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。 .png服务层产品特性图片.png客户端访问和工具图片.png3.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（segment 支持分区类型：1. 范围分区 range partition2. 列表分区 list partition3. 不适合向量计算、JIT架构。（简单来说，就是不适合批处理形式的计算）需要REWRITE表时，需要对全表进行REWRITE，例如加字段有默认值。列存小结：压缩比高。仅仅支持AO存储（后面会将）。 （五）大规模并行数据加载copy命令copy工具源于PostgreSQL数据库，copy命令支持文件与表之间的数据加载和表对文件的数据卸载。
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。
热卖云产品新年特惠，2核2G轻量应用服务器9元/月起，更多上云必备产品助力您轻松上云
等都是MPP架构。 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。 MPP架构特征： 任务并行执行; 数据分布式存储(本地化); 分布式计算; 高并发，单个节点并发能力大于300用户; 横向扩展，支持集群节点的扩容; Shared Nothing（完全无共享）架构。 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。
到底什么是MPP架构？ MPP架构与Hadoop架构在理论基础上几乎是在讲同一件事，即，把大规模数据的计算和存储分布到不同的独立的节点中去做。 上面的几幅架构图印证了这一点。既然MPP架构与Hadoop架构本质上是一回事，那么为什么很多人还要将两者分开讨论呢？我们可能经常听到这样的话：“这个项目的架构是MPP架构。” 这就与MPP架构的历史有关系。虽然从理论基础上两者是一回事，但是MPP架构与Hadoop架构的发展却是走的两条路线。 以此为出发点，两者到底在发展过程中产生了多大的区别呢？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。 有人说，MPP产品不能处理大规模数据，是因为元数据的量十分巨大。其实，同样的问题也存在于Hadoop相关框架中。另一方面，Hadoop相关框架能处理多大量的数据，与具体的实现有很大关系。
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 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。 支持导入数据源有：本地文件，HDFS，kafka等 支持的导入方式有：批量导入，流式导入，实时导入 支持的数据格式有：csv, parquet, orc 五：doris的三种数据模型 代码中出现了aggregate 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.
Doris 关键技术 ▌Doris 背景介绍 介绍 Doris 的整体架构，以及 Doris 的一些特性。 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? ▌Doris 整体架构 一、Doris 整体架构 ? Doris 的整体架构和 TiDB 类似，借助 MySQL 协议，用户使用任意 MySQL 的 ODBC/JDBC以及MySQL 的客户端，都可以直接访问 Doris。 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。
1. 3种系统架构与2种存储器共享方式 1.1 架构概述 从系统架构来看，目前的商用服务器大体可以分为三类 对称多处理器结构(SMP：Symmetric Multi-Processor) 非一致存储访问结构 2 三种体系架构之间的差异 2.1 NUMA、MPP、SMP之间性能的区别 NUMA的节点互联机制是在同一个物理服务器内部实现的，当某个CPU需要进行远地内存访问时，它必须等待，这也是NUMA服务器无法实现 2.2 NUMA、MPP、SMP之间扩展的区别 NUMA理论上可以无限扩展，目前技术比较成熟的能够支持上百个CPU进行扩展。如HP的SUPERDOME。 MPP理论上也可以实现无限扩展，目前技术比较成熟的能够支持512个节点，数千个CPU进行扩展。 也就是说：操作相互之间没有什么关系，处理单元之间需要进行的通信比较少，那采用MPP系统就要好。因此，MPP系统在决策支持和数据挖掘方面显示了优势。
“数据库”虽然有经典定义，但很多大数据产品或许是为了标榜对传统数据库部分功能的替代作用，也借用了“数据库”的名号，导致在实践中这个概念被不断放大，边界越来越模糊。 单一数据库内同时支持联机交易和分析需求存在很多问题，往往会造成对联机交易的干扰，因此需要新的解决方案。这就为MPP崛起提供了机会。 1. 架构特点： MPP是多机可水平扩展的架构，符合“分布式”的基本要求，其中TD采用外置集中存储而GPDB直接使用本地磁盘，从这点来说GPDB是更彻底的Share Nothing架构。 此时，无论集群规模多大，批处理的整体执行速度都由Straggler决定，其他节点上的任务执行完毕后则进入空闲状态等待Straggler，而无法分担其工作。 并发 由于MPP的“完全对称性”，即当查询开始执行时，每个节点都在并行的执行完全相同的任务，这意味着MPP支持的并发数和集群的节点数完全无关。
OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。 MPP架构特征： 任务并行执行 数据分布式存储（本地化） 分布式计算 高并发 单个节点并发能力大于300用户 横向扩展 支持集群节点的扩容 Shared Nothing（完全无共享）架构 3. 批处理MR MPP 对比 批处理架构（如 MapReduce） MPP架构 优势 若某个Executor执行过慢，那么这个Executor会慢慢分配到更少的task执行，批处理架构有个推测执行策略，推测出某个 另一点，集群中的节点越多，则某个节点出现问题的概率越大，而一旦有节点出现问题，对于MPP架构来说，将导致整个集群性能受限，所以一般实际生产中MPP架构的集群节点不宜过多。 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。
