开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

mpp架构的慢节点

MPP 架构的慢节点问题

概念

MPP（Massively Parallel Processing）架构是一种高性能计算架构，它通过将任务分布到多个处理器上并行执行来实现高速运算。在 MPP 架构中，计算节点通常被称为“慢节点”和“快节点”。慢节点是指具有较高计算能力和较大存储容量的节点，它通常用于处理复杂的计算任务。相反，快节点具有较低的计算能力和较小的存储容量，但它们的数量较多，用于处理大量的数据。

问题

MPP 架构的慢节点可能会成为系统性能的瓶颈，因为它们可能无法充分利用计算资源。此外，慢节点的故障可能会导致整个系统的崩溃。

解决方案

为了解决 MPP 架构的慢节点问题，可以采用以下策略：

负载均衡：通过在多个节点之间分配任务，确保每个节点都能充分利用其计算资源。
容错设计：通过在多个节点上备份数据和任务，提高系统的可靠性和可用性。
自动扩展：根据系统负载动态调整节点数量，以确保系统始终具有足够的计算资源。
优化数据分布：通过优化数据分布策略，确保每个节点都能处理相似的数据量和计算任务。
监控和调优：通过监控系统性能和资源使用情况，不断调整和优化系统配置，以提高性能和可靠性。

推荐的腾讯云产品

腾讯云提供了多种计算和存储产品，可以帮助用户构建高性能的 MPP 架构系统。以下是一些建议的产品：

腾讯云 CVM：腾讯云虚拟机 (CVM) 提供了高性能的计算资源，可以用于构建慢节点和快节点。
腾讯云 TKE：腾讯云容器服务 (TKE) 提供了一种方便的方式来部署和管理容器化的应用程序，包括 MPP 架构的系统。
腾讯云 CFS：腾讯云文件存储 (CFS) 提供了一种高性能的分布式文件系统，可以用于存储和共享数据。
腾讯云 CLS：腾讯云日志服务 (CLS) 提供了一种方便的方式来收集、分析和监控系统日志，以便更好地了解系统性能和资源使用情况。

参考链接

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Greenplum MPP 架构

1.Greenplum MPP架构 Greenplum（以下简称GPDB）是一款开源数据仓库。...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...2.1.Greenplum 高可用性架构 Master节点和standby备用节点通过synch process来保证主备数据库的一致行；数据节点 segement 存在mirrio（一般存储在临近服务器上

4281 0

永洪MPP集市中各节点的详解

前言在永洪数据集市分为本地集市（单机版数据集市）和MPP集市（多机版数据集市）。如果用户数据量在GB级别，并且单机服务器配置还可以，采用本地集市可以达到数据加速的功能。...如果用户数据在TB级别，就可以采用MPP云结构来支撑秒级的数据分析响应速度。...N节点宕机后，First Backup Node被选举为新的N节点，并通知所有节点N即诶单已更换，同时对配置文件进行修改。要注意的是： MPP 集市中，Naming 节点只有一个，会存在单点故障。...ZooKeeper 有 Server 和 Client, 在这里 Client指的是 MPP 集市中的节点。...通过在 MPP 集市系统中启用多个备份 Naming 节点，ZooKeeper 选举出一个 First 备份 Naming 节点，ZooKeeper Client 连接到 Server, 通过心跳保持连接

2105 0

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...读取任意列的成本不一样，越靠后的列，成本越高。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。...读取任意列的成本是一样的。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。

3.2K1 0

MPP架构详解_大数据中心架构详解

非共享数据库集群有完全的可伸缩性、高可用、高性能、优秀的性价比、资源共享等优势。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。

2.2K1 0

MPP大规模并行处理架构详解

由于MPP是多台SPM服务器连接的，每个节点的CPU不能访问另一个节点内存，所以也不存在异地访问的问题。 MPP架构图： ?...举个例子，Teradata就是基于MPP技术的一个关系数据库软件（这是最早采用MPP架构的数据库），基于此数据库来开发应用时，不管后台服务器由多少节点组成，开发人员面对的都是同一个数据库系统，而无需考虑如何调度其中某几个节点的负载...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。...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架构的集群节点不易过多。

4.4K6 0

MPP架构与Hadoop架构是一回事吗？

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。...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？...下面是HDFS的架构图：所以回到最初说的那句话——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MPP架构中，数据往往会先指定分区Key，数据就按照分区Key分布在各个节点中。

2.4K3 0

Apache Doris，MPP架构数据库王者学习总结

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。...BE：BackEnd Doris的后端节点，负责数据存储，计算执行，以及compaction,副本管理等工作。...Tablet：Dorois表的逻辑分片，也是doris中副本管理的基本单位，每个表根据分区和分桶机制被划分成多个tablet存储在不同BE节点。...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.

2.8K3 0

Apache Doris : 一个开源 MPP 数据库的架构与实践

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?...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 )。...▌Doris 整体架构一、Doris 整体架构 ?

