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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            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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            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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              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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            impala概述   由cloudera公司主导开发的大数据实时查询分析工具,宣称比原来基于MapReduce的HiveSQL查询速度提升3~90倍,且更加灵活易用。提供类SQL的查询语句,能够查询存储在Hadoop的HDFS和Hbase中的PB级大数据。查询速度快是其最大的卖点。简言之impala作为大数据实时查询分析工具,具有查询速度快,灵活性高,易整合,可伸缩性强等特点。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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景。Hadoop已经是大数据平台的实时标准,其中Hadoop生态中有数据仓库Hive,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # HBase MPP: 实现大规模并行处理的分布式数据库
## 简介
HBase是一个开源的分布式数据库,它建立在Hadoop分布式文件系统(HDFS)之上,并使用Hadoop的MapReduce框架进行数据处理。HBase旨在提供高可靠性、高扩展性和高性能的分布式存储解决方案,适用于大规模数据集的读写访问。
在HBase中,MPP(Massively Parallel Processin            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # MPP与HBase
## 引言
MPP(Massively Parallel Processing)是一种大规模并行处理的数据处理模式,它通过将大规模数据拆分成多个子任务,分发到不同的计算节点上并行运行,从而提高数据处理的效率和速度。HBase是一种NoSQL数据库,它基于分布式存储和列簇存储的原理,提供了高可靠性、高可扩展性和高性能的数据存储和查询能力。本文将介绍MPP和HBase的基本            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.Mongodb bson文档型数据库,整个数据都存在磁盘中,hbase是列式数据库,集群部署时每个familycolumn保存在单独的hdfs文件中。 2.Mongodb 主键是“_id”,主键上面可以不建索引,记录插入的顺序和存放的顺序一样,hbase的主键就是row key,可以是任意字符串(最大长度是 64KB,实际应用中长度一般为 10-100bytes),在hbase内部,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            # HBASE和MPP
## 介绍
HBASE是一款开源的分布式数据存储系统,它基于Hadoop的HDFS文件系统进行存储,并提供了对大规模结构化数据的高效读写能力。而MPP(Massively Parallel Processing)则是一种并行计算架构,可以快速处理大规模数据。本文将介绍HBASE和MPP的原理和应用,并通过代码示例演示它们的使用。
## HBASE
HBASE是一种N            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 如何实现mpp与hbase
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
    A(准备数据) --> B(创建HBase表)
    B --> C(将数据导入HBase)
    C --> D(创建MPP表)
    D --> E(将HBase数据导入MPP表)
```
## 步骤表格
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1. 准备数据            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            目录0. 相关文章链接1. 数据和数据库类型区分2. 关系型数据库3. 非关系型数据库(NoSQL)4. MPP(Massively Parallel Processing)数据库0. 相关文章链接数据库 文章汇总1. 数据和数据库类型区分        数据可以分为结构化和非结构化数据,数据库可以分为关系型            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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             目录apache的三种MPM模式a、prefork优点缺点b、worker优点缺点c、eventApache和PHP三种结合方法a、模块化模式:b、CGI模式[CGI:Common Gateway Interface]c、fastCGI模式解析漏洞 apache的三种MPM模式a、prefork为了减少频繁创建和销毁进程的开销,apache在启动之初,就预先fork一些子进程,然后等待请求进来。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            稀疏编码的一般最优化公式为:其中的零范数为非凸优化。那么如何解这么一个非凸优化问题呢?其中一个常用的解法就是MP算法。 MP算法MP算法是一种贪心算法(greedy),每次迭代选取与当前样本残差最接近的原子,直至残差满足一定条件。求解方法首先解决两个问题,怎么定义“最接近原子”,怎么计算残差?选择最接近残差的原子:MP里定义用向量内积原子与残差的距离,我们用R表示残差,di表示原子,则:Max[D            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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