这背后的秘密，其实就是MPP架构的魔力。 两年前，阿三接到一个紧急电话。一家电商企业的首席技术官急切地说："我们的数据分析平台崩溃了，双十一实时报表全部瘫痪，CEO火冒三丈！" ...MPP架构：打破数据分析的速度极限 MPP(大规模并行处理)架构是一种分布式计算架构，它将一个大任务分解成多个小任务，分配给多个计算节点并行处理。 每个节点独立完成自己的任务，最后将结果合并。...一家金融机构使用Impala分析交易数据，将查询时间从小时级缩短到分钟级。 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....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。...无论技术如何演进，MPP架构已经成为现代数据分析的基石，它让"亿级秒开"从梦想变成了现实。
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。
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。...如上图为GPDB的基本架构，客户端通过网络连接到gpdb，其中Master Host是GP的主节点（客户端的接入点），Segment Host是子节点（连接并提交SQL语句的接口），主节点是不存储用户数据的
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。...在GreenPlum的官方文档中就写道：“Hadoop就是一种常见的MPP存储与分析工具。Spark也是一种MPP架构。”来看下面的图，更能体会到两者的相似性。 问：这是什么架构？...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。...比如想要存储一个极小的表，MPP产品也许会根据分区Key将其拆分到100个节点中去，而HDFS用一个文件块存储就够用了。 未来发展 前面讲到MPP产品对结构化数据的计算和存储都更有效率。
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？...Druid的关键特性如下： 亚秒级的OLAP查询分析：采用了列式存储、倒排索引、位图索引等关键技术； 在亚秒级别内完成海量数据的过滤、聚合以及多维分析等操作； 实时流数据分析：Druid提供了实时流数据分析
而内存交换（Swapping）是一种提升内存效率的机制，它可以通过将内存中某些不使用的内容移动到磁盘上，当需要使用的时候再移动回来。...接下来，我们看看如何使用MemProcFS来提升我们内存取证分析的效率。 MemProcFS可以允许我们在文件系统视图中一次性查看多个Volatility插件的输出结果。...，比如说注册表分析或日志分析等。...总结 每一种安全分析和调查都有其独特的的目标，而深入分析取证文件所采用的方法也因实际情况而定。...希望本文能够给信息安全取证人员提供一些新的思路，最大程度地实现取证分析效率的提升。
在 MPP 架构中，MPP采用非共享架构（Share Nothing）， 每个节点都拥有独立的磁盘存储和内存系统，它们在计算过程中独立运行，不需要关心整个集群的状态，也不关心其他节点存储的数据信息。...MPP架构常用于数据仓库、数据集市、大数据分析等场景，其分布式设计能够有效应对数据规模的不断增长和复杂度的提高，但也会面临一些挑战。 ---- 优点 MPP 架构的优点包括： ....一致性：由于每个节点本质上仍然是数据库，因此 MPP 架构在设计时优先考虑一致性（C），其次考虑可靠性（A），尽量做好分区容错性（P）。这使得 MPP 架构能够保证数据的一致性。...低延迟：MPP 架构中，各个节点的运算延迟相对较低。 缺点 然而，MPP 架构也存在一些缺点： 扩展性：由于非共享架构，MPP 架构在存储位置上不透明，数据在存储时通过哈希确定物理节点。...另外，MPP架构本身的节点数和数据量较大，节点故障成本也较高。 分布式事务：MPP 架构一般致力于实现分布式事务，但在分布式环境中实现事务后，扩展性一定会受到影响。
，即：时间效率和空间效率。...时间效率也称为时间复杂度；空间效率也称为空间复杂度。在计算机技术发展的几十年中，空间资源变得不是非常重要了，因此在一般的算法分析中，讨论的主要是时间复杂度，当然空间复杂度的分析也是如此。...该定理说明了一个算法整体效率是由具有较大增长次数那部分决定的（效率差的那部分）。...下表给出了基本的效率类型。 ? 这里有道很有意思的题目，暂时留在这里，题目来自《算法设计与分析基础》。 ?...经验分析是对一些样本输入进行时间或者是操作次数的统计，做出他们的平均值，可以看做是平均效率。也可以使用语言本身提供的系统函数来计算程序执行的时间。
文章目录 一、NUMA 非一致内存访问结构 二、NUMA 架构优势分析 二、SMP、NUMA、MPP 架构 一、NUMA 非一致内存访问结构 ---- 非一致内存访问结构 , 英文名称 Non Uniform..." , 但是 处理器 访问 自己的内存 要比 访问 其它处理器的内存 速度要快 ; NUMA 非一致内存访问结构 , 可以 支持 CPU 扩展 , 可以扩展上百 CPU 处理器 ; 二、NUMA 架构优势分析...适合 OLTP ( On-Line Transaction Processing 联机事务处理过程 ) 事务处理场景 ; 使用 OLTP 程序时 , 如果 用户 访问 中心数据库 , 采用 SMP 架构的效率要比...MPP 要高 ; 二、SMP、NUMA、MPP 架构 ---- 商用服务器 的 应用层系统架构 一般有 3 种 : 对称多处理器结构 , 英文名称为 " Symmetrical Multi-Processing...非一致内存访问结构 , 英文名称 Non Uniform Memory Access , 简称 NUMA ; 海量并行处理结构 , 英文名称 " Massive Parallel Processing " , 简称 MPP
背景介绍 Apache Doris是一个基于MPP架构的易于使用，高性能和实时的分析数据库，以其极高的速度和易用性而闻名。...2.0.2版本在标准基准测试上实现了超过10倍的性能提升，日志分析和湖仓场景全面提升，数据更新和写入效率更加高效稳定，支持更全面的多租户和资源隔离机制，在资源弹性和存储计算分离的方向上迈出了新的一步。...核心概念 Apache Doris的架构 Apache Doris 的整体架构如下图所示。Doris 架构非常简单，只有两种类型的流程。...这种高度集成的架构设计大大降低了分布式系统的运维成本。 Apache Doris的整体架构 在接口方面，Apache Doris采用MySQL协议，支持标准SQL，与MySQL方言高度兼容。...查询引擎 Doris 在其查询引擎中采用 MPP 模型，实现节点之间和节点内部的并行执行。它还支持多个大型表的分布式随机连接，以处理复杂的查询。
常用的有迭代器，foreach循环，for循环，stream来遍历List，但是他们的效率是大不一样的，来看看！...Iterater程序耗时：883000 ms Foreach程序耗时：42800 ms For循环程序耗时：35400 ms Stream程序耗时：10080900 ms 由此可见，普通For循环的效率最快...(效率由高到低） for>foreach>iterater>stream
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...，用于报告和分析。...具体的业务场景包括： 数据仓库建设 olap分析 用户行为分析 系统监控分析 优点：传统数仓可以做的事情doris也可以做，查询分析引擎做的事情doris也能搞定。...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.
