server来处理来自这个连接的查询语句 Postgres Server进程的功能组件可以分成两大类：查询执行和存储管理 2.gp数仓平台概览大致上可以分为四层：从下至上依次为核心架构层...图片.png 服务层 [表格] 产品特性图片.png 客户端访问和工具图片.png 3.核心架构设计：MPP无共享架构图片.png 图片.png 主从节点，主节点负责协调整个集群一个数据节点可以配置多个节点实例...分区，是从逻辑上把一个大表分开，这样可以优化查询性能。

3.2K1 0

58大数据平台架构演进-图

3K2 0

MPP大规模并行处理架构详解

采用MPP架构的很多OLAP引擎号称：亿级秒开。本文分为三部分讲解，第一部分详解MPP架构，第二部分剖析MPP架构与批处理架构的异同点，第三部分是采用MPP架构的OLAP引擎介绍。...一、MPP架构 MPP是系统架构角度的一种服务器分类方法。...举个例子，Teradata就是基于MPP技术的一个关系数据库软件（这是最早采用MPP架构的数据库），基于此数据库来开发应用时，不管后台服务器由多少节点组成，开发人员面对的都是同一个数据库系统，而无需考虑如何调度其中某几个节点的负载...MPP的优势： MPP架构不需要将中间数据写入磁盘，因为一个单一的Executor只处理一个单一的task，因此可以简单直接将数据stream到下一个执行阶段。...Presto Presto是一个分布式的采用MPP架构的查询引擎，本身并不存储数据，但是可以接入多种数据源，并且支持跨数据源的级联查询。

5.5K6 0

mysql是mpp数据库_mysql迁移mpp数据库Greenplum

场景描述因兄弟项目中mysql有点扛不住了，要做sql优化，但是业务有点小复杂，优化起来有点麻烦(sql嵌套有点多)，便想着用Mpp数据库Greenplum测试下，看性能和复杂度怎么样，趟趟水。...2.2 导出数据结构使用Navicat Premium，如下图：左边选择mysql，右边选择greenplum，同时去掉选项中的创建记录，就能在Greenplum中创建表结构了。...(先创建所有表结构，数据量太大，我们只导几张表的数据进行测试) 2.3 导入数据。...20多分钟还不到40%，看了下greenplum的master节点cpu有点高，后面还有好几张百万级的数据，这样的效率要导到猴年马月了。...; i’m 软件老王这样就完成了数据从mysql迁移到了greenplum中，具体测试结果对比就不在这里多说了。

4.5K2 0

5大架构：细数数据平台的组成与扩展

数据处理平台已不集中于传统关系型数据库，各种其他平台层出不穷，也各有其适用范围。从哪些角度去理解各种数据处理平台的设计思想及发展演进呢？...这种方式有一个弊端是存储的数据量受限于内存的大小，数据量一大，索引也增大，数据就饱和了。 2）第二种方式是把大的索引结构，拆成很多小的索引来存储。...列式存储在MPP数据库里面应用广泛，例如RedShift、Vertica及hadoop上的Parquet等。这种结构适合需要大表扫描的数据处理问题，数据聚合类操作（最大最小值）更是他的主战场。...前面是我们必须考虑的一些点，现在思考如何把这些设计组装在一起做成一个数据处理平台? 三、架构 1、命令查询职责分离架构（CQRS）最常用的架构就是用传统关系型数据库存取数据，上层承接各种应用。...这种架构是对精准度和反馈时间做了一个聪明的平衡，作为后续发展，Spark平台同时提供了批处理和流处理模块(虽然流处理实际上市用微型批处理来实现的）。这种架构也可以满足 100TB以上数据的处理。

1.5K8 0

六大主流大数据采集平台架构分析

今天为大家介绍几款数据采集平台： Apache Flume Fluentd Logstash Chukwa Scribe Splunk Forwarder 大数据平台与数据采集任何完整的大数据平台，一般包括以下的几个过程...Flume设计成一个分布式的管道架构，可以看作在数据源和目的地之间有一个Agent的网络，支持数据路由。每一个agent都由Source，Channel和Sink组成。...Fluentd使用C/Ruby开发，使用JSON文件来统一日志数据。它的可插拔架构，支持各种不同种类和格式的数据源和数据输出。最后它也同时提供了高可靠和很好的扩展性。...在商业化的大数据平台产品中，Splunk提供完整的数据采金，数据存储，数据分析和处理，以及数据展现的能力。...总结我们简单讨论了几种流行的数据收集平台，它们大都提供高可靠和高扩展的数据收集。大多平台都抽象出了输入，输出和中间的缓冲的架构。利用分布式的网络连接，大多数平台都能实现一定程度的扩展性和高可靠性。

