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 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。 图片.png高速数据导入和导出 主节点不是瓶颈，线性扩展低延迟 加载后立刻可用，不需要中间存储，不需要额外数据处理导入导出类型多样 外部数据源多样：ETL +文件系统+hadoop未完待续；
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。
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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？
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。 答：MPP架构。 相信了解过MPP架构的读者对这幅图不会陌生。也许在不同的分布式数据库产品中，节点角色的名称会有差异，但总体而言都是一个主节点加上多个从节点的架构。 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。 前文在MPP架构的概念、历史以及技术细节上与Hadoop架构做了对比，了解到了两者一些极为相似的地方，而且在广义上讲，Hadoop就是MPP架构的一种实现。
信创存储“换芯”看似简单，就是一个处理器的更换，但是因为主流信创架构芯片生态的欠缺，以及标准化、通用性的不足，使得软件适配工作量会非常大，加上规模的限制，造成了信创存储系统成本居高不下，信创存储初期，几乎 据了解，如今主流信创架构芯片存在多种技术路线，有x86、MIPS，也有ARM体系，且大多数芯片更专注计算市场，对于外部存储关注不够，典型的如PCIe外部连接通道的数量，不能够满足信创存储的需要。 汪振浩透露：对于ARM架构处理器，如对华为鲲鹏处理器的支持，宏杉科技也在积极布局之中。 也因为长期技术创新能力的积累，面对困难，宏杉科技的选择了因地制宜，最大程度发挥信创架构芯片潜力和价值的策略。
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.
图片声明:本文基本为多篇文章组合而成,仅供参考!(主要参考https://developer.aliyun.com/article/789901?spm=a2c...
因此那时选型非常简单：当你分析的数据库大小达到5-7TB时，我们只需要启动一个 MPP 迁移项目，迁移到一种成熟的企业 MPP 解决方案即可。 随着 Hadoop 越来越流行，MPP 数据库开始受到冷落。 许多供应商都将 Hadoop 定位为替代传统数据仓库，这意味着可以替代 MPP 解决方案。 ? 那么什么是 MPP？MPP 表示大规模并行处理，网格的所有独立节点都参与协调计算，这就是网格计算的方法。 它们都具有专门为MPP解决方案开发的复杂成熟的SQL优化器。 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。
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6.2.1 MPP的概念 在讨论MPP DB之前，我们先把MPP本身的概念搞清楚。MPP是系统架构角度的一种服务器分类方法。 对于SMP服务器而言，每个共享的环节都可能造成SMP服务器扩展时的瓶颈，而最受限制的则是内存。 通过分析NUMA和MPP服务器的内部架构与工作原理不难发现其差异所在。 首先是节点互联机制不同。 6．MPP数据仓库架构分类 前面讲到MPP架构非常复杂，通常用到数据库系统来屏蔽节点间的负载平衡和调度的复杂性。 相对而言，Share Disk不存在同步问题，计算节点故障后简单复位就可以恢复工作，但是存在共享存储导致的存储瓶颈问题。 本文选自本人新作《大数据架构详解：从数据获取到深度学习》6.2.1节。
Mpp本质上是project的文件后缀，还有一些其他可读的软件，但是没有原生项目好用 因为不仅读mpp文件，还能编辑文档 [软件名称]：Microsoft Project 2021 [软件大小]：4.多
场景描述 因兄弟项目中mysql有点扛不住了，要做sql优化，但是业务有点小复杂，优化起来有点麻烦(sql嵌套有点多)，便想着用Mpp数据库Greenplum测试下，看性能和复杂度怎么样，趟趟水。
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 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。 单独worker看，性能不及MPP，但是胜在scalability优异，几百个节点是没问题的，在集群性上远胜MPP。 ，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
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。
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 对于SMP服务器而言，每一个共享的环节都可能造成SMP服务器扩展时的瓶颈，而最受限制的则是内存。 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 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。 NUMA 通过限制任何一条内存总线上的 CPU 数量并依靠高速互连来连接各个节点，从而缓解了这些瓶颈状况。
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 ---- NUMA 非一致内存访问结构 ( Non Uniform Memory Access ) 系统架构 , 可以 集成多个处理器 , 使得系统在 " 处理事务 " 方面 , 有着 很高的性能 ; NUMA 架构中 , 处理器 访问 自己的本地内存速度很快 , 但是 访问 其它处理器的内存速度慢 , 这样为了 保证事物的执行性能 , 需要 减少 CPU 处理器之间的数据交互 , NUMA 架构 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
做架构设计，难免有时候被人问及系统的瓶颈在哪，那首先来了解下什么是瓶颈？ 服务器连mysql 是要通过tcp网络的，有连接就需要时间，再加上数据量如果大点，自然就成了瓶颈。 系统架构的设计是争对业务的，业务里如果存在这些红管子，就必须要有相应的解决办法。 不同人的处理方法不同，据我经验，可以将瓶颈子分成两类： 1.阻塞串行处理 2.异步并行处理 mysql,中间件的处理属于第一类，异步网关查询属于第二类。 当客户端请求量大时，事件模型的容量会成为瓶颈，这样仍然需要横向扩容的方式来解决，增加处理进程。
中提到， 能使团队更加敏捷的架构师比只做决定的架构师要更有价值，因为只做决定的架构师会成为团队的瓶颈（bottleneck）。显然，一个架构师的价值和他做的决定是成反比的。 尴尬的架构师 在进入阿里巴巴工作之前，我就职于eBay的支付部门。当时有一位架构师，所有的设计和方案都需要获得他的审批才能通过，结果他成了整个团队的瓶颈，很多事情都堆积在他那里。 尴尬的架构部门 如果说架构师是轻量级解决方案，那么还有一个“大规模杀伤性武器”——设立一个专门的架构部门。 在阿里巴巴的B2B部门曾经就有这样一个架构组。 架构组的“外人”想来指手画脚？这是多么碾压程序员的自尊心啊！——架构组，卒！ （3）技术架构？好吧，让我们架构组回归技术本身，做点纯技术的事情。 在我的职业生涯中，我看到过很多业务技术部门尝试设立技术架构组织，基本都以失败告终。 人人都是架构师 架构师不行，架构部门也不行。那由谁来做架构的事情呢？
mpp文件用什么软件打开，通常来说有很多软件都能打开mpp格式，但是既要可以编辑，又要能打开的软件，那就是project了因为它的原始编辑工具就是project项目管理工具；Project安装包下载以
从系统架构来看，服务器的CPU和内存架构可以分三类： SMP ：Symmetric Multi-Processor NUMA ：Non-Uniform Memory Access MPP ：Massive Parallel Processing 我本人不认为MPP是CPU和内存架构的一种；我认为他是SMP或者NUMA的分布式架构应用而已；本文后续说明。 两颗CPU的情况还马马虎虎能过得去，随着CPU数量的增大，CPU总线越来越成为瓶颈。怎么办？此时NUMA闪亮登场了。 2.现在的服务器：NUMA ? ? ? NUMA解决了SMP架构内存总线的瓶颈，确保每个CPU都有自己的私有内存和内存总线；如果本CPU的内存不够怎么办？通过CPU总线(QPI或UPI)和其他CPU协商去借。 SMP|NUMA架构下，所有的CPU都在一个server里，操作系统也是一个 MPP其实就是SMP|NUMA的多个server通过网络连接在一起，每个server都有自己的操作系统；MPP更多的是依赖多个
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