If we take a look 5 years back, that was the time when
原创
2021-08-02 13:52:14
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1. Hadoop是分布式计算平台，以hive应用为例，它的存储结构是HDFS，计算框架是MapReduce；MPP代表大规模并行处理，一个优点是可扩展性，数据在节点（分片）之间分割，每个节点只处理其本地数据。2. hive跟mpp的存储模型不一样，hive用的hdfs，而mpp需要自己做切分，自己做切分就带来动态调整的问题，hdfs的扩展是通过元数据来做的，他有中心节点用来存元数据，在加
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2023-09-05 14:14:57
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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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1 环境配置与安装 vs下的openmp只需去项目->属性->c/c++->openmp支持打开即可 2 mpi与openmp混合编程混合编程首先要对两种都有一定的了解openmp是基于共享内存下的并行操作，采用openmp执行并行的程序优点在于可以不用给所有线程都给予它自己的内存空间来存储变量（但是请注意如果多个线程反复读写同一块区域会造成排队现象而大幅度的减少并行
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2023-09-21 16:49:15
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本文分享 LS DYNA 求解器在 SMP 和 MPP 两种计算模式下的计算效率对比，LS DYNA 求解器有三种计算模式，分别为：SMP：共享式多核计算MPP：分布式多核计算Hybrid：SMP+MPPHybrid 是把 SMP 和 MPP 两种计算模式混合在一起，此次仅对比 SMP 和 MPP 两种计算模式。1. SMP 和 MPP 简介SMP 和 MPP 两种计算模式，分别指的是什么，两种计
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2024-02-19 22:29:08
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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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# 了解MPP和Hadoop
## 什么是MPP和Hadoop？
MPP（Massively Parallel Processing）和Hadoop是两种常用的大数据处理框架。MPP是一种用于处理大规模数据的并行处理技术，而Hadoop是一个开源的分布式存储和计算系统。两者在处理大数据时都有其独特的优势和适用场景。
MPP系统通常由多台服务器组成，每台服务器都有自己的处理器和内存，可以同时处
原创
2024-02-25 07:00:54
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mpp架构hadoop架构"Hadoop is an open source software framework which provides huge data storage".“ Hadoop是提供大量数据存储的开源软件框架”Now, from the definition, we can see that Hadoop is open source now the people who
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2023-08-09 23:28:45
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浅谈Hadoop体系和MPP体系引言如题，在大数据发展至今，为了应对日益繁多的数据分析处理，和解决客户各种奇思妙（怪）想需求，形形色色的大数据处理的框架和对应的数据存储手段层出不穷。有老当益壮的Hadoop体系，依靠Hadoop巨大的社区生态支撑，加上各种开源（白嫖）组件的组合，其通用性，易用性，对于很多数据量不是很大，同时不那么追求极致性能的公司很友好。同时还有各种各样的MPP大规模并行计算框架
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2023-08-31 11:26:22
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1，原理对比MPP方案中的数据通常在节点之间拆分（分片），每个节点仅处理其本地数据。而且，每家都有专门为 MPP 解决方案开发的复杂而成熟的 SQL 优化器。它们都可以在内置语言和围绕这些解决方案的工具集方面进行扩展，支持地理空间分析、数据挖掘的全文搜索。在任务执行过程中，单一的 Executor 只处理一个单一的 task，因此可以简单直接将数据 stream 到下一个执行阶段。这个过程称为pi
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2023-07-08 17:00:18
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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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MPP这个概念就是其中之一。它的“谬误”之处在于，明明叫做“Massively Parallel Processing（大规模并行处理）”，却让非常多的人拿它与大规模并行处理领域最著名的开源框架Hadoop相关框架做对比，这实在是让人困惑——难道Hadoop不是“大规模并行处理”架构了？很多人在对比两者时，其实并不知道MPP的含义究竟是什么、两者的可比性到底在哪里。实际上，当人们在对比两者时，与其
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2023-08-20 19:24:53
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今天我们来看看MPP类型数据库。 和MapReduce类似，两者都采用大规模并行处理架构来对海量数据进行以大数据分析为主的工作，不同之处在于MPP通常原生支持并行的关系型查询与应用，不过这一点，Hadoop阵营也在逐渐通过在HDFS之上提供SQL查询接口来支持查询，甚至包括关系型查询。MPP数据库通常具有如下特点:· 无共享架构（Shared-Nothing）：每台服务器有独立的存储、内存及CP
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2023-11-22 10:55:42
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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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大数据开发需要了解的几种语言HadoopSparkStorm大数据平台应用六大知识点一、 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，所以更多地适用与离线分析场
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2023-08-10 01:06:15
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MPP 与 Hadoop是什么关系？1. hadoop(hive)跟mpp的本质区别是什么，这个有的时候界限很模糊，比如说存储，如果我把ｍｐｐ的存储架在hdfs上，那存储模型就没有区别了，所以地下我打算还是用比较传统的认知来作区别。2. hive跟mpp的存储模型不一样，hive用的hdfs，而mpp需要自己做切分，自己做切分就带来动态调整的问题，hdfs的扩展是通过元数据来做的，他有中心节点用来
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2023-09-20 07:05:35
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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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自我总结：MPP (Massively Parallel Processing)，即大规模并行处理MPP是一种非共享架构，每个节点都有独立的操作系统和数据库等，节点之间信息交互只能通过网络连接实现。简单来说，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(与Hadoop相似)。Hadoop和MPP两者处理数据的思路是一样的, 分布式并
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2023-08-10 11:43:45
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将运算分布到节点中独立运算后进行结果合并。Hadoop与MPP的区别：1.底层数据库： MPP跑的是SQL,而Hadoop底层处理是MapReduce程序。 2.扩展程度 MPP虽然是宣称可以横向扩展Scale OUT，但是这种扩展一般是扩展到100左右，而Hadoop一般可以扩展1000+。这是因
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2023-05-26 14:10:18
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在最近的时间里，我听到了很多关于该主题的讨论。同样，这是一个非常受欢迎的问题，是由在“大数据”领域经验不足的客户提出的。实际上，我不喜欢这个含糊不清的流行语，但这就是客户通常会来找我们的原因，因此我必须使用它。如果回头看5年前，那是大多数公司都不选择Hadoop的时候，尤其是对于那些要求稳定和成熟平台的企业而言。那时，选择非常简单：当分析数据库的大小超过5-7 TB时，您只需启动一个MPP迁移项目
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2023-09-04 10:03:52
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