而国产硬软件一般也就是代指arm64硬件架构及在此基础上的linux定制发行版，最近一周刚好完成了一些支持arm64硬件架构的工作，这里总结一下。 其实很多常用软件都有arm64的软件源，看看https://opsx.alibaba.com/mirror，软件源里有aarch64之类的目录，就是支持arm64硬件架构的软件源。 k8s支持arm64架构 其实k8s要支持arm64还算是比较简单，由于Go语言里进行跨平台交叉编译很简单，所以k8s核心的一些二进制文件及docker镜像均有arm64架构的，将正常部署的k8s集群中这些二进制文件都替换成 c++程序支持arm64架构 系统中还有一些c++写的程序，需要在arm64架构的服务器上重新编译一下，编译方法也比较简单，就是用如下这些命令： sudo apt-get install xxxx-dev 总结 整个arm64硬件架构支持的调整工作并不是太难，不过在编译c++程序时还是遇到了一些困难，这时才发现这一块过度依赖公司内部框架及编译工具，开发人员并没有深入理解框架及编译工具的实现原理，当发现要为其它平台做一些适配工作时
Chen等 机器之心编译 近日，来自德国不来梅大学和加拿大多伦多大学的研究者提出一种新架构——可逆残差网络，可用于分类、密度估计和生成任务。而在此之前，单个架构无法在判别和生成任务上同时取得优秀性能。 另一方面，用于判别学习的最成功的前馈架构之一是深度残差网络 (He et al., 2016; Zagoruyko & Komodakis, 2016)，该架构与对应的生成模型有很大不同。 这种划分使得为给定任务选择或设计合适架构变得复杂。本研究提出一种在这两个领域都表现良好的新架构，弥补了这一差距。 这种方法允许每个残差块的无约束架构，而每个块只需要小于 1 的 Lipschitz 常数。 Vanilla 与 i-ResNet 架构相同，但是它不具备 Lipschitz 约束。 5.2 i-ResNet 与其他可逆架构的对比 ?
我们越来越多的客户，开始选择 ARM 架构的服务器作为 IaaS 层资源，这给我们的交付带来了一些工作量。适配工作中比较重要的一环便是 Docker 镜像，需要产出支持 ARM 架构的版本。 本文主要记录笔者在构建多系统架构支持的 Docker 镜像时的一些经验，以及一些个人的理解。 前置知识点 CPU 架构 主流的 CPU 架构就两类：x86 和 ARM。 在 docker hub 中，主流的镜像都列出了支持的架构，你也可以通过 Architectures 来进行镜像筛选。 其可以让我们了解一个镜像的分层信息、大小、签名，最关键的，他可以让我们了解该镜像支持的架构信息。 ，会发现其实上述的方案并不是唯一的支持方案，个人精力也有限，我没有详细考究 docker 对多架构支持的发展历史，要不是项目需要，天知道我竟然花了两天时间在研究这些东西。
7种CPU架构 armeabi (ARM v5):32位cpu 属于 第5代、第6代早期的ARM处理器 armeabi-v7a (ARM v7):32位cpu 属于 第7代的 ARM 处理器 从2010 从2014年起 兼容和文件读取顺序 arm64-v8a是可以向下兼容的，其下有armeabi-v7a，armeabi armeabi-v7a向下兼容armeabi 对于一个cpu是arm64-v8a架构的手机 那么就去找特定名称的.so文件，注意：如果没有找到，不会再往下（armeabi-v7a文件夹）找了，而是直接抛出异常 由于向下兼容的特性 高版本的设备可以使用低版本armeabi的so库, 但是低版本不支持高版本库 这也就是为什么很多开发商包括微信只保留了armeabi的so库,从而兼容市面上所有的设备 只保留armeabi存在的问题 所有的x86/x86_64/armeabi-v7a/arm64-v8a设备都支持 armeabi架构的.so文件，因此似乎移除其他ABIs的.so文件是一个减少APK大小的好技巧。
支持分区特性 C. 支持在线业务高并发 D. 同时支持 OLTP 和 OLAP 业务 E. 能够读取到一致性的数据 答案：c d e 2.关于 MPP 架构，下列说法不正确的是？ A. MPP 架构的中间结果都在内存中 B. MPP 架构可以作用于 TiKV 和 TiFlash 上的数据 C. MPP 架构目前不支持非等值 join D. MPP 架构可以对聚合、JOIN 等操作加速 答案：b 白银级练习：MPP 架构是什么 与HTAP关系 TiDB 通过 TiFlash 节点引入了 MPP 架构。 不支持 当前 MPP 模式不支持的主要功能如下（详细信息请参阅用户文档）： 分区表 Window Function Collation 部分内置函数 读取 TiKV 数据 OOM Spill Union TiFlash 支持 MPP 模式的查询执行，即在计算中引入跨节点的数据交换（data shuffle 过程）。
MPP设计中遇到的最大问题就是“落后者”(straggler)。如果某个节点在执行任何任务时都比其他的节点慢，那么不管集群规模多大，整体的执行性能都会由这个“有问题”的节点决定了。 这就是MPP架构问题的根源所在，这种情况很容易发生，比如磁盘做了Raid，但是有磁盘突然坏了，raid的性能就会下降了，或者因为硬件或者OS的问题导致CPU性能下降，都可能会产生“慢节点”的问题。 MPP和MapReduce这种批处理架构的另外一个显著不同则在于并发(concurrency)方面。并发是指可以有效的同时运行的查询数（译者注：MPP一般面向即席查询业务，所以响应时间一般在秒级。 MPP是完全“对称的”，即当查询开始执行时，每个节点都在并行的执行完全相同的任务， 就是说MPP支持的并发数和集群的节点数没有关系。 例如，4个节点的集群和400个节点的集群支持的并发查询数是相同的，随着并发数增加，这二者几乎在相同的时间点出现性能骤降，可以看看下图： ?
