# MPP架构与Lambda计算的深入剖析
## 引言
现代数据处理要求系统既能处理大规模数据，又能高效执行复杂计算任务。对此，MPP（大规模并行处理）架构和Lambda计算模型应运而生，它们在数据分析和实时计算中扮演着重要角色。本文将探讨这两种架构，结合代码示例，以帮助读者更好地理解其原理与应用。
## MPP架构简介
MPP（Massively Parallel Processing，
原创
2024-09-22 07:37:44
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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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LAMP架构介绍LAMP架构是目前成熟的企业网站应用模式之一，指的是协同工作的一整套系统和相关软件，能够提供动态Web站点服务及其应用开发环境。LAMP是一个缩写词，具体包括Linux操作系统、Apache网站服务器、MySQL数据库服务器、PHP（或Perl、Python）网页编程语言。LAMP各组件的主要作用1.平台（linux）作为LAMP架构的基础，提供用于支撑Web站点的操作系统，能够与
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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目录一、LAMP简介与概述1、LAMP平台概述2、构建LAMP平台顺序3、编译安装的优点4、各组件的主要作用二、编译安装Apache三、编译安装MySql四、编译安装PHP五、安装论坛一、LAMP简介与概述1、LAMP平台概述 LAMP架构是目前成熟的企业网站应用模式之一，指的是协同工作的一整台系统和相关软件，能够
从架构特点到功能缺陷，重新认识分析型分布式数据库 (juejin.cn)
###################################MPP on HDFS这是MPP架构分布式数据库的简单示意图。MPP数据库通过将数据切片分布到各个计算节点后并行处理来解决海量数据分析的难题。每个MPP数据库集群由一个主节点（为了提供
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2023-07-17 17:00:13
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Lambda 架构:Lambda 架构总共由三层系统组成的：批处理层（Batch Layer），速度处理层（Speed Layer），以及用于响应查询的服务层（Serving Layer）。 批处理层: 使用可处理大量数据的分布式处理系统预先计算结果。它通过处理所有的已有历史数据来实现数据的准确性。这意味着它是基于完整的数据集来重新计算的，
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2024-04-02 09:12:40
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1.为什么要用Lambda Architecture 在大数据处理系统中，数据处理的可靠性和实时性是一对矛盾，往往不可兼得。可靠性是指在任何异常出现的情况下，数据处理都能够做到不重不丢，并且最终得到准确的结果。实时性是指数据从输入到处理完毕输出的时间间隔。一般来说，对于像Hadoop MapReduce这样的批处理系统来说，可靠性很高，而实时性很差；对于Stor
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2024-07-23 08:35:45
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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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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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OpenMp介绍penMP用于共享式内存并行系统的多处理器程序设计的一套指导性编译处理方案 。OpenMP支持的编程语言包括 C 、 C++ 和 Fortran，简单的说，就是一种API，来编写多线程应用程序。OpenMP使得程序员可以把更多的精力投入到并行算法本身，而非其具体实现细节。对基于数据分集的多线程程序设计，它是一个很好的选择。但是，作为高层抽象，OpenMP并不适合需要复杂的线程间同步
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2023-09-05 10:14:55
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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
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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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前段时间学习了OpenMP，并且很容易地将其用到了实际应用中，但OpenMP也有很多缺点：所有线程共享内存空间，硬件制约较大；目前主要针对循环并行化。为了进一步了解并行计算，MPI是一个不得不接触的东西。它的优点有：无论硬件是否共享内存空间，都可以使用；与OpenMP相比，可以处理规模更大的问题；每个线程都有自己的内存和变量，这样不用担心冲突问题。MPI的缺点有：算法上经常有较大改动；较难使用
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2024-06-29 17:41:55
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# CDH和MPP架构：大数据处理的新视角
在这个数据驱动的时代，大数据的处理与分析显得尤为重要。CDH（Cloudera Distribution Including Apache Hadoop）和MPP（Massively Parallel Processing）架构是两种在大数据处理领域广泛使用的技术。本文将对这两种架构进行概述，并展示一些代码示例，帮助你更好地理解。
## 什么是CDH
前言 过去两个月深入的参与了一个分布式系统的开发，记得之前有人说过“想成为架构师之前，都是从微观架构开始的”。尽管我从没想过将来的某一天要成为一个架构师，或者领域专家，我只是想萌萌哒的编码，写着自己喜欢的Code，和一群志同道合的朋友做出大家喜欢的商品和产品。但是工作久了慢慢的搭架子的事情还是会来到你的面前，因为时间总会把一部分人慢慢推向海边，使得他们成为最早见到阳光的人。 不扯淡了，为什么要说
mpp设计： mpp是Rockchip SoC的跨平台媒体处理器的中间件库。mpp的主要目标是在多媒体（主要是视频和图像）处理器上提供高性能，高灵活性和扩展性。 mpp设计的主要目标是链接不同的Rockchip硬件内核驱动和不同的用户应用。 Rockchip有两套硬件内核驱动程序 第一套是vcodec_service/vpu_service/mpp_service，是一种高性能五状态帧基础硬件内核
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2024-04-20 15:57:44
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MPS:
主生产计划的对象是产成品或关键零部件。主生产计划的目的是降低库存（包括在制品）成本和提高计划的稳定性。在下列情况下，主生产计划是必须的：
为了确保物料不出现短缺，输入了不同的缓冲时间和安全库存，这不可避免导致了高库存水平。因此尤其对于高价值的物料会出现高仓储成本。
这些物料
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2024-10-25 17:51:37
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阅读目录：Hadoop学习随笔Hadoop项目主要包括以下三个模块Apache Hadoop起源一张图了解分布式的好处（数据量达到500G就可以考虑使用大数据处理了）HDFSNameNodeDataNode文件MapReduce计算框架（基于磁盘IO进行迭代，开销较大）YARN服务组件ResourceManagerNodeManagerApplicationManagerContainer(容器)
搭建LAMP架构一、LAMP架构概述1、LAMP简介LAMP架构是目前成熟的企业网站应用模式之一，指的是协同工作的一整台系统和相关软件，能够提供动态web站点服务及其应用开发环境。 LAMP是一个缩写词，具体包括Linux操作系统，Apache网站服务器，MySQL数据库服务器，PHP（或perl，Python）网页编程语言。2、LAMP构成组件（1）Linux系统：、提供用于支撑Web站点的操作
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2023-11-24 01:45:29
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