MPP 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...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)。...MPP VS Hadoop 原文：https://www.zhihu.com/question/27589901/answer/52144108 MPP和SQL on Hadoop的最大区别就在于...，MPP架构是Full-SQL compatiable的，实现不局限于将Query分解为一连串的MR job去执行。...SQL on Hadoop SQL-on-Hadoop架构可以分为两类： SQL over Processing Framework：例如SparkSQL，Drill/Datameer，Presto，Impala
随着 Hadoop 越来越流行，MPP 数据库开始受到冷落。...Hadoop 不是一项单独的技术，而是一个生态系统，它有其自己的优点和缺点。最大的优点是可扩展性，出现了许多新组件（例如，Spark），并且它们与 Hadoop 的核心技术保持集成。...诸如 Impala 和 HAWQ 之类的解决方案则不同，它们是 Hadoop 之上的 MPP 执行引擎，可处理 HDFS 中存储的数据。...SparkSQL 介于 MapReduce 和 MPP-over-Hadoop 两者之间，试图吸收两者的优点，但也有其自身的缺点。...与 MPP 一样，尝试在执行阶段之间流式传输数据以加快处理速度。但是它也结合了这些解决方案的缺点，速度不如 MPP，稳定和可扩展性不如 MapReduce。
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。...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。...下面是HDFS的架构图： 所以回到最初说的那句话——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。...广义上讲，MPP架构是一种更高层次的概念，它的含义就是字面含义，但是它本身并没有规定如何去实现。Hadoop相关框架和各个分布式数据库产品则是具体的实现。
1.Greenplum MPP架构 Greenplum（以下简称GPDB）是一款开源数据仓库。...基于开源的PostgreSQL改造，主要用来处理大规模数据分析任务，相比Hadoop，Greenplum更适合做大数据的存储、计算和分析引擎。...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。...Master节点的高可用，类似于Hadoop的NameNode HA。
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。...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...非常适合向量计算、JIT架构。对大批量数据的访问和统计，效率更高。 读取很多列时，由于需要访问更多的文件，成本更高。例如查询明细。...（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。...+hadoop 未完待续；
典型代表DB2 DPF和hadoop ，各节点相互独立，各自处理自己的数据，处理后的结果可能向上层汇总或在节点间流转。...Proxy和Google的各种架构，只需增加服务器数就可以增加处理能力和容量。...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。...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。
而在MPP服务器中，每个节点只访问本地内存，不存在异地内存访问问题。 二、批处理架构和MPP架构 批处理架构（如 MapReduce）与MPP架构的异同点，以及它们各自的优缺点是什么呢？...相同点： 批处理架构与MPP架构都是分布式并行处理，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。...批处理架构和MPP架构融合： 两个架构的优势和缺陷都很明显，并且它们有互补关系，如果我们能将二者结合起来使用，是不是就能发挥各自最大的优势。...它自包含了存储和计算能力，完全自主实现了高可用，而且支持完整的SQL语法包括JOIN等，技术上有着明显优势。相比于hadoop体系，以数据库的方式来做大数据处理更加简单易用，学习成本低且灵活度高。...为了兼容Hadoop生态，又推出了HAWQ，分析引擎保留了Greenplum的高性能引擎，下层存储不再采用本地硬盘而改用HDFS，规避本地硬盘可靠性差的问题，同时融入Hadoop生态。