2、MPP(大规模并行处理)架构 (MPP架构) 3、 MPP架构特征 ● 任务并行执行; ● 数据分布式存储(本地化 、BI 系统和决策支持系统 6、MPPDB架构 MPP 采用完全并行的MPP + Shared Nothing 的分布式扁平架构，这种架构中的每一个节点（node）都是独立的、自给的、节点之间对等，而且整个系统中不存在单点瓶颈 MPPDB架构 7、 MPPDB特征 MPP 具备以下技术特征： 1) 低硬件成本：完全使用 x86 架构的 PC Server，不需要昂贵的 Unix 服务器和磁盘阵列； 2) 集群架构与部署：完全并行的 ； 9) 标准化：支持SQL92 标准，支持 C API、ODBC、JDBC、ADO.NET 等接口规范。 由上述对比可预见未来大数据存储与处理趋势：MPPDB+Hadoop混搭使用，用MPP处理PB级别的、高质量的结构化数据，同时为应用提供丰富的SQL和事物支持能力；用Hadoop实现半结构化、非结构化数据处理
TiDB 数据库 HTAP 概述 青铜级练习 特点1 htap 架构是什么 不修改整体结构，引入一个角色（不投票，不选举，只同步数据） tiflash cols 行列混合是2个产品。 大量数据 mpp计算内存完成的，服务crash不行 只能是等值连接。 mpp工作原理 数据交换 过滤数据，然后放入内存。 时候通过数据交换 把不同节点放在一个一个节点上。 支持分区特性 C. 支持在线业务高并发 D. 同时支持 OLTP 和 OLAP 业务 E. 能够读取到一致性的数据 答案：c d e 2.关于 MPP 架构，下列说法不正确的是？ A. MPP 架构的中间结果都在内存中 B. MPP 架构可以作用于 TiKV 和 TiFlash 上的数据 C. MPP 架构目前不支持非等值 join D. MPP 架构可以对聚合、JOIN 等操作加速 答案：b
tep已经支持了两种开发模式：用例数据一体和HttpRunner（第三版）。HttpRunner已经众所周知，此处不做过多介绍。 但是当我在公司用SpringBoot开发了一个后端服务后，尝到了MVC架构所带来的高可维护性，加上在跟各位大佬聊天时，也听说很多公司对接口自动化做了分层设计，于是让tep支持用例数据分离的开发，已经变得很重要了 AddCart(Test).post() # 下单 Order(Test).post() # 支付 Pay(Test).post() 这就是tep支持的用例数据分离的用例的样子 用例数据分离的写法遵从了MVC架构，并借鉴了HttpRunner和JMeter的部分设计，相比于用例数据一体，可能编写体验没有那么方便，但是维护性和可复用性都很高，其中接口类的get和post可以根据数据需要定义多个如 get_a和post_b等，以支持多种数据，略微有一丢丢复杂，适合有代码经验的同学。
今年的第六届GIAC大会上，在大数据架构进化中的JAVA专题，腾讯高级工程师傅杰博士发表了《Tencent JDK 国产化CPU架构支持分享》的主题演讲。以下为嘉宾演讲实录： ? 很高兴有机会跟大家一起分享Tencent JDK 国产化CPU架构支持的话题。 上述四种架构，除ARM和X86有OpenJDK社区支持外，MIPS和Alpha均无社区支持，全部需要自行开发和维护。 PPT右侧以ARM的aarch64处理器架构为例，量化分析了JVM支持一款处理器架构所需的代码量，其中CPU体系结构相关的代码量约为64000行，剩余部分的代码量约为70万行。 有人觉得解释器性能太低，想剔除解释器模块，以减少JVM对CPU架构支持的工作量。答案是否定的。HotSpot虚拟机必须依赖解释器的功能。
扫码关注腾讯云开发者
领取腾讯云代金券
云服务器
云数据库 SQL Server
网站备案
文件存储
SSL 证书
