✏️ 编者按：Deep Dive 是由 Milvus 社区发起的代码解析系列直播，针对开源数据库 Milvus 整体架构开放式解读，与社区交流与分享 Milvus 最核心的设计理念。通过本期分享，你可以了解到云原生数据库背后的设计理念，理解 Milvus 相关组件与依赖，了解 Milvus 多种应用场景。讲师简介：栾小凡，Zilliz 合伙人、工程总监，LF AI & Data
本文作者：车好多大数据OLAP团队-王培Presto 简介1.简介Presto 最初是由 Facebook 开发的一个分布式 SQL 执行引擎， 它被设计为用来专门进行高速、实时的数据分析，以弥补 Hive 在速度和对接多种数据源上的短板。发展历史如下：•2012年秋季，Facebook启动Presto项目•2013年冬季，Presto开源•2017年11月，11888 commits，203 r
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2024-06-11 21:29:17
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pre/de emphasis处理的相关资料比较少。 介绍： 就是在录音的时候将高频讯号放大，放音时再把讯号用同样的倍率缩小以还原波形(De-emphasis)，在模拟录音的时代，这个技巧的主要用途是作为提高讯噪比。例如广播发送时将频率1500Hz to 2000Hz以上以每八度音6dB的倍率提高讯号，或是LP唱片
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2024-04-17 11:49:53
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MPP代表大规模并行处理，这是网格计算中所有单独节点参与协调计算的方法。 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。 MPP DBMS是建立在这种方法之上的数据库管理系统。在这些系统中的每个查询都会被分解为由MPP网格的节点并行执行的一组协调进程，它们的运行时间比传统的SMP RDBMS系统快得多。该架构的另一个优点是可
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2024-08-02 12:01:20
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Hadoop认证教程：MPI和MapReduce对比，在当前最流行的高性能并行体系结构中比较常用的并行编程环境分为两类：消息传递和共享存储。MPI是基于消息传递的经典代表，是消息传递并行程序设计的标准，用于构建高可靠的、可伸缩的、灵活的分布式应用程。消息传递并行处理开销比较大，适合于大粒度的进程级并行计算，相对其他并行编程环境，它具有很好的可移植性，几乎能被所有的并行环境支持;还具有很好的可扩展
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2024-08-20 23:17:31
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大数据通常自上而下分为大数据产品、数据治理/作业生命周期、作业管理/作业流、分布式计算、分布式存储、分布式调度、硬件/机房七层。本次演讲的重点在于分布式计算层。在以时间、数据量的坐标抽上列出目前引擎大致擅长处理数据的坐标，应该还需要加上数据复杂度、成本等维度，才能更好的体现侧重点，这里不列出。没有哪个软件能解决所有的问题，能解决问题也是在一个范围内，即使是spark、flink等。目前存在有意思的
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2024-01-26 21:06:35
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4-2-3、业务层与Class文件管理zookeeper控制模块的业务相关层（封装层），负责根据Apache Curator层分析好的事件类型、Path Node名称信息、Path Node内容信息，进行Class文件的生成。这里的关键点是，Apache Camel有一个动态加载的限制：它只能在被创建的线程中完成Service（例如Route路由定义）的动态加载过程。Apache Curator事
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2024-09-04 23:31:18
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文章目录1 DM分布式集群概念（DMMPP）2 DM分布式集群安装前规划3 DM分布式集群安装配置4 DMMPP分布式使用与测试 1 DM分布式集群概念（DMMPP）DMMPP大规模分布式集群，采用的完全对等无共享体系架构，结合了完全无共享体系的优点，在此基础上又前进一步，不采用增加主控制节点来协调所有并行处理的主从式方法，而是各个节点完全对等，更进一步简化了体系的实现，也消除了系统可能存在的主
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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服务器三大体系SMP、NUMA、MPP介绍从系统架构来看,目前的商用服务器大体可以分为三类,即对称多处理器构造(SMP:Symmetric Multi-Processor),非一致存储拜候构造(NUMA:Non-Uniform Memory Access),以及海量并行处理构造(MPP:Massive Parallel Processing).它们的特点辨别描写以下:SMP(Symmetric M
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2023-09-09 06:35:01
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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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# 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
2023-07-23 06:44:41
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# MPP与Spark：数据处理的两种强大工具
在现代数据处理的背景下，MPP（大规模并行处理）和Apache Spark成为了主流的数据处理框架。本文将介绍这两种技术的基本概念、特点，并结合代码示例对比它们的应用场景。
## 1. MPP简介
MPP系统允许将大数据集分布到多台计算机上进行并行处理。每台节点会独立处理部分数据，并将结果汇总。常见的MPP数据库包括Amazon Redshif
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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如果您已经看过上期的内容，一定对大数据和HPE Vertica有了更为深刻的认识。接下来，我们就趁热打铁，继续为您带来刘定强先生关于大数据和MPP高效计算框架的分享。Vertica，关系型数据库Vertica是HPE一个重要的大数据产品，它的本质是一个MPP架构的关系数据库。对比以前的Oracle、SQL Server、DB2，Vertica在功能上没有什么差别，但是它专注于大数据的分析，尤其是准
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2024-09-24 22:47:12
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简介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。简单来说，MPP是将任务
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2023-07-14 20:30:11
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## 从MPP到MySQL：数据存储的进化之路
在数据存储领域，MPP（Massively Parallel Processing）和MySQL是两个常见的技术。MPP是一种用于处理大规模数据的并行计算方法，而MySQL是一个流行的开源关系型数据库管理系统。本文将介绍MPP和MySQL的特点、优势以及使用场景，并通过代码示例演示它们的用法。
### MPP技术简介
MPP是一种通过同时利用多
原创
2024-06-03 04:35:34
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一、MMP数据库MPP是massively parallel processing，一般指使用多个SQL数据库节点搭建的数据仓库系统。执行查询的时候，查询可以分散到多个SQL数据库节点上执行，然后汇总返回给用户。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左右的时候，MPP有些仍会遇到Scalability的问题，速度变慢，或者不稳定。而且，当增
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2023-08-01 15:37:43
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一.教堂与集市1.1 定义 “两种不同的自由软件开发模式：大教堂模式（The Cathedral model）：源代码在软件发行后公开，但在软件的每个版本开发过程中是由一个专属的团队所控管的。作者以GNU Emacs及GCC这两软件为例。市集模式（The Bazaar model）：源代码在开发过程中即在互联网上公开，供人检视及开发。作者以Linux核心的创始者林纳斯·托瓦兹带领Linux核心的
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2024-05-20 17:00:26
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