数据猿导读 随着数据量的不断增大、接入的系统越来越多，系统加工效率逐步降低，满足内部数据分析和监管机构的监管数据不断增加的需求，农业银行在2013年开始建设完全自主可控的大数据平台。 本篇案例为数据猿
【大数据100分】南大通用CTO武新：大数据架构及行业大数据应用〖大数据中级教程〗 主讲嘉宾：武新 主持人：中关村大数据产业联盟 副秘书长陈新河 承办：中关村大数据产业联盟 武新，南大通用高级副总裁兼CTO，法国奥尔良大学和法国国家科研中心博士；南大通用GBASE系列数据库产品的总设计师。在著名的甲骨文公司任职12年，是世界顶级的Oracle数据库专家。2010年获得中组部实施的国家“千人计划”荣誉（海外高层次人才引进计划），是国内基础软件行业唯一入选的数据库技术专家。对目前最新兴的列存储技术、压缩技术
推广大使应在腾讯云推广许可范围内，使用正当的手段方式进行推广，不应进行任何欺骗或虚假性质的推广行为，包括但不限于：
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在各种因素的推动下，分布式数据库已经成为一种技术潮流，甚至是新基建很重要的一部分，该类型数据库也在众多行业进行了广泛落地，供需两旺。分布式数据库的架构设计思想也很值得广大开发者学习。本文，InfoQ 希望呈现有关分布式数据库的架构设计优化及实践相关内容。
导语 | 腾讯内部每日都需要对海量的游戏营销活动数据做效果分析，而活动参与人数的去重一直是一项难点。本文将为大家介绍腾讯游戏营销活动分析系统——奕星，在去重服务上的技术思路和迭代方案，希望与大家一同交流探讨。文章作者：王方晓，腾讯运营开发工程师。 一、背景 奕星 (EAS) 是腾讯内部专注于游戏营销活动分析的系统，在营销活动效果分析中，奕星遇到一个最大的问题就是对活动参与人数的去重，并给出对应的活动号码包。单个营销活动的周期是固定的，但活动与活动之间时间很少会有完全相同的情况。 比如A活动时间是1-10号
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MPP代表"Massively Parallel Processing"，是一种计算机架构，旨在通过分布式处理来实现大规模数据处理和分析。它使用多个处理器或计算节点同时工作，以加快数据处理速度和提高性能。MPP架构通常用于处理海量数据的应用程序，如数据仓库、商业智能和大数据分析。
在 TUG 网易线上企业行活动中，来自网易游戏的资深数据库工程师田维繁老师分享了 TiDB 海量 region 集群调优主题，以下内容整理自当天活动分享实录。 此次分享的主题包括三个方面：
6月11日9点，腾讯大数据将联合DataFun举办：多维分析架构峰会。腾讯数据平台部总监陈鹏将担任峰会的荣誉主席，计算平台组负责人陈奕安将担任峰会的主席。 本次峰会共设置9大主题论坛，来自腾讯的技术专家龙跃将担任新一代 MPP 数据库架构论坛出品人并作《腾讯新一代多维分析引擎MercsDB》主题分享。本次峰会精彩纷呈，内容上既涵盖了开源多维分析、新一代MPP数据库架构、数据湖分析型架构、实时多维分析等核心技术，也包含金融、互联网、交通、物流、工业、画像、营销等多个应用场景的实践经验。 感兴趣的朋友欢迎预约直
数据仓库是公司数据发展到一定规模后必然需要提供的一种基础服务，也是“数据智能”建设的基础环节。早期数仓多为离线模式，主要处理的是 T+1 的数据，随着互联网时代的到来，实时数据处理的场景日益增多，离线数仓已无法满足业务发展的实时性需求。为更好的解决业务场景的实时化需求，实时数仓建设已成必然趋势，这也是 HTAP 数据库的重要能力之一。
