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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。 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 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。列存小结:压缩比高。仅仅支持AO存储(后面会将)。 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

典型的代表Oracle Rac, 它是数据共享,可通过增加节点来提高并行处理的能力,扩展能力较好。其类似于SMP(对称多处理)模式,但是当存储器接口达到饱和的时候,增加节点并不能获得更高的性能 。 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。 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架构与Hadoop架构是一回事吗?

    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。

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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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    MPP DB技术分类

    随着数据量的增大,传统数据库如Oracle、MySQL、PostgreSQL等单实例模式将无法支撑大量数据的处理,数据仓库采用分布式技术成为自然的选择。 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。 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。 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。 ,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

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    Oracle GoldenGate微服务架构

    Oracle GoldenGate支持两种架构,经典架构和微服务架构(MA)。 一、Oracle GoldenGate体系结构概述 下表描述了两种Oracle GoldenGate体系结构以及何时使用每种体系结构。 经典架构 微服务架构 它是什么? 但是,可以将与异构数据库关联的源Oracle GoldenGate Classic复制到具有Oracle的目标Oracle GoldenGate MA,或将源Oracle GoldenGate MA与Oracle 它以事务完整性和最小的现有基础架构开销移动已提交的事务。它的模块化体系结构使您可以灵活地提取和复制所选数据记录,事务性更改以及跨各种拓扑的DDL(数据定义语言)更改。 Database X N/A X MySQL X N/A X SQL Server N/A X X Terradata N/A N/A X 三、Oracle GoldenGate微服务架构的组件 您可以使用

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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 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 2.3 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。 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。 显然,NUMA架构更适用于OLTP事务处理环境,当用于数据仓库环境时,由于大量复杂的数据处理必然导致大量的数据交互,将使CPU的利用率大大降低。

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    Oracle数据库的文件以及Oracle体系架构

    第一部分、Oracle数据库的文件 1、参数文件:控制实例的行为的参数的集合 参数文件的作用 设定数据库的限制 设置用户或者进程的限制 设定数据库资源的限制 调整系统的性能 主要的参数文件 SGA_TARGET :Oracle在SGA区(SGA是Oracle最重要的一块内存区域,存放各种各样的数据、SQL解析以及redo日志等等)需要分配多大的内存。 SGA和PGA基本就是oracle使用的内存的总和。 当数据库的架构改变时,比如增减,删除文件时,会更新数据文件。 包含了数据库恢复时候需要的一些信息,用于数据库的恢复。 日志文件的状态可参见:Oracle日志文件的状态current/active/inactive/unused 第二部分、Oracle体系架构 Oracle整体架构图 ?

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