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mpp架构的问题

在云计算领域，MPP（Massively Parallel Processing）架构是一种高性能计算架构，它可以在多个处理器之间并行处理大量数据。MPP架构的主要优势在于其能够处理大量数据，并且能够在短时间内完成复杂的计算任务。MPP架构的应用场景包括大数据处理、机器学习、人工智能、金融分析等。

在腾讯云中，可以使用腾讯云CVM（Cloud Virtual Machine）和腾讯云CDB（Cloud Database）来构建MPP架构的系统。CVM是腾讯云提供的高性能计算虚拟机，可以支持多个处理器和高速网络，以实现高性能计算。CDB是腾讯云提供的分布式数据库，可以支持大量数据的存储和处理，并且具有高可用性和高可扩展性。

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这些产品可以帮助用户快速构建MPP架构的系统，并且可以方便地进行扩展和管理。

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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...像segment一样，master和standby 应该部署在不同的主机上，以保证集群不出现单节点故障问题。客户端只能连接到primary master并在上面执行查询。

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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。...Postgres Server进程的功能组件可以分成两大类：查询执行和存储管理 2.gp数仓平台概览大致上可以分为四层：从下至上依次为核心架构层图片.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（segment instances...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。

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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。

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MPP大规模并行处理架构详解

这个问题不少小伙伴在面试时都遇到过，因为对MPP这个概念了解较少，不少人都卡壳了，但是我们常用的大数据计算引擎有很多都是MPP架构的，像我们熟悉的Impala、ClickHouse、Druid、Doris...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。...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： ?...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？...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。

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MPP架构与Hadoop架构是一回事吗？

这种概念上的含混不清之所以还在流传，主要是因为不懂技术的人而喜欢这些概念的大有人在，所以也并不在意要去澄清概念。“既然分布式数据库是MPP架构，那么MPP架构就等于分布式数据库应该也没什么问题吧。”...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。...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。...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。...有人说，MPP产品不能处理大规模数据，是因为元数据的量十分巨大。其实，同样的问题也存在于Hadoop相关框架中。另一方面，Hadoop相关框架能处理多大量的数据，与具体的实现有很大关系。

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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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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?...▌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。

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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。...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。...小结总之，MPP 架构是一种高性能的数据库系统架构，适用于中等规模的结构化数据处理。尽管它存在一些局限性，但在某些场景下，其性能优势仍然使其成为一个有吸引力的选择。

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MPP技术的优势与严重缺陷

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。...这样一种架构势必解决了一些问题，解决了超过单机数据库能承受的中等规模数据的存储与计算问题。但也带来了一些新的问题。...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。

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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。

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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。...中国火锅连锁店海底捞与Doris建立了一个统一的数据仓库，以取代其由Apache Spark，Apache Hive，Apache Kudu，Apache HBase和Apache Phoenix组成的旧复杂架构...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。

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服务器体系(SMP, NUMA, MPP)与共享存储器架构(UMA和NUMA)

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...SMP服务器的主要特征是共享，系统中所有资源(CPU、内存、I/O等)都是共享的。也正是由于这种特征，导致了SMP服务器的主要问题，那就是它的扩展能力非常有限。...在MPP系统中，每个SMP节点也可以运行自己的操作系统、数据库等。但和NUMA不同的是，它不存在异地内存访问的问题。换言之，每个节点内的CPU不能访问另一个节点的内存。...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。

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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

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【Linux 内核】NUMA 非一致内存访问结构 ( NUMA 概念介绍 | NUMA 架构优势分析 | SMP、NUMA、MPP 架构 )

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...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 架构只适合 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 " , 简称 SMP ; 非一致内存访问结构 , 英文名称

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有了轻量级的 SPL，MPP 还有多大必要？

为了获得更好的数据库计算性能，经常会采用 MPP 数据库，如 Greenplum、Vertica、IQ、TD Aster Data 等。MPP 有较好的性能，但应用成本很高。...MPP 的硬件资源消耗很大，需要较高的硬件成本，如果使用商用软件还需要支付昂贵的授权费用。MPP 的运维也很复杂，每个节点需要单独维护，分布式架构下数据均匀分布和一致性保证等都会增加运维的复杂度。...采用 MPP 主要是为了更好的计算性能，如果能轻量级低成本地解决性能问题那就用不上 MPP 了。能做到吗？...比如股票连涨问题以及更复杂一些的电商漏斗运算（这些并不是多奇怪的需求，业务中经常会碰到），用 SQL 实现就非常非常困难，通常要借助 Python 或 Java 来实施。...开放性的好处不言而喻，不仅可以避免 ETL 带来的数据库容量和性能方面的问题，还可以充分保障数据和计算的实时性，对 T+0 计算场景十分友好。

