greenplum基于MPP架构的开源大数据平台
Greenplum简介Greenplum数据库是基于MPP架构的开源大数据平台，具有良好的弹性和线性扩展能力，内置并行存储、并行通信、并行计算和并行优化功能，兼容SQL标准，具有强大、高效的PB级数据存储、处理和实时分析能力，同时支持涵盖OLAP型业务的混合负载，可部署于企业裸机、容器、私有云和公有云中，
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2023-07-27 22:14:41
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大规模并行处理计算机：Massive Parallel Processor。由大量用用微处理器构成的多处理机系统，适合多指令流多数据流处理。计算机体系结构中，MPP指大规模并行处理机。MPP在20世纪90年代盛行。如今，世界上排名靠前的大型机，都是MPP。MPP层（Media Process Platform）MPP层基于驱动层，屏蔽芯片和硬件平台的差别，提供面向媒体业务的基本功能。MPP的编程接
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2023-07-10 14:42:46
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前言布式计算思想思想引入首先, 来看三个问题:假设有1T的文件, 文件中的每一行都是一个数字; 如何在一台48core, 64G内存的服务器上处理这个大文件, 将这个大文件排序呢?假设有两个很大的文件(内存只能读入一小部分), 文件中的每一行都是一个url字符串, 共有10亿行. 如何在一台48core, 64G内存的服务器上处理这两个大文件, 将这两个大文件中相同的url找出呢?在一座山上有三个
数据仓库世界里面的massively parallel processing 大概定义： MPP 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。 首先MPP 必须消除手工切分数据的工作量。 这是MySQL 在互联网应用中的主要局限性。 另外MPP 的切分必须在任何时候都是平均的 ， 不然某些节点处理的时间就明显多于另
面试官：说下你知道的MPP架构的计算引擎？这个问题不少小伙伴在面试时都遇到过，因为对MPP这个概念了解较少，不少人都卡壳了，但是我们常用的大数据计算引擎有很多都是MPP架构的，像我们熟悉的Impala、ClickHouse、Druid、Doris等都是MPP架构。采用MPP架构的很多OLAP引擎号称：亿级秒开。本文分为三部分讲解，第一部分详解MPP架构，第二部分剖析MPP架构与批处理架构的异同点，
大规模并行分析（MPP）数据库（Analytical Massively Parallel Processing (MPP) Databases）是针对分析工作负载进行了优化的数据库：聚合和处理大型数据集。MPP数据库往往是列式的，因此MPP数据库通常将每一列存储为一个对象，而不是将表中的每一行存储为一个对象（事务数据库的功能）。这种体系结构使复杂的分析查询可以更快，更有效地处理。这些分析数据库将
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2023-09-07 10:49:09
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总结来说MR是一个编程模型，你可以用MR这个编程模型自己实现MPP所做的事。MPP则是一种SQL的计算引擎。“MR分而治之的策略” 和 “Massively Parallel Processor类型的数据库” （即大规模并行处理数据库，典型代表 AWS Redshift 和 Teradata 以及微软的 Azure SQL Data Warehouse) 有什么区别呢?MPP在
“大数据时代” 的概念最早由著名咨询公司麦肯锡提出。麦肯锡表示：“数据已渗透到今天的每个行业和业务功能领域，并已成为重要的生产要素。” 数据在精巧的算法中被挖掘，数据分析变得至关重要，大家开始达成一个共识：” 数据计算，能够找到新发现。”博思艾伦咨询公司的合伙人 Josh Suillivan 在其著作《数字时代的企业进化》一书中提到，其团队研究了数百个组织，提炼出构成未来成功组织模型的要素，这类成
总结来说MR是一个编程模型，你可以用MR这个编程模型自己实现MPP所做的事。MPP则是一种SQL的计算引擎。“MR分而治之的策略” 和 “Massively Parallel Processor类型的数据库” （即大规模并行处理数据库，典型代表 AWS Redshift 和 Teradata 以及微软的 Azure SQL Data Warehouse) 有什么区别呢?MPP在
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2023-08-03 19:31:00
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2022 年了，MPP 还是当今数据库主流架构吗？
原创
