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。 那么，MPP架构的Master做的什么事呢？它会接收SQL语句，解析它并生成执行计划，将计划分发到各个节点。那么，这与Spark SQL有区别吗？ 上面的几幅架构图印证了这一点。既然MPP架构与Hadoop架构本质上是一回事，那么为什么很多人还要将两者分开讨论呢？我们可能经常听到这样的话：“这个项目的架构是MPP架构。” 这就与MPP架构的历史有关系。虽然从理论基础上两者是一回事，但是MPP架构与Hadoop架构的发展却是走的两条路线。 这就相当于Hadoop架构中的“Broadcast Join”。两者还有区别吗？
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。 参考文章：https:doc.huodongjia.comdetail-3839.html Hashdata 简丽荣目录： Postgresql基础Greenplum数仓平台概览Greenplum核心架构设计 .png服务层产品特性图片.png客户端访问和工具图片.png3.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 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。仅仅支持AO存储（后面会将）。 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。
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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。 其采用shared nothing架构（MPP），主机，操作系统，内存，存储都是自我控制的，不存在共享。也就是每个节点都是一个单独的数据库。节点之间的信息交互是通过节点互联网络实现。 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。 Spark SQL应该还是算做Batching Processing, 中间计算结果需要落地到磁盘，所以查询效率没有MPP架构的引擎（如Impala）高。
面试官：说下你知道的MPP架构的计算引擎？ 等都是MPP架构。 采用MPP架构的很多OLAP引擎号称：亿级秒开。 本文分为三部分讲解，第一部分详解MPP架构，第二部分剖析MPP架构与批处理架构的异同点，第三部分是采用MPP架构的OLAP引擎介绍。 一、MPP架构 MPP是系统架构角度的一种服务器分类方法。 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？
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.
为什么MPP DB扩展性不好？ 有很多原因，有产品成熟度，也有应用广度的问题，但是最根本的还是架构本身的问题。 讲到架构这里就要先讲下CAP原则： Consistency(一致性), 数据一致更新，所有数据变动都是同步的 Availability(可用性), 好的响应性能 Partition tolerance( 忠告：架构师不要将精力浪费在如何设计能满足三者的完美分布式系统，而是应该进行取舍。 MPP DB还是基于原DB扩展而来，DB里面天然追求一致性（Consistency），必然带来分区容错性较差。 所以MPP DB要在扩展性上有质的提示，要对元数据，以及数据存储有架构上的突破，降低对一致性的要求，这样扩展性才能提升，否则的话很难相信一个MPP DB数据库是可以容易扩展的。 MPP DB未来是不是趋势，我不知道，但是至少目前来看，用MPP DB来应对大数据的实时分析系统是非常吃力的。
Doris 关键技术 ▌Doris 背景介绍 介绍 Doris 的整体架构，以及 Doris 的一些特性。 一、Doris 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。 什么是 MPP? ▌Doris 整体架构 一、Doris 整体架构 ? Doris 的整体架构和 TiDB 类似，借助 MySQL 协议，用户使用任意 MySQL 的 ODBC/JDBC以及MySQL 的客户端，都可以直接访问 Doris。 四、支持 MPP MPP 即 Massively Parallel Processing，大规模并行处理，即海量数据并发查询。
️URL: https://crossplane.io/ Description: 将云基础架构和服务组成自定义平台 API 简介 在 11 月的 KCD 上海现场，听了一场阿里云的工程师关于他们自己的多云基础架构管理工具的介绍 ，前边的引言部分有介绍到 Terraform，还有另一款竞品就是 Crossplane，而且表示 Crossplane 在通用性 API 等方面做得比 Terraform 更好，阿里云的也参考了其架构和实现 目前支持以下主流公有云供应商： 为你的应用程序提供简化的基础架构抽象 Crossplane 对资源的简化抽象 在 CRDs Crossplane 提供的基础上构建您自己的内部基础架构抽象。 应用程序操作员只能使用其团队的 namespace，但是他们的 SQL 实例都应该连接到基础架构操作员管理的 VPC 网络。
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 2 三种体系架构之间的差异 2.1 NUMA、MPP、SMP之间性能的区别 NUMA的节点互联机制是在同一个物理服务器内部实现的，当某个CPU需要进行远地内存访问时，它必须等待，这也是NUMA服务器无法实现 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。 NUMA架构的优势 NUMA架构来看，它可以在一个物理服务器内集成许多CPU，使系统具有较高的事务处理能力，由于远地内存访问时延远长于本地内存访问，因此需要尽量减少不同CPU模块之间的数据交互。 显然，NUMA架构更适用于OLTP事务处理环境，当用于数据仓库环境时，由于大量复杂的数据处理必然导致大量的数据交互，将使CPU的利用率大大降低。
背景 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。 批处理MR MPP 对比 批处理架构（如 MapReduce） MPP架构 优势 若某个Executor执行过慢，那么这个Executor会慢慢分配到更少的task执行，批处理架构有个推测执行策略，推测出某个 对于MPP架构来说，因为task和Executor是绑定的，如果某个Executor执行过慢或故障，将会导致整个集群的性能就会受限于这个故障节点的执行速度，所以MPP架构的最大缺陷就是——短板效应。 另一点，集群中的节点越多，则某个节点出现问题的概率越大，而一旦有节点出现问题，对于MPP架构来说，将导致整个集群性能受限，所以一般实际生产中MPP架构的集群节点不宜过多。 不同点： 批处理架构和MPP架构的不同点可以举例来说：我们执行一个任务，首先这个任务会被分成多个task执行，对于MapReduce来说，这些tasks被随机的分配在空闲的Executor上；而对于MPP
2、MPP(大规模并行处理)架构 (MPP架构) 3、 MPP架构特征 ● 任务并行执行; ● 数据分布式存储(本地化 4、 MPP服务器架构 它由多个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。 、BI 系统和决策支持系统 6、MPPDB架构 MPP 采用完全并行的MPP + Shared Nothing 的分布式扁平架构，这种架构中的每一个节点（node）都是独立的、自给的、节点之间对等，而且整个系统中不存在单点瓶颈 MPPDB架构 7、 MPPDB特征 MPP 具备以下技术特征： 1) 低硬件成本：完全使用 x86 架构的 PC Server，不需要昂贵的 Unix 服务器和磁盘阵列； 2) 集群架构与部署：完全并行的 存储策略进行数据存储；同时采用先进的压缩算法，减少存储数据所需的空间，可以将所用空间减少 1~20 倍，并相应地提高 I/O 性能； 4) 数据加载高效性：基于策略的数据加载模式，集群整体加载速度可达
据美国《商业周刊》10月17日报道，百度新进首席科学家吴恩达(Andrew Ng)计划研究人工智能的子域-深度学习领域，旨在通过训练类人思维电脑提升搜索结果与计...