8.6K1 0

对比MPP计算框架和批处理计算框架

MPP设计中遇到的最大问题就是“落后者”(straggler)。如果某个节点在执行任何任务时都比其他的节点慢，那么不管集群规模多大，整体的执行性能都会由这个“有问题”的节点决定了。...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。...这就是为什么几乎所有的MPP系统的单集群大小不会超过50台服务器。 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。...如果慢节点慢到实在不能忍，推测执行可以就会介入：执行慢的节点的任务会在其他节点启动，同时执行（译者注：谁先执行完就用谁的结果，而没有执行完的task会被kill掉）。批处理是怎么做到这一点的？...根据我的个人经验，对比当前的MPP系统和Spark这类系统(相同的硬件环境)，spark普遍比MPP慢3到5倍。

2.2K11 0

面试官: ClickHouse 为什么这么快？

mpp 架构 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...性能制约（木桶原理），所以 mpp 架构数据库节点不宜太多，建议 50 以下，这也是与 spark 等批处理引擎的一个区别，具体来说，基于 HDFS 的 MapReduce task 数量等于输入分片...在同步点之间，根据 executor 的可用性，task 被随机分配给 executor，如果 executor 经常失败，性能低下，这时预测执行将起效——慢节点上的 task 将在其他节点上重启，重新调度...MPP 是完全对称的，一旦开始执行，集群中的每个节点并行执行相同的任务。这意味着 MPP 方案的并发级别完全与集群节点的数量无关。...根据经验，主流 MPP 系统与 Apache Spark 比较性能的话——同样硬件集群规模——Apache Spark 通常会慢 3-5 倍。

8414 0

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

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。...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。...在执行任务时，无法确定数据的位置，因此查询任务需要在所有节点上执行。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。...当进行并行计算时，计算任务会被分发到所有节点上进行计算，单节点瓶颈会成为整个系统短板，容错性差，可能会导致整个系统的响应缓慢。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。...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。

3953 0

李浩：无限节点的CDN架构演进

本文来自网心科技首席架构师李浩在LiveVideoStackCon 2017大会上的分享，李浩回顾了从迅雷时代到网心科技，P2P CDN的演进，以及挑战和应对方案。...文 / 李浩整理 / LiveVideoStack 大家好，我是来自网心科技的李浩，今天和大家分享一种新型CDN架构，汇聚家庭用户的闲置网络和计算资源构建的共享式CDN，整个过程会面临很多的技术挑战，...同时，不同协议的传输优先级，多个家庭节点之间网络距离的精确测定，用IP判断无法达到小区级的精度，多端数据共享，提高流量放大比等问题都需要有效解决。直播架构以典型的直播场景来展开介绍。...架构实例从数据流层面看，数据进入系统后，在IDC节点内部上行转发时会做多份拷贝，避免单链路的问题，因为这里是整条链路最脆弱的一环。...内部组网架构上面列出了我们内部组网的几次演进，最开始是固定的树状结构，根据运营商的拓扑结构，选定两到三个多线路BGP节点做为源，同时根据运营商拓扑结构选出区域中心点，例如华北、华东这些地域，组成一个比较清晰的三层架构

1.2K3 0

ES节点丢失导致实时数据导入速度特别慢

一个节点死机了，无法自动重启。通过logtash导数据，由于当天入的数据是0备份，节点丢失后，某些shard丢失，导致集群一直处于red状态。节点丢失后，该索引的导入速度直线下降。...经测试发现是logtash的原因，logtash的input阶段是一个线程，filter和output用一个线程。中间通过一个同步队列缓存数据。...如果在output的过程中出现问题，那么失败的数据会无限制地放回同步队列，然后队列中的数据被再次分配shard导入，分配到丢失shard的数据会再次失败，再次放入同步队列。...因此数据一直在同步队列和es的bulk中循环，导致整个索引的导入速度变慢。...STARTED 128322 110.3mb xxx.6.105 node-xxx.6.105-performance_test 3 经过一段时间后查看shard，发现其他shard增长的速度特别慢

4K2 0

MPP技术的优势与严重缺陷

它使用多个处理器或计算节点同时工作，以加快数据处理速度和提高性能。MPP架构通常用于处理海量数据的应用程序，如数据仓库、商业智能和大数据分析。 MPP常见的发力场景是数据仓库。...在数据仓库中，MPP架构意味着数据库服务被部署在多个节点中，共同完成存储、分析计算任务。常见的开源MPP数据仓库包括： 1. Apache HAWQ 2. Apache MADlib 3....但它只是在原有单机数据库的基础上做了改良，并没有完全脱离之前单机数据库的包袱。一些单机数据库，也可以通过增加中间件的形式组织为MPP架构，以增加存储和计算性能。...那要从它的实现原理说起。 MPP数据库的实现原理简单来说就是将数据库、数据表拆分到不同的节点存储，并将计算任务无差别地分发到各个节点进行运算，最后将各个节点得到的计算结果返回。...这种模式下，MPP数据仓库就会带来木桶效应、扩展性问题，这两个问题是MPP架构上娘胎里带来的天生缺陷，通过调优等技术无法完全解决，只能是不断优化去尽量避免这些问题。

