接着上篇文章继续聊聊交互式查询,交互式查询崛起的原因是人类的懒惰本质,自从谷歌发表了 Dremel 论文后,相似的计算引擎不断地出现,在这篇文章里,针对几种典型的计算引擎简单聊聊。
Apache Doris 是一个基于 MPP 架构的高性能、实时的分析型数据库,以极速易用的特点被人们所熟知,仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果,不仅可以 支持高并发的点查询场景,也能支持高吞吐的复杂分析场景 。基于此,Apache Doris 能够较好的满足报表分析、即席查询、统一数仓构建、数据湖联邦查询加速等使用场景,用户可以在此之上构建用户行为分析、AB 实验平台、日志检索分析、用户画像分析、订单分析等应用。
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
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。
导语 | 伴随着Snowflake的成功,重新激活了数据分析市场,大大小小的创业公司不断创立,各种OLAP的开源产品层出不穷。其中,ClickHouse凭借优秀的性能在用户行为分析、ABTest、在线报表等多个领域大放异彩,但其在功能特性、易用性等方面都还有较多不足。同时,在OLTP、对象存储、Elasticsearch、MongoDB等系统中累积了大量数据和分析需求,不能较好的得到满足。因此,我们希望以Clickhouse为基础,借鉴Snowflake的设计思路,打造一款高性能的云原生OLAP数仓,为用户提供多数据源、多场景下的一站式数据分析平台。
上次,小K 介绍了 MapReduce 框架,大大简化了大数据编程的难度,即使是没有学过分布式技术的开发人员,也能用 MapReduce 开发出大数据分布式计算程序。
最近我听到了很多关于此话题的讨论。同样,这也是一个大数据领域经验不足的客户非常喜欢提问的问题。实际上,我不喜欢这个含糊不清的词语,但是通常客户会找到我们使用它们,因此我不得不使用。
V85x某方案目前默认Sensor是GC2053。实际使用时若需要用到GC4663(比如wdr功能)和SC530AI(支持500W),可按如下步骤完成切换。
开源大数据OLAP组件,可以分为MOLAP和ROLAP两类。ROLAP中又可细分为MPP数据库和SQL引擎两类。对于SQL引擎又可以再细分为基于MPP架构的SQL引擎和基于通用计算框架的SQL引擎:
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。
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。
本文主要介绍了数据库系统中常用的算子 Join 和 Aggregation 在 TiFlash 中的执行情况,包括查询计划生成、编译阶段与执行阶段,以期望读者对 TiFlash 的算子有初步的了解。
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。
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。
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。
Doris是一个MPP的OLAP系统,主要整合了Google Mesa(数据模型),Apache Impala(MPP Query Engine)和Apache ORCFile (存储格式,编码和压缩) 的技术。
我在实习僧App上发现一家公司非常匹配我的需求~ 城市匹配 技能匹配 福利匹配 还是一家游戏公司 (典型的钱多离家近,事估计少不了了 ) 三配下来我不得不认真研究该公司的职位要求:
OLAP是英文Online Analytical Processing的缩写,中文称为联机分析处理。它是一种基于多维数据模型的分析处理技术,用于从不同的角度进行数据挖掘和分析,以帮助用户快速发现数据之间的相关性和趋势。
这个版本没啥太大新特性,主要对c++20 modules进行了实验性支持,目前支持clang/msvc编译器,除此之外改进了不少使用体验,并且提高了一些稳定性。
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我们很高兴向大家宣布,TiDB 6.1 于 6 月 xx 日发布了,这是 TiDB 6 系版本的第一个长期支持版(Long Term Support)。
优化器的作用是优化查询语句的执行效率,它通过评估不同的执行计划并选择最优的执行计划来实现这一目标。
作为这几年热度颇高的一款开源产品,ClickHouse在国内的互联网大厂也陆续有被使用。在大数据学习阶段,也不妨多了解一下ClickHouse,下面我们主要来对ClickHouse架构做个简单的介绍。
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背景 : 近来公司要做报表,随简单研究一下Kylin。Kylin可谓是我泱泱中华在Apace史上耀眼的一笔。
全志Tina Linux MPP 开发指南支持百问网T113 D1-H哪吒DongshanPI-D1s V853-Pro等开发板
整理 MPP sample 使用说明文档的目的是:使 MPP sample 更好用。
字符串广泛应用 在 Java 编程中,在 Java 中字符串属于对象,Java 提供了 String 类来创建和操作字符串。
森哥大作,接上一篇:SQL on Hadoop技术分析(一) SQL on Hadoop 技术分析(二) 本篇继续分析SQL on Hadoop的相关技术,本次分析的重点是查询优化器(技术上的名词叫SQL Parser),在SQL on Hadoop技术中有着非常重要的地位,一次查询SQL下来,SQL Parser分析SQL词法,语法,最终生成执行计划,下发给各个节点执行,SQL的执行的过程快慢,跟生成的执行计划的好坏,有直接的关系,下面以目前业界SQL onHadoop 使用的比较多的组件Impala、H
MPP:Massively Parallel Processing, 即大规模并行处理.
