本文分享 LS DYNA 求解器在 SMP 和 MPP 两种计算模式下的计算效率对比，LS DYNA 求解器有三种计算模式，分别为：SMP：共享式多核计算MPP：分布式多核计算Hybrid：SMP+MPPHybrid 是把 SMP 和 MPP 两种计算模式混合在一起，此次仅对比 SMP 和 MPP 两种计算模式。1. SMP 和 MPP 简介SMP 和 MPP 两种计算模式，分别指的是什么，两种计
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2024-02-19 22:29:08
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# Hadoop 和 MPP DB 相结合实现
## 1. 概述
在本文中，我们将讨论如何将Hadoop和MPP（Massively Parallel Processing）数据库相结合来实现更强大的数据处理和分析能力。Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，而MPP数据库是一种具有并行处理能力的关系型数据库。通过将它们结合起来，我们可以充分利用它们各自的优势，提高数据处理的速度和效率。
原创
2023-12-06 04:23:37
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浅谈Hadoop体系和MPP体系引言如题，在大数据发展至今，为了应对日益繁多的数据分析处理，和解决客户各种奇思妙（怪）想需求，形形色色的大数据处理的框架和对应的数据存储手段层出不穷。有老当益壮的Hadoop体系，依靠Hadoop巨大的社区生态支撑，加上各种开源（白嫖）组件的组合，其通用性，易用性，对于很多数据量不是很大，同时不那么追求极致性能的公司很友好。同时还有各种各样的MPP大规模并行计算框架
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2023-08-31 11:26:22
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今天我们来看看MPP类型数据库。 和MapReduce类似，两者都采用大规模并行处理架构来对海量数据进行以大数据分析为主的工作，不同之处在于MPP通常原生支持并行的关系型查询与应用，不过这一点，Hadoop阵营也在逐渐通过在HDFS之上提供SQL查询接口来支持查询，甚至包括关系型查询。MPP数据库通常具有如下特点:· 无共享架构（Shared-Nothing）：每台服务器有独立的存储、内存及CP
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2023-11-22 10:55:42
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一，下面一张图为传统架构和Hadoop的区别主要讲以下横向扩展和扩展横向扩展：（Mpp 是hash分布，具有20节点）添加新的设备和现有的设备一起提供负载能力。Hadoop中系统扩容时，系统平台增加新节点之后，系统自动在所有节点之间均衡数据。纵向扩展：（oracle两个节点）向上扩展，指的是替换掉已经不能满足需求的硬件设备、采购更高性能的硬件设备，从而提升系统的负载能力。二，Hadoop集群是一种
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2023-08-11 15:58:28
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目录数据库构架MPP和批处理MPP概念MPP的设计缺陷将MPP和Batch进行结合MPP例子 Hadoop解决的问题MPP和Hadoop的区别小结数据库构架数据库构架设计中主要有Shared Everthting、Shared Nothing、和Shared Disk：Shared Everthting:一般是针对单个主机，完全透明共享CPU/MEMORY/IO，并行处理能力是最差的，典
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2023-08-21 11:52:19
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广义的Hadoop包括 Impala, Presto | Distributed SQL Query Engine for Big Data这些MPP架构的SQL引擎。Hadoop社区还在持续发展，Spark还在持续给人们带来惊喜，开源软件的迷人之处也在于此。先从NUMA说起吧，NUMA全称为Non-Uniform Memory Access，是主流服务服务器为了提高SMP的可
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2023-08-18 21:33:21
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MPP 与 Hadoop是什么关系？1. hadoop(hive)跟mpp的本质区别是什么，这个有的时候界限很模糊，比如说存储，如果我把ｍｐｐ的存储架在hdfs上，那存储模型就没有区别了，所以地下我打算还是用比较传统的认知来作区别。2. hive跟mpp的存储模型不一样，hive用的hdfs，而mpp需要自己做切分，自己做切分就带来动态调整的问题，hdfs的扩展是通过元数据来做的，他有中心节点用来
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2023-09-20 07:05:35
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1. Hadoop是分布式计算平台，以hive应用为例，它的存储结构是HDFS，计算框架是MapReduce；MPP代表大规模并行处理，一个优点是可扩展性，数据在节点（分片）之间分割，每个节点只处理其本地数据。2. hive跟mpp的存储模型不一样，hive用的hdfs，而mpp需要自己做切分，自己做切分就带来动态调整的问题，hdfs的扩展是通过元数据来做的，他有中心节点用来存元数据，在加
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2023-09-05 14:14:57
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如果我们回顾5年前会发现，那就是当时Hadoop不是大多数公司的选择，特别是那些要求稳定和成熟的平台的企业。 在这一刻，选择非常简单：当您的分析数据库的大小超过5-7 TB时，您只需启动MPP迁移项目，并转移到经过验证的企业MPP解决方案之一。没有人听说过“非结构化”数据 - 如果你要分析日志，只需用Perl / Python / Java / C解析它们并加载到分析数据库中。 没有人听说过高速数