4.4K2 0

Apache Doris : 一个开源 MPP 数据库的架构与实践

一、Doris Doris 是分布式、面向交互式查询的分布式数据库，主要部分是 SQL，内部用到 MPP 技术。什么是 MPP?...在 Doris 平台中，报表类查询时延一般在秒级以下。...以下是百度云数据中心页面的一个截图： ? ▌Doris 整体架构一、Doris 整体架构 ?...BE 节点主要负责数据的存储、以及查询计划的执行。目前平台的 FE 部分主要使用 Java，BE 部分主要使用 C++。...四、支持 MPP MPP 即 Massively Parallel Processing，大规模并行处理，即海量数据并发查询。

9.5K1 0

MPP架构与Hadoop架构是一回事吗？

“既然分布式数据库是MPP架构，那么MPP架构就等于分布式数据库应该也没什么问题吧。”于是大家就都不在意了。不过，作为一个技术人员，还是应该搞清楚两种技术的本质。...MPP架构虽然也是指的“大规模并行处理”，但是由于提出者是数据库厂商，所以MPP架构在很多人眼中就成了“分布式数据库”的代名词，它处理的也都是“结构化”的数据，常常作为企业数据仓库的解决方案。...现在假设有三张表，其中两张为大表，一张为小表：很自然地，订单表会选择订单ID为做分区Key，产品表会选择产品ID作为分区Key，客户表会选择客户ID作为分区Key。...对比的维度有很多，比如很多人会说，MPP架构的平台封闭、拥有成熟的人才市场，而Hadoop架构平台开放、人才专业培训较少等。但这些并不是本质的区别。这里还是以技术指标作为维度来进行对比。...不过另一个角度来看，这也是MPP产品相比于Hadoop相关产品不够灵活的地方——它只能处理结构化数据。有人说MPP产品能够处理的数据量没有Hadoop架构大。这种说法并不准确。

2.7K3 0

MPP数据库对比及选择

简单来说，MPP是将任务并行的分散到多个服务器和节点上，在每个节点上计算完成后，将各自部分的结果汇总在一起得到最终的结果(与Hadoop相似)。什么是MPP数据库？...MPP数据库是一款 Shared Nothing架构的分布式并行结构化数据库集群，具备高性能、高可用、高扩展特性，可以为超大规模数据管理提供高性价比的通用计算平台，并广泛地用于支撑各类数据仓库系统、BI...使用场景总体来说MPP数据库更适合数据规模较大的关系型数据的处理。...、半结构化和非机构化数据常见的MPP数据库我这里选用的基本上都是兼容MySQL的MPP数据库。...Doris、Clickhouse、Tidb三者对比类别 Doris Clickhouse TIDB Share-Nothing 是是是列存是是是架构内置分布式协议进行元数据同步Master

3.8K4 0

六大主流大数据采集平台架构分析

今天为大家介绍几款数据采集平台： Apache Flume Fluentd Logstash Chukwa Scribe Splunk Forwarder 大数据平台与数据采集任何完整的大数据平台，一般包括以下的几个过程...Flume设计成一个分布式的管道架构，可以看作在数据源和目的地之间有一个Agent的网络，支持数据路由。 ? 每一个agent都由Source，Channel和Sink组成。...Fluentd使用C/Ruby开发，使用JSON文件来统一日志数据。它的可插拔架构，支持各种不同种类和格式的数据源和数据输出。最后它也同时提供了高可靠和很好的扩展性。...总结我们简单讨论了几种流行的数据收集平台，它们大都提供高可靠和高扩展的数据收集。大多平台都抽象出了输入，输出和中间的缓冲的架构。利用分布式的网络连接，大多数平台都能实现一定程度的扩展性和高可靠性。...Splunk作为一个优秀的商业产品，它的数据采集还存在一定的限制，相信Splunk很快会开发出更好的数据收集的解决方案。来源：36大数据 END 投稿和反馈请发邮件至hzzy@hzbook.com。

