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，
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2024-03-11 16:49:38
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在当今的大数据环境中，MySQL作为一个广泛使用的关系型数据库，其扩展特性和性能优化尤为重要。随着数据量的激增，单一的数据库往往难以满足高性能的需求，因此“基于MySQL的MPP（Massively Parallel Processing）”系统的构建逐渐走入了大家的视野。MPP系统的目标是通过并行处理来提升对大数据集的处理能力，而MySQL的扩展将为这一目标提供基础。
## 协议背景
在“基
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
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2023-11-12 17:52:06
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在大数据时代，传统的数据库管理系统在处理海量数据时显得捉襟见肘，因此我们引入了“基于MySQL的MPP（大规模并行处理）数据库”这一概念。MPP架构可以通过并行计算来处理复杂的查询和分析任务，从而显著提高效率。本文将详细介绍如何构建和优化一个基于MySQL的MPP数据库，涵盖从环境准备到生态扩展的全过程。
## 环境准备
在构建基于MySQL的MPP数据库之前，需要准备合适的环境和依赖。以下是
Namenode 和 DatanodeHDFS采用master/slave架构。一个HDFS集群是由一个Namenode和一定数目的Datanodes组成。Namenode是一个中心服务器，负责管理文件系统的名字空间(namespace)以及客户端对文件的访问。集群中的Datanode一般是一个节点一个，负责管理它所在节点上的存储。HDFS暴露了文件系统的名字空间，用户能够以文件的形式在上面存储数
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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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
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2019-09-02 14:15:00
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在一些图计算的场景下，我们会遇到同时需要处理 OLTP 和 OLAP 的问题。而本文就给了一个 OLTP 与 OLAP 融合实践的指导思路，希望给你带来一点启发。Dag Controller 介绍Dag Controller 是 NebulaGraph 企业版的图系统，经过反复测试无误后已经发布，它主要解决的是 OLTP 和 OLAP 的融合问题，以及复杂场景下的图计算问题。欢迎大家来详细了解下：
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
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2024-03-15 08:22:32
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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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最近研究对云平台的数据存储，究竟哪种方式好，选来选去，落在GFS和CEPH上，但觉得都要修改一些东西，并且从运维方式上做一些改变，记录一些东西如下：GFS1.GlusterFS的安装1.1.服务器端安装我们通过rpm编译方式来安装GlusterFS，因为做为群集文件系统，可能需要在至少10台以上的服务器上安装GlusterFS。每台去源码编译安装太费功夫，缺乏效率。在一台编译为rpm包，再复制到其
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
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2023-08-04 23:43:17
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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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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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Greenplum本质上是一个基于PostgreSQL的关系型数据库集群，实际上是由多个独立的数据库服务组合而成的一个逻辑数据库。与Oracle的RAC不同，这种数据库集群采取的是MPP（Massively Parallel Processing，大规模并行处理）架构。Greenplum最大的特点就是基于低成本的开放平台基础上提供强大的并行数据计算性能和海量数据管理能力。下图展示了Greenpl
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，
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2024-06-19 19:30:31
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前面讲了数据仓库的价值、构建思路、实例，完成数据仓库的概念、逻辑、物理模型设计后，数仓的产品选型也是需要考虑的部分，根据数据存储量、查询效率、并发能力可以选用MPP数仓和基于Hadoop的分布式数仓等； 一、MPP还是Hadoop这里继续用之前用到的图讲解，数据仓库的特性是处理温数据和冷数据，面向业务分析提供偏于离线分析能力，因此一般选用Hadoop+MPP数仓结合的解决方法，Hive能
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2023-09-08 08:56:19
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