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2023-07-14 20:00:12
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高可用是数据库系统的基本需求，也是数据库技术实现的难点之一。高可用不仅要求数据库在正常的场景下不间断的提供稳定服务，而且需要能够在出现故障的情况下快速恢复并迅速提供服务，使用户难以感知到异常，保证业务的连续性。作为一款云原生分布式数据仓库，HashData在传统架构的MPP数据库基础上，对存储层、计算层、元数据等多方面进行了改进和优化，进一步提升系统的可用性。相比传统MPP架构的数据库，HashD
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2024-01-03 09:50:00
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同样都可以处理大规模数据的MPP数据库架构与Hadoop体系架构属于不同的技术体系，二者没有直接的相关性，却常常被放在一起进行比较。特别是在企业数据仓库建设中，MPP架构与Hadoop架构代表两类典型的技术路线选型，事实上，在2015年左右甚至有人认为基于Hadoop体系的数仓将彻底取代基于MPP数据库的数仓。 1. 设计思路对比 两类系统运行的硬件架构是相同的，都是普通服务器组成的集群，
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2024-06-11 20:03:08
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架构比对简单一句描述。 mpp架构，就是找一群和自己能力差不多的任一起做事，每个人做的事情是一致的。 hadoop架构，就是找一群能力差一些的人，但只需要他们每个人只做一部分工作。举例说明一个特色小饭店如何成为连锁餐饮巨头。 一个做宫保鸡丁的夫妻店生意越来越好，顾客经常吃不上，于是考虑扩张。第一阶段-存算一体于是把周围的店铺也租下来，招聘了几个学徒，经过七七四十九天学习，徒弟们终于把买菜、洗菜、切
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2024-06-11 09:29:21
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apache(httpd)中MPM三种模式区别Apache prefork模型：预派生模式，有⼀个主控制进程，然后⽣成多个⼦进程，使用select模型，最⼤并发1024，每个子进程有⼀个独立的线程响应用户请求，相对⽐较占用内存，但是比较稳定，可以设置最⼤和最小进程数，是最古⽼的⼀种模式，也是最稳定的模式，适用于访问量不是很大的场景。优点：稳定缺点：大量用户访问慢，占用资源，1024个进程不适⽤于高
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2023-09-27 14:11:28
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1 环境配置与安装 vs下的openmp只需去项目->属性->c/c++->openmp支持打开即可 2 mpi与openmp混合编程混合编程首先要对两种都有一定的了解openmp是基于共享内存下的并行操作，采用openmp执行并行的程序优点在于可以不用给所有线程都给予它自己的内存空间来存储变量（但是请注意如果多个线程反复读写同一块区域会造成排队现象而大幅度的减少并行
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2023-09-21 16:49:15
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Apache Doris 是一个高性能、简单易用、支持实时的 MPP 架构分析型数据库 目录一、MPP 架构二、OLTP、OLAP三、Doris 概述四、整体架构五、总结 一、MPP 架构介绍
全称 Massively Parallel Processor，翻译过来就是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
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2023-08-21 19:41:43
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一、大数据中的数据仓库和Mpp数据库如何选型?在Hadoop平台中，一般大家都把hive当做数据仓库的一种选择，而Mpp数据库的典型代表就是impala，presto。Mpp架构的数据库主要用于即席查询场景，暨对数据查询效率有较高要求的场景，而对数据仓库的查询效率要求无法做大MPP那样，所以更多地适用与离线分析场景。Hadoop已经是大数据平台的实时标准，其中Hadoop生态中有数据仓库Hive，
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2023-08-28 18:23:18
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# MPP体系与Hadoop体系的比较
## 引言
在大数据的背景下，不同的数据处理技术和体系不断涌现，以应对海量数据的存储与处理需求。其中，MPP（Massively Parallel Processing）体系和Hadoop体系是两种广泛应用的数据处理技术。本文将探讨这两种体系的基本概念、架构特点、应用场景，并通过代码示例进行对比分析。
## MPP体系概述
MPP体系是一种大规模并行
# 如何同时使用mpp和hadoop
## 关系图
```mermaid
erDiagram
DEVELOPER }-- IMPLEMENTS --> FLOWCHART
FLOWCHART }-- USES --> CODE
CODE }-- EXECUTES --> MPP
CODE }-- EXECUTES --> HADOOP
```
## 流程图
原创
2024-03-18 04:58:26
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## MPP和Hadoop的融合实现流程
### 1. 准备工作
在开始融合MPP和Hadoop之前，确保以下准备工作已经完成：
- 安装好Hadoop分布式文件系统（HDFS）
- 配置好Hadoop集群
- 安装好MPP数据库系统（例如Greenplum、Vertica等）
- 配置好MPP数据库系统集群
### 2. 数据准备
在开始融合之前，需要将待处理的数据加载到Hadoop分
原创
2024-01-10 07:20:18
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