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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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
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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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
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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一、DolphinDB存储架构设计 DolphinDB的高性能不仅仅得益于全新的设计思路，还获益于独特的技术架构。 DolphinDB database 采用的是原创的架构（下文称为DolphinDB架构），并且引入了分布式文件系统（DFS），而市场上的一些数据仓库，如Teradata、IBM Netezza、Greenplum等都是采用主流的MPP（Massively Parallel Proc
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
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)
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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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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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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“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
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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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
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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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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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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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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1.Impala的诞生 Impala
抛弃了
MapReduce使用了类似于传统的MPP
数据库技术
，极大提高了查询的速度。
2.MPP是什么？MPP (Massively Parallel Processing)，就是⼤规模并⾏处理，在MPP集群中，每个节点资源都是独⽴享有也就是有独⽴的磁盘和内存，每个节点通过⽹络互相连接，彼此协同计算，作为整体提供数据
