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

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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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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

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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

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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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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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高效处理大规模图像数据：MATLAB中的内存管理与并行计算技巧

高效处理大规模图像数据：MATLAB中的内存管理与并行计算技巧随着数据量的日益增加，大数据处理成为了各行各业中不可忽视的一项任务。...MATLAB的大数据处理架构MATLAB的计算能力不仅限于内存中数据的处理，还可以通过分布式计算来处理大数据。...，尤其适用于处理大规模的文本、图像或视频数据。...实战案例：处理大规模图像数据在图像处理领域，数据集往往非常庞大。为了展示MATLAB中处理大规模图像数据的能力，我们将以一个处理大规模图像数据集的例子来说明如何使用MATLAB高效地进行计算。...本文介绍了多个MATLAB中常用的大数据处理技巧和高效计算策略，从内存管理到并行计算，再到GPU加速，提供了一系列优化方法来提升处理大规模数据时的性能。

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对比MPP计算框架和批处理计算框架

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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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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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