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。
Apache Doris是一个现代化的MPP分析型数据库产品。仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果,有效地支持实时数据分析。Apache Doris的分布式架构非常简洁,易于运维,并且可以支持10PB以上的超大数据集。
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。
在以上的架构中可以看出Greenplum主要是由Master和Segment组成的,Master承担生成查询计划并派发汇总执行结果,Segment是执行查询计划及数据储存管理。集群可以直接加载外部的数据。
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:
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。
以前写过一篇文档讨论MPP DB的发展,《MPP DB 是 大数据实时分析系统 未来的选择吗?》,当时主要是想讨论下Greenplum数据库是否合适做数据存储,以及实时查询。文章我主要提的MPP DB短板是扩展性和对并发的支持,从目前Pivotal公司主推的HAWK,已经可以清楚的看到,业界主流的思路是SQL onhadoop,用传统引擎的高性能加上hadoop 存储的鲁棒性,来构建大数据实时分析。 一、为什么SQL on hadoop会流行? SQL其实也是一种DSL,将复杂的数据操作抽象成几个关键字(i
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。
作为一名专注于大数据查询与分析技术的博主,我深知Apache Impala作为一款高性能的MPP(Massively Parallel Processing)查询引擎,在大数据实时分析领域所展现的强大实力。本篇博客将结合我个人的面试经历,深入剖析Impala的底层原理与性能调优技巧,分享面试必备知识点,并通过示例进一步加深理解,助您在求职过程中自信应对与Impala相关的技术考察。
下载完成后,将sunxi-mpp.tar.gz压缩包放入虚拟机的任意目录,假设放在/home/book/workspaces目录下,
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
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
内容来源:2017 年 11 月 18 日,北京偶数科技创始人兼CEO常雷在“第七届数据技术嘉年华”进行《云数据库的本质》演讲分享。IT 大咖说(微信id:itdakashuo)作为独家视频合作方,经主办方和讲者审阅授权发布。
作者:丁伟 王题 刘新海 韩涵 感谢丁伟的投稿,大数据文摘对优质内容一向渴求,欢迎大家投稿。 内容提要:手机用户画像是电信运营商实现“数据驱动业务与运营”的重要举措。首先,介绍了手机用户画像过程中对个人隐私保护的方法,然后分析手机用户画像的数据来源与大数据实现技术,最后,通过数据样本实例分析手机用户画像在个人征信中的应用。 ◆ ◆ ◆ 引言 随着计算机网络技术的不断发展,“数据即资源”的大数据时代已经来临。用户画像是电信运营商为了避免管道化风险,实现“数据驱动业务与运营”的重要举措。用户画像与应用
翻译 原文链接: https://content.pivotal.io/blog/apache-hawq-next-step-in-massively-parallel-processing MPP最开始的设计目的是为了消除共享资源的使用,即每个executor有独立的cpu、内存和磁盘等资源,每个executor一般不能访问其他executor的资源。但是有一种情况例外,那就是当数据必须要通过网络进行交换的时候(译者注:即shuffle)。这种设计理念效果很好,使MPP具有了比较凑合的扩展性。 MPP的
TiDB 默认由优化器自动选择是否使用 MPP 模式, 你可以通过修改变量 tidb_allow_mpp 和 tidb_enforce_mpp 的值来更改选择策略。
c++ modules已经正式纳入了c++20草案,msvc和clang也已经基本实现了对modules-ts的支持,随着c++20的脚步离我们越来越近,xmake也开始对c++modules提前做好了支持。
关于数据仓库,早期分享过不少基础类文章,偶然间看到知乎上这篇关于OLAP的深度解读,从技术发展,产品选型,执行优化等方面做了详细的剖析,分享来给大家看看!
2021 年 4 月 25 日——领先的企业级开源分布式数据库厂商 PingCAP 正式发布面向企业级核心场景的 TiDB 5.0 版本。TiDB 5.0 在性能、稳定性、易用性等方面均取得了巨大进步,并在事务处理、高可用与容灾、安全合规等方面新增多项企业级特性,通过引入 MPP (Massively Parallel Processing,即大规模并行处理)架构成为具备完整 HTAP 能力的分布式数据库,为高成长企业和数字化创新场景提供一栈式数据服务平台。
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
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