计算机领域的很多概念都存在一些传播上的“谬误”。MPP这个概念就是其中之一。它的“谬误”之处在于，明明叫做“Massively Parallel Processing（大规模并行处理）”，却让非常多的人拿它与大规模并行处理领域最著名的开源框架Hadoop相关框架做对比，这实在是让人困惑——难道Hadoop不是“大规模并行处理”架构了？很多人在对比两者时，其实并不知道MPP的含义究竟是什么、两者的可比性到底在哪里。实际上，当人们在对比两者时，与其说是对比架构，不如说是对比产品。虽然MPP的原意是“大规模并行处理”，但由于一些历史原因，现在当人们说到MPP架构时，它们实际上指代的是“分布式数据库”，而Hadoop架构指的则是以Hadoop项目为基础的一系列分布式计算和存储框架。不过由于MPP的字面意思，现实中还是经常有人纠结两者到底有什么联系和区别，两者到底是不是同一个层面的概念。这种概念上的含混不清之所以还在流传，主要是因为不懂技术的人而喜欢这些概念的大有人在，所以也并不在意要去澄清概念。“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。本文旨在做一些概念上的澄清，并从技术角度论述两者同宗同源且会在未来殊途同归。
场主认为：Flink=风口趋势所在！而技术人就是追风的人，stay hungry，stay young！
MPP（Massively Parallel Processing，大规模并行处理）架构是一种常见的数据库系统架构，主要用于提高数据处理性能。它通过将多个单机数据库节点组成一个集群，实现数据的并行处理。
关注腾讯云大学，了解行业最新技术动态 Greenplum 是全球首个开源、多云分布式数据库，2019年被 Gartner 列为全球十大经典和实时数据分析产品中唯一开源数据库。 和腾讯云大学合作的《六节课快速上手Greenplum》已经进行到第五场，在前四场的活动中，来自Greenplum社区和原厂的专家们分别为大家介绍了Greenplum的安装与部署，Greenplum备份、安全与高可用，生态与工具，和快速调优等的干货内容，相关PPT欢迎前往Greenplum中文社区网站下载页面获取。 第五堂课的主题是G
大数据包含太多东西了，从数据仓库、hadoop、hdfs、hive到spark、kafka等，每个要详细的说都会要很久的，所以我不认为这里面有一个答案是合理的。
2019 年 3 月 16 日，在北京国粹馆举行了首期 TVP 修炼营，这是一场专属于热爱大数据的技术专家们的活动。TVP，即腾讯云最具价值专家（Tencent Cloud Valuable Professional），是腾讯云实现数字化转型、建设智慧生态的重要战略计划之一，旨在通过建立与行业技术专家的交流平台，促进腾讯云与技术专家和用户之间的有效沟通，从而提升腾讯云产品能力，打造云计算技术生态，实现“用科技影响世界”的美好愿景。
从系统架构来看，目前的商用服务器大体可以分为三类，即对称多处理器结构 (SMP ： Symmetric Multi-Processor) ，非一致存储访问结构 (NUMA ： Non-Uniform Memory Access) ，以及海量并行处理结构 (MPP ： Massive Parallel Processing) 。它们的特征分别描述如下：
南大通用的 GBase 数据库在墨天轮国产数据库排行榜 20 年底的最后两月还一度上升到第三名，这是值得可喜可贺的，在本月排名为第七名，得分为 336.03，分数较上月增加了 23.13，总体而言一直处于上升趋势，希望 GBase 数据库再接再厉更上一层楼。
为了获得更好的数据库计算性能，经常会采用 MPP 数据库，如 Greenplum、Vertica、IQ、TD Aster Data 等。MPP 有较好的性能，但应用成本很高。MPP 的硬件资源消耗很大，需要较高的硬件成本，如果使用商用软件还需要支付昂贵的授权费用。MPP 的运维也很复杂，每个节点需要单独维护，分布式架构下数据均匀分布和一致性保证等都会增加运维的复杂度。总之一句话，就是沉重昂贵。