2023-02-07 10:18:26
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5G场景网络数据延时的URLLCMPP:多数据快速，单点并行查询 秒级。MR:分布式任务查询，海量数据 小时级。mpp计算引擎--simd (单指令多源数) --ssvm(动态编译)
表引擎表引擎的使用表引擎是 ClickHouse 的一大特色。可以说, 表引擎决定了如何存储表的数据。包括:数据的存储方式和位置,写到哪里以及从哪里读取数据，可以集成外部的数据库，例如Mysql、Kafka、HDFS等。支持哪些查询以及如何支持。并发数据访问。索引的使用(如果存在)。是否可以执行多线程请求。数据复制参数。表引擎的使用方式就是必须显式在创建表时定义该表使用的引擎,以及引擎使用的相关参
MPP架构、常见OLAP引擎分析一、MPP架构1、SMP2、NUMA3、MPP二、批处理架构和MPP架构三、 MPP架构的OLAP引擎1）只负责计算，不负责存储的引擎1、Impala2、Presto2）既负责计算，又负责存储的引擎1、ClickHouse2、Doris3、Druid4、TiDB5、Greenplum3）常用的引擎对比一、MPP架构MPP是系统架构角度的一种服务器分类方法。目前商用的
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2023-09-19 10:18:10
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一、简介StarRocks 是一款高性能分析型数据仓库，使用向量化、MPP 架构、CBO、智能物化视图、可实时更新的列式存储引擎等技术实现多维、实时、高并发的数据分析。既支持从各类实时和离线的数据源高效导入数据，也支持直接分析数据湖上各种格式的数据。兼容 MySQL 协议，可使用 MySQL 客户端和常用 BI 工具对接。同时 StarRocks 具备水平扩展，高可用、高可靠、易运维等特性。广泛应
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2023-08-06 15:03:18
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存在的意义传统的数据仓库和大数据仓库传统数据仓库由关系型数据库组成MPP（大规模并行处理）集群
缺点：
存储位置不透明：通过Hash确定物理存储位置，查询任务在所有节点都执行
扩展性有限：不同库之间交互对网络压力很大，分库分表也有上限，分库分表越多性能就越差。分布式事务实现会导致扩展性下降
热点问题/单点瓶颈：分库分表后，可能发生热点数据都在同一节点情况下。改节点容易发生宕机和超时等异常情况
大
1、先了解下OLTP与OLAP区别OLTP(OnLine Transaction Processing ，联机事务处理)系统例如mysql。擅长事务处理，在数据操作中保持着很强的一致性和原子性 ，能够很好的支持频繁的数据插入和修改 ，但是，一旦数据量过大，OLTP便力不从心了。OLAP(On-Line Analytical Processing，联机分析处理)系统例如Greenplum。不特别关心
本文介绍的MPP数据库是greenplum database，根据gp官网介绍gp支持大表分区。 一、分区的目的：提高查询效率把大数据切片,便于查询；便于数据库维护；二、 分区类型范围分区 range partition列表分区 list partition组合分区三、 分区策略 1.表是否足够大？ 大事实表可以选择分区。如果一个表有几百万或10亿数据量，你可以看到性能上的优势。 如果只是几千行
目录1 MPP搭建1.1 集群规划1.2 配置dm.ini 1.3 配置dmmal.ini 1.4 配置dmmpp.ctl1.5 验证是否搭建成功2 MPP动态扩容2.1 禁止系统DDL操作2.2 克隆数据库2.3 以mount打开EP2节点 2.4 动态增加MAL 2.5 增加MPP节点，设置表标记3 数据重分发3.1 哈希分布表数据
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
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2023-08-20 14:08:52
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最近在做一个数据仓库迁移的项目，目前在前期阶段，所以学习一下MPP架构的概念。目前项目组想要替换掉的是Teradata所提供的一个MPP架构的数据仓库，所以做数据仓库迁移。迁移目标为南大通用所提供的GBASE。对于MPP架构网上的资料较少，开源的有Greenplum这几天在看。由于之前做大数据的时候一直是在做Hadoop那一套，所以想先看一下两个架构的区别与联系。这两种架构有区别又可以联系在一起。
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2023-05-24 14:29:58
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