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，
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。
Linux系统下，不小心按了ctrl+z命令后，退出了当前进程的执行界面，程序没有结束，只是被挂起了。通过ps命令可以查看进程信息，这里不做详细介绍，可通过jobs命令查看被挂起的进程号
参考：《Hi3516CV500╱Hi3516DV300 SDK 安装及升级使用说明》 海思HI3516DV300 自学记录【1】：linux服务器SDK安装、nfs挂载
用户希望Tina SDK 能提供编译工具链，多媒体库和头文件，使得自己编写的应用能编写Makefile 去链接多媒体库来编译生成app应用。 介于此方法，本FAQ提供一份编译系统demo样例。 里面包含说明了：
KVM虚拟化CPU技术总结 一 NUMA技术介绍 NUMA是一种解决多CPU共同工作的技术方案，我们先回顾下多CPU共同工作的技术架构历史。多CPU共同工作主要有三种架构，分别是SMP MPP NUMA架构。SMP MPP NUMA 都是为了解决多CPU共同工作的问题。 早期的时候，每台服务器都是单CPU，随着技术发展，出现了多CPU共同工作的需求，最早的多CPU技术是SMP。 SMP 多个CPU通过一个总线访问存储器，因此SMP系统有时也被称为一致存储器访问（UMA）结构体系，一致性意指无论在什么时候，处理器只能为内存的每个数据保持或共享唯一一个数值。 SMP的缺点是可伸缩性有限，因为在存储器接口达到饱和的时候，增加处理器并不能获得更高的性能，因此SMP方式支持的CPU个数有限。 MPP MPP模式则是一种分布式存储器模式，能够将更多的处理器纳入一个系统的存储器。一个分布式存储器模式具有多个节点，每个节点都有自己的存储器，可以配置为SMP模式，也可以配置为非SMP模式。单个的节点相互连接起来就形成了一个总系统。MPP可以近似理解成一个SMP的横向扩展集群，MPP一般要依靠软件实现。 NUMA 每个处理器有自己的存储器，每个处理器也可以访问别的处理器的存储器。 NUMA-Q 是IBM最早将NUMA技术应用到i386上的商业方案，可以支持更多的x86 CPU一起工作。
最近参加了 GBase 数据库训练营的培训，学习过程中，需要安装部署 GBase 8a MPP Cluster 集群环境，本次仅做记录以供参考。 官方安装教程：E01 GBase 8a MPP Cluster V95 安装和卸载
它使用 xmake.lua 维护项目构建，相比 makefile/CMakeLists.txt，配置语法更加简洁直观，对新手非常友好，短时间内就能快速入门，能够让用户把更多的精力集中在实际的项目开发上。
编译后在 Buildroot 目录 output/rockchip芯片型号recovery/images 生成 recovery.img。 需要特别注意 recovery.img 是包含 kernel.img，所以每次 Kernel 更改，Recovery 是需要重新打包生成 例如：
• 使用过程中可简单的看成是vin 模块+ device 模块+af driver + flash 控制模块的方式；
Tina V85x 平台适配双目GC2053的操作步骤 GC2053数据手册：ov-GC2053datas
行式数据库是按照行存储的，行存储就是各行放入连续的物理位置，就行我们平时写字一样，一行一行的写，读取的时候也是一行一行的读取。像SQL server,Oracle，mysql等传统的关系型数据库都属于行式数据库范畴。
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。
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。
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。
【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
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
某客户因办公区域改造，部分线路需要拆除，但是WIFI覆盖又不能少，否则就没办法办公了，原来每个无线AP都是有网线连接到交换机的，现在有部分AP要改为通过MESH链路连接到网络，好在距离不是很远，采用MESH组网技术，扩展WIFI覆盖范围，问题不大。
本系列参考: 学习开发一个RISC-V上的操作系统 - 汪辰 - 2021春 整理而来，主要作为xv6操作系统学习的一个前置基础。
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。
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
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。
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。
1. 为什么要在eyesee-mpp 中添加sample？ 1）保持整个openwrt 应用程序编写的完成性； 2）eyesee-mpp 中包含了几乎所有全志视频音频模块的sample 以及 头文件，参考以及头文件调用起来非常方便，而且可以学习各种模块的使用流程； 3）可以直接在make menuconfig 中管理应用程序，是否编译； 4）不需要将交叉编译工具链放到外面，只要按照步骤添加好sample ，就可以直接mm -B 进行编译；
分子性质预测(MPP)是计算机辅助药物发现过程中一项基础但又具有挑战性的任务。近年来，越来越多的研究采用不同的基于图的模型进行MPP预测，在提高预测性能方面取得了长足的进步。然而，目前的模型只是将分子本身建模成一个图，忽略了将分子之间的关系也建模成图。
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
OLAP（On-Line Analytical Processing）即联机分析处理，通过对数据大量分析，得出分析报告，提供决策支持，其侧重数据分析能力，比喻说用户行为分析。
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。
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。
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。
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
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
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。
关闭 Selinux 之后需要重启主机才能生效，这里使用 setenforce 0 临时生效。
对称多处理器结构 , 英文名称为 " Symmetrical Multi-Processing " , 简称 SMP ;
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
整理 MPP sample 使用说明文档的目的是：使 MPP sample 更好用。
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
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。
各CPU共享相同的物理内存，每个 CPU访问内存中的任何地址所需时间是相同的，因此SMP也被称为一致存储器访问结构(UMA：Uniform Memory Access)
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。
转载来源: https://www.cnblogs.com/ivan-uno/p/9051225.html
这里说的并不是性能，因为我没尝试对比过（下文会有简单的说明），而是尝试从某种更高一层次的的角度去看，为什么Spark SQL 是远远超越MPP SQL的。
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。
在数据一致性问题上，NUMA使用硬件处理保证内存中数据一直，而MPP把这个问题交给了软件开发者处理（分布式共识算法）。
MediaCodec是Google在Android API 16之后推出的用于音视频编解码的一套偏底层的API，可以直接利用硬件以加速视频的编解码处理。MediaCodec的概念中，一般而言，编解码器处理输入数据并生成输出数据。它异步处理数据并使用一组输入和输出缓冲区。在简单的层面上，需要请求（或接收）一个空输入缓冲区，填充数据并将其发送到编解码器进行处理。编解码器使用数据并将其转换为其空的输出缓冲区之一。最后，你请求（或接收）一个填充的输出缓冲区，消耗其内容并将其释放回编解码器。
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