架构比对简单一句描述。 mpp架构，就是找一群和自己能力差不多的任一起做事，每个人做的事情是一致的。 hadoop架构，就是找一群能力差一些的人，但只需要他们每个人只做一部分工作。举例说明一个特色小饭店如何成为连锁餐饮巨头。 一个做宫保鸡丁的夫妻店生意越来越好，顾客经常吃不上，于是考虑扩张。第一阶段-存算一体于是把周围的店铺也租下来，招聘了几个学徒，经过七七四十九天学习，徒弟们终于把买菜、洗菜、切
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2024-06-11 09:29:21
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阅读mheap代码原因主要是在vpp使用中遇到了一个bug，主要对mheap底层结构不太了解，用将近一周的时间定位了此问题（mhash代码存在bug）。问题原因在vpp-1844单子里面也比较详细。 1、系统malloc和mmap对比malloc使用brk分配的内存，需要等到高地址内存释放以后才能释放，存在内存“空洞”，申请大内存（大于128k）时候使用的是mmap系统调用； mmap系
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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并行处理框架主要有MPI、OpenMP和MapReduce(Hadoop)三个（CUDA属于GPU并行编程，这里不提及）。MPI和Hadoop都可以在集群中运行，而OpenMP因为共享存储结构的关系，不能在集群上运行，只能单机。另外，MPI可以让数据保留在内存中，可以为节点间的通信和数据交互保存上下文，所以能执行迭代算法，而Hadoop却不具有这个特性。因此，需要迭代的机器学习算法大
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2024-02-26 18:01:10
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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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mpp架构对比是一项在数据处理和数据分析领域越来越重要的任务，特别是在分布式计算和大数据处理的背景下。随着信息技术的发展，数据量的不断激增对我们的处理能力提出了更高的要求。在这篇文章中，我将深入探讨mpp架构的不同实现和优缺点。
### 背景定位
mpp（Massively Parallel Processing）架构是一种高性能计算架构，主要用于处理大规模数据集。适用于数据仓库、在线分析处理
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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几年前，Hadoop曾被吹捧为数据仓库的替代品。本文将为大家提供作为分析平台的Hadoop / HDFS的特性和缺点的客观摘要，并将其与基于云的Snowflake数据仓库进行比较。Hadoop：基于文件的分布式架构由Doug Cutting在Yahoo!上首次开发。从2012年开始开源，Hadoop获得了巨大的吸引力，因为它可能替代昂贵的MPP设备上的分析工作负载（数据仓库应用程序）
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2023-11-19 21:58:02
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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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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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MPP架构与Hadoop架构是两种分布式计算架构，用于处理大规模数据的计算。MPP架构通常用于处理结构化数据，例如关系型数据库管理系统（RDBMS），而Hadoop架构通常用于处理非结构化数据，例如日志文件、图像和视频等。
整个流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ----------------------
原创
2024-04-23 18:41:15
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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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MPP架构和Hadoop是两种常用的分布式计算框架，它们在分布式数据处理和大数据分析方面都起到了重要的作用。本文将对MPP架构和Hadoop的区别进行介绍，并通过代码示例来帮助读者更好地理解。
# 1. MPP架构概述
MPP（Massively Parallel Processing）架构是一种用于分布式计算的架构模式，它将大数据集分割成多个小数据集进行并行处理，以提高计算速度和性能。MPP
原创
2023-12-21 04:03:54
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整理 OLAP 引擎的时候，遇到了 MPP ，所以再次总结一下。1、 什么是MPP？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
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2023-11-22 09:47:02
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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，典型的代表SQLServerShared Disk：各个处理单元使用自己的私有 CPU和Memory，共享磁盘系统。典型的代表Oracle Rac， 它是数据共享，可通
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2024-06-14 20:12:29
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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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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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2024-08-20 20:05:52
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今天给大家分享：大数据平台应用六个知识点，正在学习或者准备学习大数据开发的朋友都可以多了解一下。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
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2023-09-30 23:04:20
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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，典型的代表SQLServerShared Disk：各个处理单元使用自己的私有 CPU和Memory，共享磁盘系统。典型的代表Oracle Rac， 它是数
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2024-05-18 13:03:31
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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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