Lexer：词法解析器，输入sql语句，吐出一个个token。最终将这些token加上一些有意义的信息按规则组织起来就是最终的Ast树。 options.only_analyze); AST是由Interpreter来解析的，执行结果是一个BlockIO,BlockIO是对 BlockInputStream 和 BlockOutputStream
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。 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。
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。 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。
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
，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。
1、 什么是MPP？ 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)。 2、MPP(大规模并行处理)架构 (MPP架构) 3、 MPP架构特征 ● 任务并行执行; ● 数据分布式存储(本地化 4、 MPP服务器架构 它由多个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适合替代现有关系数据机构下的大数据处理，具有较高的效率。
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。 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： ?
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
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。
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。
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。 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
seek_position: 指定原始视频文件的开始解析位置，单位: ms。 save_num: 保存视频帧的数量。 dst_dir: 保存视频帧的目录。 seek_position: 指定原始视频文件的开始解析位置，单位: ms。 test_duration: 测试时间，单位: s。 display_x: 显示区域的x坐标。 parse_wav_header_enable：指定是否使用sample 内部wav header 的解析。 (ms) video_dst_file:解析出来的视频数据生成的文件路径 audio_dst_file:解析出来的音频数据生成的文件路径 subtitle_dst_file:解析出来的文字数据生成的文件路径 生成解析文件 video.bin 和audio.bin。 8.8.2 sample_file_repair 测试目的： 该sample 用来修复mp4 文件。
MPP结构： 129 GTM节点， 130 coordinator、gtm_proxy、datanode（1、2、3）节点，131 coordinator、gtm_proxy、datanode（4 、5、6） 配置文件： #parse mode MPP. #129 gtm, 130 coord1, gtmproxy1 and 3 datanodes, 131 coord2, gtmproxy2
环境准备 node 操作系统 IP 内存 gbase版本 gbase1 redhat7.3 192.168.30.101 2G GBase8a_MPP_Cluster-License-9.5.2.39 -redhat7.3-x86_64 gbase2 redhat7.3 192.168.30.102 2G GBase8a_MPP_Cluster-License-9.5.2.39-redhat7.3-x86 _64 gbase3 redhat7.3 192.168.30.103 2G GBase8a_MPP_Cluster-License-9.5.2.39-redhat7.3-x86_64 安装系统时建议在 GBase 8a MPP Cluster 安装 主节点上传安装介质 主节点为 192.168.30.101，因此上传安装介质到主节点 /opt 目录下。 主节点解压安装包 cd /opt tar xfj GBase8a_MPP_Cluster-License-9.5.2.39-redhat7.3-x86_64.tar.bz2 解压成功后，/opt 目录会多出一个
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
这种设计理念效果很好，使MPP具有了比较凑合的扩展性。 MPP是完全“对称的”，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， 就是说MPP支持的并发数和集群的节点数没有关系。 在两个同步点之间，这些任务被随机的分配到空闲的executor上，这就和MPP不同了，MPP的task是和存储这个task要处理的数据的节点绑定的。 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。 50个节点的MPP集群，性能和250的节点的spark集群性能相当，但是spark集群规模可以超过250个节点，但是MPP做不到。
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