MPP架构的核心特征： 1. 数据分布式存储：数据被分片存储在多个节点上，每个节点只处理自己的数据。 2. 完全无共享：每个节点有自己独立的CPU、内存和存储，不与其他节点共享资源。 3. ...MPP与批处理：两种思路的较量 很多人问我，为什么不用Hadoop或Spark这样的批处理系统？ MPP和批处理架构都采用分布式并行处理，但它们的工作方式截然不同。...Apache Doris Apache Doris是国内用户量增长最快的MPP数据库，受到各行业青睐。 它支持实时数据写入和更新，并提供高并发查询能力。...MPP性能提升的秘密 MPP架构之所以能实现"亿级秒开"，背后有三个关键技术支撑。 1. MPP分布式架构 MPP架构解决了多机协同计算的问题，将查询任务分散到多个节点并行执行。...结语 数据分析技术正在快速发展，我看到的趋势是MPP和批处理架构正在走向融合。 未来的大数据分析平台将兼具MPP的高性能和批处理的容错性，同时融合AI能力，实现更智能的数据分析。
一、Hadoop系统架构图 ? Hadoop1.0与hadoop2.0架构对比图 ?...YARN架构: ResourceManager –处理客户端请求 –启动/监控ApplicationMaster –监控NodeManager –资源分配与调度 NodeManager –单个节点上的资源管理...从MapReduce 自身的命名特点可以看出， MapReduce 由两个阶段组成：Map 和Reduce。用户只需编写map() 和 reduce() 两个函数，即可完成简单的分布式程序的设计。...，并提交到Hadoop 集群中。...作业在Hadoop 中的执行过程如图所示。
官方文档组织的非常清晰，主要由以下四个组件组成:HDFS、map-reduce、yarn、hadoop-common。...HDFS架构 HDFS分布式文件存储系统，主要特点是： 可以运行在普通低成本硬件之上并且具备高容错性(硬件容错) 适合高吞吐量的大数据存储，但并不强调低延迟 适合一次写，多次读的场景，不支持随机读写;
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...，用于报告和分析。...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.
Hadoop与Google一样，都是小孩命名的，是一个虚构的名字，没有特别的含义。从计算机专业的角度看，Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。...它使应用程序与成千上万的独立计算的电脑和PB级的数据。 Hadoop的历史及特点 1. Hadoop的历史 ? image.png 2....image.png 分析：Hive架构包括：CLI（Command Line Interface）、JDBC/ODBC、Thrift Server、WEB GUI、Metastore和Driver(Complier...Thrift客户端：上面的架构图里没有写上Thrift客户端，但是Hive架构的许多客户端接口是建立在Thrift客户端之上，包括JDBC和ODBC接口。...Hadoop的应用实例 1. 回顾Hadoop的整体架构 ? image.png 2.Hadoop的应用——流量查询系统 （1）流量查询系统总体框架 ?
扩展能力低中等高现有规模2-4个cpu最优，IBM的BOOK技术能扩展到8个可支持上百个cpu以能支持数千cpu瓶颈内存访问冲突并且受总线带宽限制非本地内存访问的速度慢，交叉锁的延迟网络速度 NUMA和MPP...的区别： NUMA的节点互联机制是机器内部模块实现（交叉开关），MPP是通过网络（I/O）。...MPP的交互通过网络，交互过程并行。 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）。...三种构架其实就是从SMP的紧耦合到MPP的松散耦合的变化，它们各有优点。目前的多核CPU中借鉴了NUMA和SMP的优点，每个核心独享一个一级缓存，几个核心共享一个二级缓存等设计。...MPP集群中的单个服务器也会使用NUMA构架的机器。
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...但节点互联网仅供MPP服务器内部使用，对用户而言是透明的。 在MPP系统中，每个SMP节点也可以运行自己的操作系统、数据库等。但和NUMA不同的是，它不存在异地内存访问的问题。...但是MPP服务器需要一种复杂的机制来调度和平衡各个节点的负载和并行处理过程。目前一些基于MPP技术的服务器往往通过系统级软件(如数据库)来屏蔽这种复杂性。...2.3 MPP和SMP、NUMA应用之间的区别 MPP的优势 MPP系统不共享资源，因此对它而言，资源比SMP要多，当需要处理的事务达到一定规模时，MPP的效率要比SMP好。...很显然，SMP的缺点是可伸缩性有限，因为在存储器和I/O接口达到饱和的时候，增加处理器并不能获得更高的性能，与之相对应的有AMP架构，不同核之间有主从关系，如一个核控制另外一个核的业务，可以理解为多核系统中控制平面和数据平面