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数仓数据处理DB基本概念解析与理解 OLAP OLTP HATP 异同 MPP架构

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。...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...当系统需要数据订正时，重放消息，修正实时处理代码，扩展实时处理系统的并发度，快速回溯过去历史数据。这样的架构简单，避免了维护两套系统还需要保持结果一致的问题，也很好解决了数据订正问题。

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分布式系统的架构问题

原文作者：Munish Gupta 原文地址：https://dzone.com/articles/architecture-concerns-for-distributed-systems 应用架构不断发展...，正在从一大块巨石的时代演变为更加分布式的基于设计的模型。...作为其中的一部分，我将详细介绍一些在迁移到分布式应用模型时变得突出的架构问题。调度/编排管理：从管理数百个实例到管理上千个实例，需要能以无缝的方式跨主机调度或编排服务实例和服务容器。...像Flannel, Weaveworks, and Calico都是这一领域的产品监控/审计/日志记录：随着数千个容器的运行，监视/审计/记录每一个容器成为了一个棘手的问题。...在您的经验中，还有其他什么是分布式应用程序的关键架构问题吗?如果有，请分享。

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分布式系统的架构问题

这个变革的关键引发因素之一是云计算的出现，以及它在处理不断增长的规模方面的能力。...当一个企业主要沉浸在构建和管理单一应用程序的模型中（人和过程），构建新的分布式系统的过程需要重新学习一些旧的设计技术并采用一些新的模式。...作为其中的一部分，我将详细介绍某些架构问题，当转向分布式应用程序模式时，这些突出的问题....监视/审计/日志记录：在运行数千个容器的情况下，监视/审计/记录每个容器成为一个棘手的问题。数据/日志需要从每个容器中取出来进行分析。...根据您的经验，还有什么是分布式应用程序的关键架构问题？如果是这样，请分享。

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现有React架构无法解决的问题

这就是「极致性能优化」问题。本文来聊聊React性能优化无法解决的问题。 props下钻前端框架普遍遵循「单向数据流」。既然是单向数据流，那就存在跨组件传递props的情况。...props下钻的性能思考一个问题：对于上面的例子，当调用中的setNumber方法改变number后，哪些组件会重新render？...可以理解为React内部实现的「props下钻」），所以并不能解决这个问题。...Signal 解决这个问题的关键在于 —— 明确状态与组件的依赖关系。这种建立组件与状态之间依赖关系的技术叫「响应式更新」（熟悉Vue的同学应该不陌生），也有些框架称其为Signal。...应用这种技术的框架（比如Vue、Qwik），当状态变化，只有依赖该状态的组件会更新。总结正是由于React底层架构的原因，导致应用的性能优化无法达到最理想的状态。

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iOS开发中的CPU架构问题

首先，之所以提到CPU架构的问题，其实是因为我们iOS开发使用的静态库与动态库与之紧密相连。...两个不同品牌的CPU，其产品的架构也不相同，例如，Intel、AMD的CPU是X86架构的，而IBM公司的CPU是PowerPC架构，ARM公司是ARM架构"（摘自百度）通常，我们知道电脑的CPU架构有...X86和X64等，但是手机的主流CPU架构是ARM架构，因为采用ARM架构的CPU是一种微处理器，这种处理器功耗低，体积小，更适合手机使用，iPhone的CPU也是如此。...注意：一般的情况下，build Active Architecture only选项默认在Debug模式下是YES, Release模式下是NO，但是我们在开发的时候，有时候也会遇到一些第三方文件找不到路径的问题...五、遇到的问题在这里记录一个在开发中遇到的问题。曾经在使用CocoaPods管理第三方的时候，遇到了“library not found for -lXXX”的错误，当时使用了Masonry的库。

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