mpp大规模并行处理架构

MPP（Massively Parallel Processing）是一种大规模并行处理架构，它可以在多个处理器或计算节点上同时处理大量数据，以实现高性能和高吞吐量。MPP架构通常用于数据仓库和大数据处理场景，以支持实时数据分析和决策支持。

MPP的主要优势包括：

高性能：MPP架构可以在多个处理器或计算节点上同时处理数据，从而实现高吞吐量和低延迟。
可扩展性：MPP架构可以根据需要添加更多的处理器或计算节点，以支持更大规模的数据处理。
高可用性：MPP架构通常采用分布式架构，可以在单个节点发生故障时自动切换到其他节点，从而保证系统的高可用性。
成本效益：MPP架构可以在多个处理器或计算节点上同时处理数据，从而降低每个处理器或计算节点的使用成本。

MPP的应用场景包括：

数据仓库：MPP架构可以用于构建大型数据仓库，以支持实时数据分析和决策支持。
大数据处理：MPP架构可以用于大数据处理场景，包括数据清洗、数据转换、数据聚合等。
机器学习和人工智能：MPP架构可以用于机器学习和人工智能场景，包括数据预处理、特征提取、模型训练等。

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MPP大规模并行处理架构详解

目前商用的服务器分类大体有三种： SMP（对称多处理器结构） NUMA（非一致存储访问结构） MPP（大规模并行处理结构）我们今天的主角是 MPP，因为随着分布式、并行化技术成熟应用，MPP引擎逐渐表现出强大的高吞吐...MPP 即大规模并行处理结构。MPP的系统扩展和NUMA不同，MPP是由多台SMP服务器通过一定的节点互联网络进行连接，协同工作，完成相同的任务，从用户的角度来看是一个服务器系统。...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。...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。

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MPP(大规模并行处理)简介转

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每日一博 - MPP（Massively Parallel Processing，大规模并行处理）架构

概述 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。...高性能：通过并行处理，MPP 架构可以显著提高数据处理速度。 ....这使得 MPP 架构在扩展性方面较差，尤其是在大规模数据处理时，单节点瓶颈会成为整个系统的短板。故障率：随着集群规模的增大，节点的故障率会逐渐升高，这将导致整个系统的性能瓶颈越发明显。...MPP架构由于节点之间分散存储，远程调用在事务处理时会有延迟，而一些事务操作需要跨越多个节点进行处理，这时分布式系统的事务处理会变得很复杂，影响系统的可扩展性。

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Greenplum MPP 架构

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Java并行编程：利用多线程加速大规模任务处理

随着现代计算机中处理器核心数量的增加，利用多线程进行并行编程已经成为提升大规模任务处理速度的有效方式。在Java中，通过多线程编程可以充分利用计算资源，加速任务的执行。...本文将分享Java并行编程的基本原理、常用技术和最佳实践，并结合实际代码示例，帮助您更好地理解并实践多线程加速大规模任务处理的方法，具备实际操作价值。一、Java多线程基础1....并行流(Stream)：Java 8引入了Stream API，可通过并行流来实现大规模数据的并行处理。使用Stream的parallel()方法将顺序流转换为并行流，利用多线程并行处理流中的元素。...及时捕获和处理线程中的异常，以确保程序的稳定性和可靠性。Java并行编程通过利用多线程加速大规模任务处理，为高性能和高效率的计算提供了强大的工具和技术。...通过本文的介绍和实际代码示例，您可以更好地理解并实践多线程加速大规模任务处理的方法，并具备实际操作价值。希望本文对您在Java并行编程方面有所帮助！

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Snova架构篇（一）：Greenplum MPP核心架构

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。...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.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 instances...）节点实例并行处理查询（sql）数据节点有自己的cpu、磁盘和内存（share nothing）告诉interconnect处理连续数据流（pipeline） ---- （一）数据均匀分布在Greenplum...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。...（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。

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MPP架构详解_大数据中心架构详解

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Kafka Topic架构-复制、故障切换和并行处理

本文介绍了Kafka主题的架构，并讨论了分区，如何做故障切换和并行处理。 Kafka Topic，日志和分区回想一下，Kafka Topic是一个命名的记录流。Kafka将Topic存储在日志中。...此外，Kafka还使用分区来方便并行消费者。消费者以最多分区数量的并行度消费记录数。每个分区的顺序是受保证的。...而且，主题分区是一个并行的单位，一个分区只能由消费者组中的一个消费者一次处理。消费者可以在自己的进程或自己的线程中运行。如果一个消费者停止，Kafka在同一个消费者组的剩余消费者中扩展分区。...Leader处理对分区的所有读取和写入请求。如果Leader死亡，从服务器重新被选举leader并接手。 Kafka还使用分区来进行一组中的并行消费者处理。...Kafka Topic架构回顾什么是ISR？ ISR是同步副本。如果Leader失败，ISR被选为新的Leader。 Kafka如何伸缩消费者规模？