在访问量和数据量急剧膨胀的今天，关系型数据库已经难以支撑庞大复杂的系统规模。在此背景下，备受关注的数据库新理念 HTAP，会是一条“正确”的路吗？在刚过去的 QCon 全球软件开发大会上，PingCAP 实时分析产品负责人马晓宇发表了《TiDB HTAP 的架构演进及实践》的主题演讲，它从 HTAP 的历史入手，详述了 HTAP 的技术挑战以及 TiDB 的应对方案。本文为其演讲整理文，enjoy~ 大家好，今天为大家分享以下几方面内容。首先是分享 HTAP 的历史，其次是 TP 和 AP 之间存储和计算的
MPP (Massively Parallel Processing)，即大规模并行处理，在数据库非共享集群中，每个节点都有独立的磁盘存储系统和内存系统，业务数据根据数据库模型和应用特点划分到各个节点上，每台数据节点通过专用网络或者商业通用网络互相连接，彼此协同计算，作为整体提供数据库服务。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。
这个问题不少小伙伴在面试时都遇到过，因为对MPP这个概念了解较少，不少人都卡壳了，但是我们常用的大数据计算引擎有很多都是MPP架构的，像我们熟悉的Impala、ClickHouse、Druid、Doris等都是MPP架构。
转载来源: https://www.cnblogs.com/ivan-uno/p/9051225.html
学习数仓的时候，可能一开始总是被一些英文缩写名字迷惑，OLAP MPP架构 KAPPA架构 ODS等等，这篇文章就来梳理一下这些基本概念。
复杂业务查询对于传统的关系型数据库来说是一种考验，而通过 TiKV 行存与 TiFlash 的列存结合使用就能很好地应对。本文根据 TUG 用户边城元元在 TiDB 社区技术交流石家庄站的分享整理，详细介绍了 TiKV & TiFlash 加速复杂业务查询的原理及实践方案。
随着数据量的增大，传统数据库如Oracle、MySQL、PostgreSQL等单实例模式将无法支撑大量数据的处理，数据仓库采用分布式技术成为自然的选择。 6.2.1 MPP的概念 在讨论MPP DB之前，我们先把MPP本身的概念搞清楚。MPP是系统架构角度的一种服务器分类方法。 从系统架构来看，目前的商用服务器大体可以分为三类，即对称多处理器结构（Symmetric Multi-Processor，SMP）、非一致存储访问结构（Non-Uniform Memory Access，NUMA），以及海量并行处
Batch：批处理 MPP：大规模并行处理 Cube：多维立方体 Hadoop：是一款支持数据密集型分布式应用程序
数据库构架设计中主要有Shared Everthting、Shared Nothing、和Shared Disk：
2022 开源新春活动 点击抽签 开启开源新年好运气 虎年 无bug 论坛 爆火 保持 健康 头发 狂长 告别 996 虎虎 生威 开源应用中心新春活动 打卡集好礼，礼包天天送 活动时间：2022年01月14日-02月28日 活动内容：完成三项打卡任务即可获得领奖资格，活动期间每个工作日10个春节礼包 新年快乐 开源应用中心新春活动 打卡集好礼，礼包天天送 打卡内容 打卡1:体验开通应用 打卡2:分享体验心得至各大社交平台 打卡3:将开源历史文章分享至个人论坛（没有个人论坛的同学可以通过
【迪B课堂】为腾讯云数据库产品经理迪B哥开设的面向数据库开发者、数据库运维人员、云端运维人员的系列培训课程，旨在为开发者解决数据库选择和使用过程中遇到的问题。《我说》为迪B课堂的答疑系列，3分钟帮您解决数据库日常运维过程中的小难题。
20世纪90年代，使用MPP架构的Netezza和Teradata的数据库设备对Oracle，IBM和Microsoft在anlytics数据库市场的主导地位提出了挑战，并且随着“大数据”的出现以及带有分布式处理的Hadoop的严峻考验。