Wolfram 是全世界最受尊敬的计算机软件和云计算公司之一，也是科学和技术创新的强大源动力。我们以追求科学、技术和工具的发展为长期愿景，从而让计算在当今和未来...
今天我们来聊一聊RocketMQ 的架构原理 RocketMQ是如何承受高并发的呢？ 先聊一聊RocketMQ是怎么实现高并发的呢，我们先从它的单机模式说起。 其实这就是RocketMQ承受高并发的原理，当然，关于它是如何将流量分配到集群的每台机器上，这个问题以后会单独讲解，今天主要聊一聊总体的架构原理。 RocketMQ是如何存储大量消息数据的呢？ 了解了这些概念后我们再重新讨论我们的主题，RocketMQ挂掉了怎么办 Rocket对此的解决方案是Broker主从架构以及多副本策略，上边介绍Broker的时候我们也说了，它是有主从的，我们看下图： RoketMQ的基本架构原理就是这样了，当然这只是个总体的架构，很多细节的东西都可以去深入探索，欢迎小伙伴们关注后续的文章，和HUC王子一起细嚼慢咽，探索消息中间件的乐趣吧。
前言 为了帮助开发着打造一款优秀的APP，Google可谓费尽心力，推出了各种诸如MVP,MVVM等等项目架构的思路，帮助开发者更加高效的开发，尽管这样，Google还是接着推出了一个新的项目架构，以便给予开发者更多的选择 ，至于这种架构思路和MVP等框架的优劣，各位看完文章或许自有定论。 Google大礼包 这次Google推出了一套新的项目架构组件和架构思路，从UI到Data,帮助我们更加精准的开发自己的APP。 5.总结 我们现在回头看整个架构 其实最有有趣的就是UI-ViewModel这个部分，这套架构至少可以帮助我们做到一下几点： UI与Data真正分离 异步调用和逻辑控制可以更加精细（因为对生命周期感知更多 【包括高级UI、性能优化、架构师课程、NDK、Kotlin、混合式开发（ReactNative+Weex）、Flutter等架构技术资料】，希望能帮助到您面试前的复习且找到一个好的工作，也节省大家在网上搜索资料的时间来学习
后来尽管因为智能手机衰退和台积电先进制程而导致销售额下降，跌落到了全球第四的排名。 有分析表示，这些年为了与台积电在争夺先进制程工艺市场话语权方面，三星下足了功夫——投资、独立代工业务、挖人等。而取得现在的成果，三星代工技术能力和客户认可度的提升功不可没。 同时，目前来说，GAA还不是唯一的技术方向，台积电提出的先进封装是推动制程发展的保守做法，而探索硅之外的新材料更是被业内认为是从根本上改变现有制程工艺限制的方向，这其中包括采用InGaAs、锗纳米线等新材料的
微服务架构的演变 微服务架构的技术体系、社区目前已经越来越成熟。在最初系统架构的搭建，或者当现有架构已到达瓶颈需要进行架构演进时，很多架构师、运维工程师会考虑是否需要搭建微服务架构体系。 微服务是一种服务间松耦合的、每个服务之间高度自治并且使用轻量级协议进行通信的可持续集成部署的分布式架构体系。这一句包含了微服务的特点，微服务架构和其他架构有什么区别？以下对比一些常见的架构。 单体架构 单体架构是最简单的软件架构，常用于传统的应用软件开发以及传统 Web 应用。 从单体服务到分层的服务，再到面向服务、再到微服务甚至无服务，对于架构的挑战是越来越大。 微服务中的分布式 微服务架构属于分布式系统吗？答案是肯定的。 如果你是一位架构师，本系列课程提供了对于分布式系统问题的全面梳理，以及一些技术背后的理论，结合实践和目前业界先进的方案，对于技术选型和架构搭建提供了参考。
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