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MPP架构与Hadoop架构是一回事吗？

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？...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。...有人可能会问：“既然如此，为什么人们不说Hadoop是MPP（大规模并行处理）架构呢？”关于这个问题嘛，请先问是不是，再问为什么。...MPP架构虽然也是指的“大规模并行处理”，但是由于提出者是数据库厂商，所以MPP架构在很多人眼中就成了“分布式数据库”的代名词，它处理的也都是“结构化”的数据，常常作为企业数据仓库的解决方案。

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第3章-图形处理单元-3.1-数据并行架构

3.1 数据并行架构不同的处理器架构使用各种策略来避免延迟。CPU经过优化，可以处理各种数据结构和大型代码库。...GPU的大部分芯片区域专用于大量处理器，称为着色器核心，通常数量以千计。GPU是一个流处理器，依次处理有序的相似数据集。...由于这种相似性——例如一组顶点或像素——GPU可以以大规模并行的方式处理这些数据。另一个重要元素是这些调用尽可能独立，这样它们就不需要来自相邻调用的信息，也不共享可写的内存位置。...在这种架构中，通过切换到另一个片元让GPU保持忙碌，从而隐藏了延迟。GPU通过将指令执行逻辑与数据分离，使这种设计更进一步。...所有GPU都实现了这些架构理念，从而导致系统具有严格的限制，但每功率的计算能力却非常庞大。了解该系统的运行方式将帮助你作为程序员更有效地利用它提供的功能。

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OLAP介绍

架构上分类 MPP架构 MPP即大规模并行处理，也就是一种分布式并行处理的方式，将一个计算任务下发给不同的计算节点共同完成计算结果。...对于MPP架构有以下几个特点： 1.并行计算(基于内存) 2.shard-nothing,无共享模式，即每个节点有自己CPU、Memory、DISK 批处理批处理也是一种分布式并行计算框架，也就是我们所熟知的...MapReduce、Hive、Spark等，与MPP相比： 1.MPP确定的计算必须要在确定的节点上，而批处理可以在任务节点上 2.MPP中间结果保存在缓存中，而批处理需要落入磁盘，因此其查询延时更高...3.MPP做横向扩展需要数据重分布，而批处理只需要增加计算并发即可，其横向扩展能力更强 MPP on Hadoop架构由于MPP的计算能力与批处理架构的扩展能力，因此衍生了MPP on Hadoop架构...基于此架构，中间结果不写磁盘，极大降低了其查询延时，并且也可以通过横向扩展计算节点提升其计算能力。

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如何使用Spark大规模并行构建索引

使用Spark构建索引非常简单，因为spark提供了更高级的抽象rdd分布式弹性数据集，相比以前的使用Hadoop的MapReduce来构建大规模索引，Spark具有更灵活的api操作，性能更高，语法更简洁等一系列优点...} /*** * 迭代分区数据（一个迭代器集合），然后进行处理 * @param lines 处理每个分区的数据 */ def indexPartition...datas.clear();//清空集合，便于重用 } } /*** * 得到分区的数据具体每一行，并映射 * 到Model，进行后续索引处理...s4, s5, s6, s7, s8) => (s1, s2, s3, s4, s5, s6, s7,s8) } } /*** * 对field进行加工处理...-jars参数来提交到集群里面，否则的话，运行时会报异常，最后看下本例子里面的solr是单机模式的，所以使用spark建索引提速并没有达到最大值，真正能发挥最大威力的是，多台search集群正如我画的架构图里面

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三种数据库架构的介绍

Shared Everything 一般指的是单个主机的环境，完全透明共享的CPU/内存/硬盘，并行处理能力是最差的，典型代表就是SQL Server、单机版Oracle和MySQL，一般不考虑大规模的并发需求...例如Oracle RAC，他用的是共享存储，做到了数据共享，可通过增加节点来提高并行处理的能力，扩展能力较好，使用Storage Area Network (SAN)，光纤通道连接到多个服务器的磁盘阵列...Shared Nothing 各处理单元都有自己私有的CPU/内存/硬盘等，Nothing，顾名思义，不存在共享资源，类似于MPP(大规模并行处理)模式，各处理单元之间通过协议通信，并行处理和扩展能力更好...上面提到的MPP，指的是大规模并行分析数据库(Analytical Massively Parallel Processing (MPP) Databases)，他是针对分析工作负载进行了优化的数据库，...MPP数据库往往是列式的，因此MPP数据库通常将每一列存储为一个对象，而不是将表中的每一行存储为一个对象。这种体系结构使复杂的分析查询可以更快，更有效地处理。