Greenplum 是全球首个开源、多云分布式数据库，2019年被 Gartner 列为全球十大经典和实时数据分析产品中唯一开源数据库。为了让大家更好的了解和使用Greenplum，我们准备了《六节课快速上手Greenplum》系列直播。
我们一直在追赶续期的迭代。在过去十年中，我们看到了数据处理技术突破性技术进步后的突破性进展，并且在2015年我们已经到了Spark的时代。
这两种方法中，并没有哪一种严格地比另一种好。运行时代码生成可以更好地将多个操作融合在一起，从而充分利用 CPU 执行单元和流水线。矢量化查询执行不是特别实用，因为它涉及必须写到缓存并读回的临时向量。如果 L2 缓存容纳不下临时数据，那么这将成为一个问题，如果我们要尽量使块的大小足够小，从而 CPU 缓存能够容纳下临时数据。在这个假设下，与其他计算相比，读写临时数据几乎是没有任何开销的（相比后者优点：拆分流水线使得中间数据缓存、获取同时运行的类似查询的中间数据以及相似查询的流水线合并等功能很容易实现，并且矢量化查询执行更容易利用 CPU 的 SIMD 功能）。论文表明，将两种方法结合起来是更好的选择，clickhouse 使用了矢量化查询执行，同时初步提供了有限的运行时动态代码生成。
大数据领域，实时分析系统（在线查询）是最常见的一种场景，前面写了一个《实时分析系统(HIVE/HBASE/IMPALA)浅析》讨论业界当前常见的方案。互联网公司用得比较多是HIVE/HBASE，如腾讯基于HIVE深度定制改造，改名为TDW，小米等公司选用HBASE等。关于HIVE/HBASE/IMPALA介绍等可以看我前面的文章。 当前在实时分析系统中，最难的是多维度复杂查询，目前没有一个很好的解决方案，这两天和人讨论到MPP DB（分布式数据库，以Greenplum为最典型代表）。如果从性能来讲，MPP
根据DAMA国际数据管理协会对数据治理定义：数据治理是对数据资产的管理活动行使权力和控制的活动集合（规划、监控和执行）。
前面已经给大家讲了《从0到1搭建大数据平台之数据采集系统》、《从0到1搭建大数据平台之调度系统》，今天给大家讲一下大数据平台计算存储系统。大数据计算平台目前主要都是围绕着hadoop生态发展的，运用HDFS作为数据存储，计算框架分为批处理、流处理。
从数据库架构设计的角度，主要有三种，Shared Everything、Shared Disk以及Shared Nothing。
TiDB 高级系统管理 ：TiDB 数据库 HTAP 技术 要点 思考一下： 1. 异步复制 怎么保证一致性读取？ 2 raft 角色有哪三种? TiDB 数据库 HTAP 概述 青铜级练习 特点
以下文章来源于腾讯云AI ，作者玩转新春采购的 春节已接近尾声 又一份浓浓的年味保留内心 夹带着这份美好 我们再次启程，开启搬砖模式 每一年开工季也是采购需求旺季如何买到最优惠？如何才能不焦虑？ 如何让更多的中小微企业、乃至AI个体从业者也享受到技术红利？ 腾讯云AI特别推出了「新春采购」钜惠大促活动 在这里 与全年真低价相遇！ 一元购、五折惠、京东卡 八块八、九块九应有尽有 跟着买，不迷路 腾讯云AI没套路 ↓↓↓ 爆品·秒杀专区 在腾讯云官网主会场 推出语音识别、文字识别、人像变换等爆品
最近的大数据是非常的火，如何理解大数据与DATABASE 不同的地方，今天想瞎说八道一下，个人对大数据和数据库之间不同的一些想法。
分析型数据库AnalyticDB（原名 ADS）是阿里巴巴针对海量数据分析自主研发的实时高并发在线分析系统，可以针对万亿级别的数据进行多维度分析透视和业务探索。采用分布式计算，具有强大的实时计算能力。
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Doris由百度大数据部研发，之前叫百度Palo，于2017年开源，2018年贡献到 Apache 社区后，更名为Doris。
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