15、分布式数据库15.1 MPP数据库的运行原理大规模并行处理（Massively Parallel Processing,MPP)数据库，是一种较早基于Shared Nothing存储思想设计的一种分布式数据库。在该数据库中，每个节点都有独立的磁盘存储与内存，业务数据根据数据库模型及其应用特点被划分到各个节点上。同时，每个节点都通过专用网络互相连接、彼此协同，并作为整体对外提供数据库服务。MP
转载
2023-08-20 14:08:52
512阅读
面试总结1.生产环境中有多少个reduce该问题可以总结为：1.一个task的map数量由谁来决定？ input split的大小间接决定了一个job拥有多少个map默认input大小是64M可以通过修改mapred.min.split.size参数决定input split的大小从而影响map数量a. map的数量通常是由输入文件的总块数决定的，正常的map数量的并行规模大致是每一个Node是1
转载
2024-07-26 13:02:03
203阅读
在上一章节中，我们讲到实时数仓的建设，互联网大数据技术发展到今天，各个领域基本已经成熟，有各式各样的解决方案可以供我们选择。在实时数仓建设中，解决方案成熟，消息队列Kafka、Redis、Hbase鲜有敌手，几乎已成垄断之势。而OLAP的选择则制约整个实时数仓的能力。开源盛世的今天，可以供我们选择和使用的OLAP数据库令人眼花缭乱，这章我们选取了几个最常用的OLAP开源数据引擎进行分析，希望能给正
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
转载
2023-08-18 21:33:21
86阅读
MPP代表大规模并行处理，这是网格计算中所有单独节点参与协调计算的方法。 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。 MPP DBMS是建立在这种方法之上的数据库管理系统。在这些系统中的每个查询都会被分解为由MPP网格的节点并行执行的一组协调进程，它们的运行时间比传统的SMP RDBMS系统快得多。该架构的另一个优点是可
转载
2024-08-02 12:01:20
96阅读
今天给大家分享：大数据平台应用六个知识点，正在学习或者准备学习大数据开发的朋友都可以多了解一下。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
转载
2023-09-30 23:04:20
196阅读
文章目录
• 01 MPP规划
• 02 上传安装程序
• 03 DM数据库安装
• 04 初始化实例
• 05 注册服务
• 06 分别修改dm.ini，使ARCH_INI=1
• 07 增加新文件
• 08 初始化实例主库EP_11，初始化实例备库EP_12
• 09 注册服务
• 10 分别修改dm.ini，使ARCH_INI=1
• 11 增加新文件dmarch.ini
• 12 将EP_
# HADOOP数据库与MPP数据库的对比与应用
在当今数据驱动的时代，企业对数据存储和处理的需求日益增长。HADOOP数据库和MPP（大规模并行处理）数据库是两种重要的解决方案。本文将探讨它们的结构、优缺点和应用场景，通过代码示例加深理解，并使用Mermaid语法呈现关系图和甘特图.