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）。...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。...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。
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...2.3 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。...由于MPP系统因为要在不同处理单元之间传送信息，在通讯时间少的时候，那MPP系统可以充分发挥资源的优势，达到高效率。...SMP的优势 MPP系统因为要在不同处理单元之间传送信息，所以它的效率要比SMP要差一点。在通讯时间多的时候，那MPP系统可以充分发挥资源的优势。...因此当前使用的OTLP程序中，用户访问一个中心数据库，如果采用SMP系统结构，它的效率要比采用MPP结构要快得多。
，MPP的效率要比SMP好。...通过分析下面 NUMA 和 MPP 服务器的内部架构和工作原理不难发现其差异所在。 ...相对而言， MPP 服务器架构的并行处理能力更优越，更适合于复杂的数据综合分析与处理环境。当然，它需要借助于支持 MPP 技术的关系数据库系统来屏蔽节点之间负载平衡与调度的复杂性。...4.5 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。...由于MPP系统因为要在不同处理单元之间传送信息，在通讯时间少的时候，那MPP系统可以充分发挥资源的优势，达到高效率。
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?...略少于百度统计，因此查询效率略高于百度统计 )，分钟级导入。...▌Doris 整体架构 一、Doris 整体架构 ?...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。...5、利用原始过滤条件以及 min、max 和 sum 等智能索引技术，将数据集查询范围尽可能地缩小，大大减少 I/O，提升查询效率。
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。...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.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...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。...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。...数据需要经过Master节点分发到Segment节点，同样使用copy命令进行数据卸载，数据也需要由Segment发送到Master节点，由Master节点汇总后再写入外部文件，这样就限制了数据加载与卸载的效率
架构特点： MPP是多机可水平扩展的架构，符合“分布式”的基本要求，其中TD采用外置集中存储而GPDB直接使用本地磁盘，从这点来说GPDB是更彻底的Share Nothing架构。...考虑到TD商业策略上采用一体机方案，不具有开放性，而GPDB具有较高的开源程度，下文中通过分析后者架构特点来分析MPP工作机制。...缺陷： Hadoop也有其明显的缺陷，主要是三点： 批量加工效率较低 MPP的拥护者往往会诟病Hadoop计算引擎执行效率低。...同时，Hadoop具备MPP所缺失的批量任务调整能力，数据的多副本存储使其具有更多“本地化”数据加工的备选节点，而且数据加工处理与数据存储并不绑定，可以根据节点的运行效率动态调整任务分布，从而在大规模部署的情况下具有整体上更稳定的效率...相比之下，MPP在相对较小的数据量下具有更好的执行效率。
图片为了支持海量数据存储和处理等方面的需求，为高端数据仓库提供解决方案，达梦数据库提供了大规模并行处理MPP架构，以极低的成本代价，提供高性能的并行计算。...通过使用MPP可以解决以下问题：需要较高的系统性能支持以支持大量的复杂查询操作硬件束缚对数据库响应能力的影响降低数据库成本视频讲解如下：一、 DM MPP系统架构当前主流的数据库系统架构有完全共享、共享存储...这几种数据库系统架构的整体结构如下图所示。...DM MPP采用的完全对等无共享体系架构，结合了完全无共享体系的优点，在此基础上又前进了一步，不采用增加主控制节点来协调所有并行处理的主从式方法，而是各个节点完全对等，更进一步简化了体系的实现，也消除了系统可能存在的主节点瓶颈问题...DM MPP的系统架构如下图所示。DM MPP中的每一个DM数据库服务器实例作为一个执行节点，简称EP。客户端可连接任意一个EP节点进行操作，所有EP对客户来说都是对等的。
今天，我要分享一个我为 Open WebUI 开发的实用小工具 —— 一个能够实时统计文本生成效率的 Python 函数。...核心功能一览 这个 Filter 类主要实现了三个核心指标的统计： 总字符数统计：区分统计中文字符、英文单词和标点符号 响应时间计算：精确到毫秒的内容生成耗时 文本生成速度：每秒生成的字符数，直观展示模型效率
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