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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2023-12-02 22:16:39
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1.什么是MPP架构MPP是系统架构角度的一种服务器分类方法。目前商用的服务器分类大体有三种：SMP（对称多处理器结构）（Symmetric Multi-Processor）所谓对称多处理器结构，如下图所示，是指服务器中多个 CPU 对称工作，无主次或从属关系。各 CPU 共享相同的物理内存，每个 CPU 访问内存中的任何地址所需时间是相同的，因此 SMP 也被称为一致存储器访问结构（UMA：Un
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2023-08-08 16:54:01
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# Hive与MPP的区别和互补
## 目录
1. 引言
2. Hive与MPP的定义
3. 关键区别
4. Hive与MPP的互补性
5. 整体实现流程
6. 结论
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## 1. 引言
在大数据处理的领域，Hive和MPP（大规模并行处理）是两个非常重要的概念。对于初学者来说，理解它们之间的区别以及如何互补是非常关键的一步。本文将详细介绍Hive和MPP的定义
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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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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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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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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同样都可以处理大规模数据的MPP数据库架构与Hadoop体系架构属于不同的技术体系，二者没有直接的相关性，却常常被放在一起进行比较。特别是在企业数据仓库建设中，MPP架构与Hadoop架构代表两类典型的技术路线选型，事实上，在2015年左右甚至有人认为基于Hadoop体系的数仓将彻底取代基于MPP数据库的数仓。 1. 设计思路对比 两类系统运行的硬件架构是相同的，都是普通服务器组成的集群，
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2024-06-11 20:03:08
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因为公司需要使用greenplum，而官方的datax版本在导数据到greenplum时，速度是非常慢的（严格说是datax导数据到postgresql，在导入到GP时，数据走的是master，一条一条insert的，当然是慢）。所以，这里采用了别人开发好的支持GP 的datax版本：https://github.com/HashDataInc/DataX首先来说一下GP，GP作为一种数据仓库工具
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2024-01-16 20:43:55
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目录什么是MPP？特性并行处理超大规模数据仓库真正适合什么典型的分析工作量数据集中化线性可伸缩性MPP架构技术特性数据库架构分析Shared EverythingShared DiskShare MemoryShared NothingShared Nothing数据库架构优势 什么是MPP？ MPP (Massively Parallel Processing)，即大
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2023-09-19 10:17:00
331阅读
0/
假设我们定义一个指针p。
那么会经常使用到三个符号：
1，p；
2，*p;
3，&p;
初学者经常会感到很迷茫，到底这三个符号表示什么？
我们知道，p是一个指针变量的名字，表示此指针变量指向的内存地址，如果使用%p来输出的话，它将是一个16进制数。而*p表示此指针指向的内存地址中存放的内容，一般是一个和指针
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2024-10-18 22:02:09
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# Spark 和 MPP 的区别
在大数据处理和分析领域，Apache Spark 和 MPP (Massively Parallel Processing) 是两种非常重要的方法。作为一名新入行的开发者，理解这两者的区别无疑对你的工作将会有很大帮助。接下来，我将为你提供一个系统化的教学，帮助你理解 Spark 和 MPP 的差异。
## 整体流程
1. 理解基本概念
2. 比较性能特点
hadoop(二MapReduce)介绍MapReduce:其实就是把数据分开处理后再将数据合在一起.Map负责“分”，即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来并行处理。可以进行拆分的前提是这些小任务可以并行计算，彼此间几乎没有依赖关系。Reduce负责“合”，即对map阶段的结果进行全局汇总。MapReduce运行在yarn集群MapReduce中定义了如下的Map和Reduce两个抽象的编程
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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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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2023-08-28 18:23:18
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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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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、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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