HDFS：分布式存储 MapReduce：分布式计算 Yarn：调度MapReduce 现在为止我们知道了HDFS、MapReduce、Yarn是干啥的，下面通过一张图再来看看他的整体架构。...包含重要的两部分，Map和Reduce。 Map：将数据转成键值对 Reduce：将Map的输出数据聚合减少 Yarn 通过对集群资源的监控，调度MapReduce的任务。...核心组件有ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster 和 Container。...环境变量 export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop/hadoop-3.2.3 export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME export...HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME export YARN_HOME=$HADOOP_HOME export
HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop核心组成之一，是分布式计算中数据存储管理的基础，被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统。...总的来说，HDFS架构中有两类节点，一类是NameNode，又叫“元数据节点”，另一类是DataNode，又叫“数据节点”，分别执行Master和Worker的具体任务。...架构见下图： NameNode是Apache Hadoop HDFS架构中的主节点，用于维护和管理DataNodes（从属节点）上的块。...我将在我的下一篇博客中讨论Apache Hadoop HDFS的这个高可用性特性。HDFS架构的构建方式是，用户数据永远不会驻留在NameNode上。数据仅驻留在数据节点上。...类似地，HDFS将每个文件存储为分散在整个Apache Hadoop集群中的块。在Apache Hadoop 2中，每个块的默认大小为128 MB。
目录 2．1 Hadoop简介 2．1．1 Hadoop由来 2．1．2 Hadoop发展历程 2．1．3 Hadoop生态系统 2．2 Hadoop的体系架构 2．2．1 分布式文件系统HDFS...、Oozie、Pig和Sqoop等，这些项目组成 了大数据技术的开源生态圈，开源的Hadoop项目极大的促进了大数据技术在很多行业的应用发展 本章将详细介绍hadoop的由来和相关项目，最新的hadoop2.0...的体系架构，以及在学习hadoop前，必须掌握的技术基础（Java语言和编程、关系型数据库、Linux操作系统等） 2．1．1 Hadoop由来 Hadoop起源于Google的三大论文： GFS：Google...---- 2．2 Hadoop的体系架构 ---- 2．2．1 分布式文件系统HDFS HDFS 是一种分布式文件系统，为在商用硬件上运行而设计。...MapReduce将计算过程分为两个阶段：Map和Reduce Map阶段并行处理输入数据 Reduce阶段对Map结果进行汇总 2．2．3 分布式资源调度系统YARN 从YARN的架构图来看，它主要由
hadoop的集群架构如下图所示： HDFS架构： 1 启动所有的hadoop(master,slave) master: hadoop-daemon.sh start namenode slave...: hadoop-daemon.sh start datanode 2 在master上查看集群架构： hdfs dfsadmin -report | more 3 通过web界面查看集群架构：
一.简介 YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个通用的资源管理平台，可为各类计算框架提供资源的管理和调度。...二.架构 图片来源官网 2.1 ResourceManager (RM) RM是一个全局资源管理器，负责整个系统的资源管理和分配，它主要有两个组件构成： 调度器（Scheduler）...2.2 NodeManager(NM) NM是每个节点上运行的资源和任务管理器，一方面，它会定时向RM汇报本节点上的资源使用情况和各个Container的运行状态；另一个方面，它接收并处理来自AM的Container...（此图来自《Hadoop 技术内幕：深入解析 YARN 架构设计与实现原理》） 工作流程 用户向Yarn提交应用程序，其中包括ApplicationMaster程序，启动ApplicationMaster...参考 https://matt33.com/2018/09/01/yarn-architecture-learn/ 《Hadoop技术内幕 深入解析YARN架构设计与实现原理》
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。...总而言之，MPP需要为高效数据处理速度买低并发的单。 为了处理上述问题，MapReduce及其后续的衍生品应运而生，例如Apache Hadoop和Apache Spark。...根据我的个人经验，对比当前的MPP系统和Spark这类系统(相同的硬件环境)，spark普遍比MPP慢3到5倍。
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