站在DataNode的视角，看看pipeline写的流程，本文不分析客户端部分，从客户端写数据之前拿到了3个可写的block位置说起。每个datanode会创建一个线程DataXceiverServer，接收上游过来的TCP连接，对于每个新建的TCP连接,都会创建一个叫做DataXceiver的线程处理这个连接. 这个线程不断的从TCP连接中读op，然后调用processOp(op)处理这个op，
谈到大数据，相信大家对hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生。然而，最近业界有一些人正在大张旗鼓的宣扬Hadoop将死，Spark将立。他们究竟是危言耸听？哗众取宠？还是眼光独到堪破未来呢？与Hadoop相比，Spark技术如何？现工业界大数据技术都在使用何种技术？如果现在想要参加大数据培训的话，应该从哪一种开始呢？先说二者之间的区别吧首先，Hadoop与Spark解决问题的层面
一家之言，做过相关的工作。1)分库分表做法，主要是因为早期单机数据库(主要还是MySQL这种低成本场景)下无法在一个库一张表来承载同一业务表下所有的数据，因而将数据划分到不同的物理库表中去，从业务视角来形成一个大的逻辑表。这样的话能够充分利用水平拆分能力，来存储超大的数据集。一般拆分逻辑依赖业务给出相关的字段，配合分表规则，来做hash、range的拆分。这种方式一般通过一些富客户端来支持用户sq
笔者在项目中曾碰到了这么一个场景：随着项目的持续使用及用户快速增长，系统的数据处理能力急剧下降，查询速度及数据计算能力让人无法忍受。原来使用的数据库是开源的mysql数据库。为了解决该问题，经过权衡比较，笔者最后决定采用MPP+ES作为该问题的解决方案。ES笔者就不介绍了，大家应该都比较熟悉。重点介绍一下MPP数据库。MPP数据库介绍 mpp主要包括以下三种： Vertica； Redshift；
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2023-09-01 21:03:34
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文章目录MPP是什么SMP- Symmetric Multi-Processor 对称多处理器结构NUMA -Non-Uniform Memory Access 非一致存储访问结构MPP -Massive-Parallel Processing 海量并行处理架构MPP DB- Share Disk- Share Nothing典型MPP DBGreenplumTeradataImpalaPrest
原创
2019-09-02 14:15:00
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补充：使用secure CRT操作hbase （一）修改secureCRT配置环境 （二）使用hbase，查看所有命令 一：create建表（创建user表，包括base_info、extra_info两个列族） create 'user',{NAME=>'base_info',VERSIONS=>
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2020-03-03 16:57:00
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MPP，全称为Massively Parallel Processor，翻译过来就是大规模并行处理。MPP系统是由许多松耦合的处理单元组成的（要注意的是这里指的是处理单元而不是处理器）。每个处理单元内的CPU都有自己私有的资源，如总线，内存，硬盘等，且都有操作系统和管理数据库的实例复本。这种结构最大的特点在于不共享资源(share-nothing)。 MPP架构特点Share Noth
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2023-08-15 11:38:35
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MPP的优缺点MPP解决了单个SQL数据库不能存放海量数据的问题，但是也存在一些问题，例如：当节点数达到100左右时，MPP有些仍会遇到SQScalability的问题，速度变慢，或者不稳定。当增加或者删除节点的时候，需要的维护工作仍然比较大，集群会遇到数据迁移和重新平衡的问题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的精力在Load阶段，把数据处理
presto 介绍 Presto是大数据场景中常用的查询引擎，其采用master- slave架构，支持跨数据源类型查询，支持动态横向扩展，采用了内存并行处理、跨集群节点管线执行、多线程执行模型、高效的扁平内存数据结构、Java字节码生成等技术，来完成分布式数据查询和处理。现已广泛应用于OLAP场景。一、presto简介 Presto是facebook开源的分布式SQL查询引擎，本身并不提供存
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2023-09-30 11:10:58
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1、 扩展性： 为什么 MPP DB 扩展性不好？ MPP DB 还是基于原 DB 扩展而来， DB 里面天然追求一致性（ Consistency ），必然带来分区容错性较差。集群规模变得太大，业务数据太多时， MPP DB 的元数据管理就完全是一个灾难。元数据巨大无比，一旦出错很难恢复，动不动导致毁库。 所以 MPP DB 要在扩展性上有质的提示，要对元数据，以及数据存储有架构上的突破，降
原创
2023-08-04 23:43:17
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1、 什么是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，每台数据节点通过专用网络或者商业通用网络互相连接，彼此协同计算，作为整体提供数据库服务。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。简单
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2023-07-29 10:54:26
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前言最近几天，Hadoop官方社区发布了2....
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2020-01-12 19:08:00
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前言最近几天，Hadoop官方社区发布了2....
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2020-01-12 19:08:00
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Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一种分布式文件系统。它与现有的分布式文件系统有许多相似之处。但是，与其他分布式文件系统的差异是值得我们注意的： HDFS具有高度容错能力，旨在部署在低成本硬件上。(高容错) HDFS提供对数据的高吞吐量访问，适用于具有海量数据集的应用程序。(高吞吐量) HDFS放宽了一些POSIX要求，以实现对文件系统数据的流式访问。(流式访问) HDFS最
1.Hadoop与MPI的主要区别体现在数据存储和数据处理在系统中位置不同。 MPI是计算与存储分离，Hadoop是计算向存储迁移。这一点体现出，hadoop系统中数据存储的位置更重要。 MPI是一种基于消息传递机制的并行编程标准，
1，去中心化在一个分布式系统中，每个节点都具有高度自治的特征，节点之间彼此可以自由连接，形成新的连接单元。任何一个节点都可能成为阶段性的中心，但不具备强制性的中心控制功能。节点与节点之间的影响，会通过网络而形成非线性英国关系，这种开放式、扁平化、平等性的系统现象或结构，我们称之为去中心化。2，MPP架构（Massive Parallel Processing ，大规模并行计算）首先需要介绍一下SM
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2023-08-31 11:26:51
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1、什么是MPP？MPP即大规模并行处理（Massively Parallel Processor ）。它是一种基于PostgreSQL的分布式数据库，采用Shared-Nothing架构，主机、操作系统、内存、存储都是自我控制的，不存在共享。数据节点通过专用网络或者商业通用网络互相连接，彼此协同计算，作为整体提供数据库服务。MPP工作原理：MPP是将多个任务分散到多个节点上执行，然后将各节点的执
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2023-09-22 10:43:31
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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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目录什么是MPP？特性并行处理超大规模数据仓库真正适合什么典型的分析工作量数据集中化线性可伸缩性MPP架构技术特性数据库架构分析Shared EverythingShared DiskShare MemoryShared NothingShared Nothing数据库架构优势 什么是MPP？ MPP (Massively Parallel Processing)，即大
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2023-09-19 10:17:00
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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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