9654 0

六大主流大数据采集平台架构分析

7.1K8 1

【推荐收藏】六大主流大数据采集平台架构分析

任何完整的大数据平台，一般包括以下的几个过程：数据采集–>数据存储–>数据处理–>数据展现(可视化，报表和监控) ?...Flume设计成一个分布式的管道架构，可以看作在数据源和目的地之间有一个Agent的网络，支持数据路由。 ? 每一个agent都由Source，Channel和Sink组成。...Fluentd使用C/Ruby开发，使用JSON文件来统一日志数据。它的可插拔架构，支持各种不同种类和格式的数据源和数据输出。最后它也同时提供了高可靠和很好的扩展性。...在商业化的大数据平台产品中，Splunk提供完整的数据采金，数据存储，数据分析和处理，以及数据展现的能力。...总结我们简单讨论了几种流行的数据收集平台，它们大都提供高可靠和高扩展的数据收集。大多平台都抽象出了输入，输出和中间的缓冲的架构。利用分布式的网络连接，大多数平台都能实现一定程度的扩展性和高可靠性。

1.4K4 0

【推荐收藏】六大主流大数据采集平台架构分析

1.3K2 0

数据治理平台功能架构规划

狭义上讲，数据治理是指对数据质量的管理、专注在数据本身。...广义上讲，数据治理是对数据的全生命周期进行管理，包含数据采集、清洗、转换等传统数据集成和存储环节的工作、同时还包含数据资产目录、数据标准、质量、安全、数据开发、数据价值、数据服务与应用等，整个数据生命期而开展开的业务...数据治理的目标是提高数据的质量（准确性和完整性），保证数据的安全性（保密性、完整性及可用性），实现数据资源在各组织机构部门的共享；推进信息资源的整合、对接和共享，从而提升企业信息化水平，充分发挥信息化作用...随着大数据平台和工业互联网兴起，数据治理平台主要采用数据中台技术和微服务架构初步替代传统架构、面向大数据架构下，为数据资源中心与外部数据系统提供数据服务。...下面概述了数据治理平台发展背景和平台架构需求分析，重点对数据治理平台功能架构的各个模块进行详细介绍，供企业规划建设数据治理平台时参考和借鉴。

2.3K3 0

大数据平台架构：数据平台建设的几种方案

随着大数据在越来越多的企业当中落地，企业要开展大数据相关的业务，那么首先要搭建起自身的数据平台。而企业搭建大数据平台，往往需要结合成本、业务、人员等各方面的因素，来规划数据平台建设方案。...2.jpg 3、MPP(大规模并行处理)架构进入大数据时代以来，传统的主机计算模式已经不能满足需求了，分布式存储和分布式计算才是王道。...大家所熟悉的Hadoop MapReduce框架以及MPP计算框架，都是基于这一背景产生。 MPP架构的代表产品，就是Greenplum。...4、Hadoop分布式系统架构当然，大规模分布式系统架构，Hadoop依然站在不可代替的关键位置上。雅虎、Facebook、百度、淘宝等国内外大企，最初都是基于Hadoop来展开的。...15.jpg 关于大数据平台架构，数据平台建设的几种方案，以上就为大家做了一个简单的介绍了。

2.8K5 1

大数据平台架构+ETL

数据抽取：把不同的数据源数据抓取过来，存到某个地方。例如：网络爬虫。数据清洗：过滤那些不符合要求的数据或者修正数据之后再抽取。...清洗包括以下几种不符合要求的数据： 1、不完整的数据：数据缺失需要不全才能写入数据仓库。 2、错误的数据：格式错误，日期越界，或者多了一个空格等。 3、重复的数据：重复数据记录的所有字段都要去重。...2 大数据平台架构 ? 首先，对于做大数据开发而言，平台的监控与报警和平台管理不归我们管，主要是给运维人员做的事情。我们要做的就是中间的事情。然后来看看数据基础平台。...计算层，就是对数据的处理运算。接着看数据应用平台。元数据管理。这边的元数据要存储到关系型数据库中。作业平台管理，就是任务调度。交互分析就关系到sql语句。...多维分析主要是对数据的维度分析，如按年分析，按月分析，按周分析等。数据可视化，展示数据，供给决策。最后看看数据应用。一般做的就是流量统计和用户行为分析，做数据展示。 3 系统数据流动 ?

2.2K2 1

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

大数据平台架构mpp

大数据平台架构：MPP

分类

优势

应用场景

推荐的腾讯云相关产品

更多了解

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