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Batch、MPP、Cube 和 Hadoop

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 Batch 只关注批处理任务相关的问题，如事务、并发、监控、执行等，并不提供相应的调度功能...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数据库适合存储高密度价值数据，并且是长期存储和多次使用，所以MPP并行数据库会花大量经历在Load阶段，把数据处理成适合分析格式。...，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。

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大数据Doris（一）：Doris概述篇

二、Doris简介Apache Doris是一个现代化的基于MPP（大规模并行处理）技术的分析型数据库产品。...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...三、核心特性基于MPP（大规模并行处理）架构的分析型数据库性能卓越，PB级别数据毫秒/秒级响应支持标准SQL语言，兼容MySQL协议向量化执行器高效的聚合表技术新型预聚合技术Rollup高性能...ROLAP：基于实时的大规模并行计算，对集群的要求较高。MPP引擎的核心是通过将数据分散，以实现CPU、IO、内存资源的分布，来提升并行计算能力。...在当前数据存储以磁盘为主的情况下，数据Scan需要的较大的磁盘IO，以及并行导致的高CPU，仍然是资源的短板。因此，高频的大规模汇总统计，并发能力将面临较大挑战，这取决于集群硬件方面的并行计算能力。

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数据库架构比较

从单个机器，SMP平台，大规模并行处理（MPP）架构开始，然后是Hadoop / HDFS，以及来自亚马逊，谷歌和Snowflake的新的基于云的解决方案。我们要解决什么问题？...选项2：MPP硬件上的关系数据库 1984年，Teradata使用大规模并行处理（MPP）架构交付了第一个生产数据库，两年后，福布斯杂志将Teradata命名为“年度产品”，因为它生产了第一个TB级生产数据库...“通过大规模并行处理（MPP）设计，查询通常比在对称多处理（SMP）系统上构建的传统数据仓库快50倍”。-微软公司。...选项4：EPP：弹性并行处理类似于MPP解决方案，其中许多独立运行的无共享节点并行存储和处理查询，EPP（弹性并行处理）架构提供了令人印象深刻的可伸缩性水平。...总结和结论本文总结了用于支持大型分析或商业智能平台的主要硬件架构，包括SMP（具有多个处理器的单个节点），MPP（具有并行数据加载和分布式查询处理的多个节点），以及最终EPP（弹性并行处理），它解决了

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对比MPP计算框架和批处理计算框架

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。...下图以spark为例来说明这个流程，图中的横条代表独立的task，每个executor可以并行处理3个task ?...回忆一下MPP查询时如何执行的：若干并行进程处理相同的任务，每个进程处理他们本地存储中的数据。但是引入HDFS后，任务处理不会被绑定在固定的节点，也就是说可以从固定执行节点的束缚中挣脱出来。为什么呢？

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国产数据库|聊聊南大通用 GBase 数据库

GBase 8a MPP Cluster GBase 8a MPP Cluster 数据库，南大通用大规模分布式并行数据库集群系统，简称：GBase 8a MPP Cluster，GBase 8a MPP...GBase 8aMPP Cluster 是在 GBase 8a 列存储数据库基础上开发的一款 Shared Nothing 架构的分布式并行数据库集群。...GBase 8a MPP Cluster 采用 Shared Nothing MPP 的联邦架构，灵活部署，采用计算存储节点和管理节点双集群的两级部署结构，无单点故障，扩展性好，管理集群最多支持部署 64...大规模并行计算、海量数据压缩、高效存储结构、智能索引、虚拟集群及镜像、灵活的数据分布、完善的资源管理、在线快速扩展、在线节点替换、高并发、高可用性、高安全性、易维护、高效加载等技术特征。...（GBase 8aMPP Cluster 产品架构图）（GBase8a MPP Cluster 技术特点图）核心技术就是：单节点数据行列混存存储技术和MPP 大规模并行计算技术。

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Apache Doris，MPP架构数据库王者学习总结

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...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.

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架构之:并发和并行

没关系，今天本文为大家解密一下并发和并行的联系和区别。注意，本文所讲的并发和并行的概念都是指在同一个应用程序中。...并发和并行事实上除了并发concurrency和并行parallelism，还有2个状态：并行执行Parallel Execution 和并行并发执行 Parallel Concurrent Execution...并发concurrency 大家知道java中有一个非常有用的并发包叫做java.util.concurrent,里面有很多非常有用的类，用来处理多线程之间的资源竞争问题。...我们做个图来表示：上图表示的就是并发concurrency的情况，一个窗口同时只能处理一个任务，所以两个队伍在争夺窗口这个资源。资源争夺过程中会产生各种锁的问题，从而需要特别小心。...并行并发执行 Parallel Concurrent Execution 并行并发执行的的意思就是在并行的过程中还存在着并发。

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