3803 0

笔记：MPP库中特殊的join技巧

前言前阵子遇上了一个Starrocks上的SQL性能问题。之前没暴露原因有2: 没对单个SQL的内存消耗做限制。不到黑五，量没有上来。...暴露以后，赶紧做了fix——本质上是一个left join的sql，因此先想当然的减少两边表的数据量，但效果并不尽人意。此时左表为小表，右表为大表。...Boardcast 一开始在Starrocks官网上搜没有找到什么有效的资料，包括其对执行计划的解读也不是很详细。想了想，只能“追溯其根源了”。便打开了DorisDB的官网，翻了翻，发现写得非常清晰。...我简单总结下： MPP库在Join时是需要Shuffle数据的，因为数据散落在各个节点中。那么其性能优化本质就是减少数据寻找、挪动的开销。...最最常见的就是小表广播——当你的右表特别小的时候，这些数据会直接全量发到左表所在的数据节点（至内存），避免数据来回交换。当然，你不想这么写SQL——即小表在左，大表在右也可以。

1191 0

谈谈单节点应用架构与分布式架构

集群要解决的问题是高并发请求下单节点服务器存在性能上限和节点宕机导致不可用的问题. 分布式要解决的是单体架构无法进行细粒度的维护、开发、管理、隔离、优化、分配资源的问题....所以分布式和集群并不是必须绑在一起的,只是现实中大部分情况下是一起使用的. 如果使用的是单体式集群架构,就不需要面对分布式架构需要面对的问题....单节点应用到分布式应用常见的问题与解决方案我们试着梳理一下,单节点应用到分布式应用常见的问题与解决方案....宕机问题：单节点应用无法解决任何宕机问题,只需要节点宕机则服务必然不可用.节点宕机的解决方案只有多节点部署....小结本文简单谈谈了单节点应用与分布式架构的一些概念，旨在让刚接触分布式架构的小伙伴更好的理解它。

2066 0

Hyperledger Fabric学习笔记02-网络节点的架构

节点是区块链的通信主体，是一个逻辑概念。多个不同类型的节点可以运行在同一物理服务器上。有多种类型的节点：客户端、Peer节点、排序服务节点和CA节点。下图为网络节点架构图2-1： ?...Peer节点所有的Peer节点都是记账节点（Committeer），负责验证从排序服务节点区块里的交易，维护状态数据和账本的副本。部分节点会执行交易并对结果进行签名背书，充当背书节点。...背书节点是动态的角色，是与具体链码绑定的。每个链码在实例化的时候都会设置背书策略，指定哪些节点对交易背书后才是有效的。...也只有在应用程序向它发起交易背书请求的时候才是背书节点，其他的时候就是普通的记账节点，只负责验证交易并记账。...图2-1所示的Peer节点还有一种角色是主节点（Leader Peer），代表的是和排序服务节点通信的节点，负责从排序服务节点处获取最新的区块并在组织内部同步。

7453 0

Apache Doris 开源最顶级基于MPP架构的高性能实时分析数据库

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。...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。...而这两类流程通过一致性协议保证了业务的高可用性和数据的高可靠性。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。...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。...例如，它可以生成运行时过滤器，将其推送到探测端，并自动渗透到底部的 Scan 节点，从而大大减少探测中的数据量并提高连接性能。

5005 0

生产集群慢job造成节点负载过高影响其他job运行的排查记录

排查流程：收到业务反馈，在执行任务时很慢，提供了job的ID，经排查发现某些节点CPU负载很高，影响了他的job运行，而节点负载高的开始时间都是9:30左右。...image.png 经过我们排查找到9：37启动的一个任务大概执行7个小时。 image.png 找到耗时task执行的节点，确实发现负载很高，找到了任务的进程。...image.png 查看此进程的堆栈信息，发现很多full gc的次数，时间大概6个小时左右，频繁的full gc会使cpu使用过高。...image.png 查看job的进程的详细信息发现java heap内存只有820M，task处理的记录约为7400多万，造成堆内存不足频繁的发出full gc。

5764 0

从架构特点到功能缺陷，重新认识分析型分布式数据库 (转载非原创)

为了保证各节点的独立计算能力，MPP数据库通常采用ShareNothing架构，最为典型的产品是Teradata（简称TD），后来也出现Greenplum（简称GPDB）、Vertica、Netezza...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。...缺陷：批处理 MPP架构下，工作负载节点（对GPDB而言是Segment节点）是完全对称的，数据均匀的存储在这些节点，处理过程中每个节点（即该节点上的Executor）使用本地的CPU、内存和磁盘等资源完成本地的数据加工...这个架构虽然提供了较好的扩展性，但隐藏了极大的问题——Straggler，即当某个节点出现问题导致速度比其他节点慢时，该节点会成为Straggler。...并发由于MPP的“完全对称性”，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，这意味着MPP支持的并发数和集群的节点数完全无关。

5321 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