## 一、HADOOP数据库概述
HADOOP是一个开源框架，主要用于存储和处理大数据。它的核心组件包括H
原创
2024-09-24 05:16:34
231阅读
关于Greenplum架构 Greenplum数据库是一种大规模并行处理（MPP）数据库服务器，其体系结构被专门设计用于管理大规模分析型数据仓库和商业智能工作负载。MPP（也称为无共享体系结构）是指具有两个或更多个处理器的系统，这些处理器协作执行一项操作，每个处理器具有自己的内存、操作系统和磁盘。Greenplum使用这种高性能的系统架构来分布数TB数据仓库的负载，并且可以并行使用系统的所有资源来
转载
2023-10-08 20:43:06
231阅读
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
转载
2024-01-03 09:50:00
58阅读
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
转载
2023-07-14 20:00:12
3阅读
本文将介绍北京一家初创企业HashData(见原文链接1)构建基于云原生的MPP平台的过程。该企业利用对象存储作为数据持久层，Alluxio作为云中的数据编排层，最终构建了一个原生云高性能MPP共享的体系架构。HashData是由一群来自Pivotal、Teradata、IBM、Yahoo!等开源数据资深人士于2016年创立的。它的旗舰产品HashData WareHouse(HDW)，是为云环境
转载
2023-11-24 08:52:49
184阅读
最近在搞关于数据分析的项目，做了一点总结。下图是系统的数据流向。容易出现错误的地方。1、数据进入hadoop仓库有四种来源，这四种是最基本的数据，简称ods，original data source，后续 的数据都是有这些组合而来a、日志文件b、http接口c、DB查询d、建表指向最后数据都是以hadoop文件的形式存放在hadoop中。日志文件：新增机器没有通知数据分析组抓日志根据约定获取日志是
转载
2024-04-15 14:12:39
70阅读
背景 随着互联网的普及及新技术的快速发展，市面踊跃出以Hadoop为代表的大数据开源技术栈，运用这类型技术的公司就是用最小的成本做最大的事情，技术往往是新的、开源的、市场占用率高的特点。而发展多年以国外ODSCle、国内DM8为代表的“传统”数据库厂商，因为足够稳定和可靠，且有靠谱专业的维护支持团队，出现任何问题都有专业的人运维兜底，比如电信行业的BOSS系统，银行的账户系统等等这些数据容不得半点
转载
2024-07-22 17:24:08
178阅读
如今Apache Hadoop已成为大数据行业发展背后的驱动力。Hive和Pig等技术也经常被提到，但是它们都有什么功能，为什么会需要奇怪的名字(如Oozie、ZooKeeper、Flume)。 Hadoop带来了廉价的处理大数据(大数据的数据容量通常是10-100GB或更多，同时数据种类多种多样，包括结构化、非结构化等)的能力。但这与之前有什么不同?现今企业数据仓库和关系型数据库擅长处理结构化数
整理 OLAP 引擎的时候，遇到了 MPP ，所以再次总结一下。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
转载
2023-11-22 09:47:02
121阅读
关于Hadoop平台，网上有很多的资料，但是比较零碎，为了方便大家对这个平台有着充分的了解，笔者在此系统的介绍一下这个平台。1、什么是Hadoop?(1)Hadoop是一个开源的框架，可编写和运行分布式应用处理大规模数据，是专为离线和大规模数据分析而设计的，并不适合那种对几个记录随机读写的在线事务处理模式。Hadoop=HDFS(文件系统，数据存储技术相关)+ Mapreduce(数据处理)，Ha
转载
2023-10-16 12:58:17
328阅读
根据John Matherly的说法，不适当地配置HDFS服务器——主要是Hadoop安装——将会泄露超过5PB的信息。John Matherly是用于发现互联网设备的搜索引擎Shodan的创始人。这位专家说，他发现了4487个HDFS服务器实例，这些服务器可通过公共IP地址获得，而且不需要身份验证。这些服务器总共泄露了超过5120TB的数据。▲HDFS系统泄露地图据Matherly说，47820
转载
2024-08-02 11:31:30
16阅读
Impala用于交互实时查询，最⼤大特点就是快速，Impala中文翻译是高角羚羊。 Impala使用MPP技术，MPP是将任务并行的分散到多个服务器器和节点上，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。Impala没有容错，由于良好的查询性能，Impala遇到错误会重新执行一次查询Impala的缺点： 1. Impala属于MPP架构，只能做到百节点级，一般并发查询个数达到
转载
2024-05-16 23:03:12
68阅读
MPP数据库和Hadoop是大数据处理领域两种常见的技术方案。本文将从定义、特点、应用场景和代码示例等方面，详细介绍MPP数据库和Hadoop的区别。
## 1. 定义
### MPP数据库
MPP（Massively Parallel Processing）数据库是一种用于处理大规模数据的数据库管理系统。它通过将数据分散存储在多个节点上，并利用并行计算能力来实现大规模数据的高效查询和分析。
原创
2023-12-19 04:15:57
1084阅读
