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    MPP DB技术分类

    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。 但节点互联网络仅供MPP服务器内部使用,对用户而言是透明的。 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。 但是MPP服务器需要一种复杂的机制来调度和平衡各个节点的负载和并行处理过程。目前,一些基于MPP技术的服务器往往通过系统级软件(如数据库)来屏蔽这种复杂性。 相对而言,MPP服务器架构的并行处理能力更优越,更适合复杂的数据综合分析与处理环境。当然,它需要借助支持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。 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。

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    Batch、MPP、Cube 和 Hadoop

    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。 OLAP over Hadoop:例如Kylin,Druid,AtScale,Kyvos SQL over Processing Framework系统的共同特点是“Hadoop通用计算框架+SQL解析引擎 ”,存储层、执行引擎层、SQL解析层三者分离,可以方便替换执行引擎,对使用者而言,同一份数据可以采用不同并行执行引擎来分析。

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    SMP、NUMA、MPP体系结构介绍

    MPP的效率要比SMP好。 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。 也就是说:操作相互之间没有什么关系,处理单元之间需要进行的通信比较少,那采用MPP系统就要好。因此,MPP系统在决策支持和数据挖掘方面显示了优势。 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。

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    MPP大规模并行处理架构详解

    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。 MPP 即大规模并行处理结构。MPP的系统扩展和NUMA不同,MPP是由多台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。 MPP结构扩展能力最强,理论可以无限扩展。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: ?

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    从 Clickhouse 到 Snowflake: MPP 查询层

    这种方式可以复用Clickhouse当下优秀的计算能力,但是实现上想在不侵入Clickhouse源码的前提下改进扩充非常难,比如Clickhouse纯手工打造的SQL 解析器,想增加一条SQL 就需要改动很多模块 ) Master 节点,这个跟存算分离架构中的Master节点是一体的,由于在存算分离中,所有DDL 语句的执行都是通过Master节点来调度执行的,所以Master节点在执行DDL 任务的过程中通过解析 Clickhouse节点,发送SQL语句;当前这个Clickhouse节点作为本次查询的Initiator,把查询转发给Master; Master节点根据Catalog中的Schema做查询SQL的解析 Initiator,Initiator把结果根据不同的协议进行格式化,返回给客户端; 整个查询的执行过程中,数据流不经过Master节点,降低Master节点的压力;Master单节点可以支撑万级QPS的查询解析请求 所以我们抛弃了这种方式,选择在ClickHouse同进程内、Processor执行框架之上实现MPP 查询层,如右下图所示: (实现MPP查询层) 方案的整体思路及优势如下: MPP 计算层跟Clickhouse

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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

    MPP 即大规模并行处理结构。MPP的系统扩展和NUMA不同,MPP是由多台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。 MPP结构扩展能力最强,理论可以无限扩展。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。 但是MPP服务器需要一种复杂的机制来调度和平衡各个节点的负载和并行处理过程。目前,一些基于MPP技术的服务器往往通过系统级软件(如数据库)来屏蔽这种复杂性。 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。

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    smp,numa和mpp体系结构总结

    扩展能力低中等高现有规模2-4个cpu最优,IBM的BOOK技术能扩展到8个可支持上百个cpu以能支持数千cpu瓶颈内存访问冲突并且受总线带宽限制非本地内存访问的速度慢,交叉锁的延迟网络速度 NUMA和MPP 的区别: NUMA的节点互联机制是机器内部模块实现(交叉开关),MPP是通过网络(I/O)。 MPP的交互通过网络,交互过程并行。 在数据一致性问题上,NUMA使用硬件处理保证内存中数据一直,而MPP把这个问题交给了软件开发者处理(分布式共识算法)。 三种构架其实就是从SMP的紧耦合到MPP的松散耦合的变化,它们各有优点。目前的多核CPU中借鉴了NUMA和SMP的优点,每个核心独享一个一级缓存,几个核心共享一个二级缓存等设计。 MPP集群中的单个服务器也会使用NUMA构架的机器。

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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。 要注意的是: MPP 集市中,Naming 节点只有一个,会存在单点故障。Yonghong 通过 ZooKeeper 的领导者选举,选举新的 Naming 节点来实现 Naming 节点的双活。 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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