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
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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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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mapreduce 是 mpp 架构的描述
在大数据处理的背景下，MapReduce 作为一种编程模型在数据处理领域具有广泛的应用。随着技术的演进，MapReduce 被认为具备 MPP（大规模并行处理）架构的特征。本博文将探讨这一观点，分析 MapReduce 的技术原理、架构、源码及其应用案例。
## 背景描述
回顾 MapReduce 的发展历程，自 2004 年 Google 首次提
# 实现"MPP架构与MapReduce架构"的步骤和代码示例
## 引言
在分布式计算领域中，MPP（Massively Parallel Processing）架构和MapReduce架构是两种常见的架构模式。MPP架构主要用于处理大规模数据集，而MapReduce架构则适用于大规模数据集的并行处理。本文将介绍如何实现MPP架构和MapReduce架构，并提供相应的代码示例。
## MP
原创
2023-12-18 10:05:42
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Mybatis-Plus1、基本概述MyBatis-Plus（简称 MP），为简便而生，只在Mybatis的基础上做增强，其中一个就是将基本的CRUD的sql进行自动拼接2、Mybatis 与 MP 的优缺点MyBatis
优点：
1>SQL语句自由控制，较为灵活
2>SQL与业务代码分离，易于阅读与维护
3>提供动态SQL语句，可以根据需求灵活控制
缺点：
1>简单的c
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2023-11-27 00:38:04
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文章目录一、MapReduce1.1、MapReduce思想1.2、MapReduce实例进程1.3、MapReduce阶段组成1.4、MapReduce数据类型1.5、MapReduce关键类1.6、MapReduce执行流程1.6.1、Map阶段执行流程1.6.2、Map的shuffle阶段执行流程1.6.3、Reduce阶段执行流程1.7、MapReduce实例WordCount二、YAR
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2024-03-15 08:15:26
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MPP（Massively Parallel Processing）和MapReduce是两种常用的大数据存储架构。MPP是一种分布式计算架构，它将数据划分为多个部分并在多个计算节点上并行处理。MapReduce是一种编程模型，它将大规模数据集分成小块，并在集群中的多个计算节点上进行分布式处理。在本文中，我将向你详细介绍如何实现MPP与MapReduce存储架构。
首先，让我们来看一下整个过程的
原创
2024-01-28 11:07:47
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据wiki（http://zh.wikipedia.org/wiki/MapReduce）记载“MapReduce是Google提出的一个软件架构，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念“Map（映射）”和“Reduce（化简）”，及他们的主要思想，都是从函数式编程语言借来的，还有从矢量编程语言借来的特性。当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值
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
从业界使用分布式系统的变化趋势和 hadoop 框架的长远发展来看，MapReduce 的 JobTracker/TaskTracker 机制需要大规模的调整来修复它在可扩展性，内存消耗，线程模型，可靠性和性能上的缺陷。在过去的几年中，hadoop 开发团队做了一些 bug 的修复，但是最近这些修复的成本越来越高，这表明对原框架做出改变的难度越来越大。
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2024-09-25 10:20:24
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作者：livan 前面我们介绍了HDFS，作为HDFS的第一代上层架构，我们必须讲解一下hadoop的MapReduce结构，可以说这一结构促进了大数据的兴起。MapReduce的结构分析Mapreduce的计算顺序为：在map中数据被一行行的读取，然后进行切分；然后再经历shuffle，然后进行reduce处理。在mapreduce中计算主要有三部分组成：Map
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2024-01-17 07:51:09
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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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导语 之前的分享中，介绍了有关MapReduce计算框的内容，这里来介绍一下MapReduce工作原理详解Map端的流程1、从上图可以看出，一个输入分片就会有一个Map的任务来进行处理，并且Map输出的结果会暂时存放到一个缓冲区中，当这个缓冲区的内容溢出的时候，就会在本地创建一个溢出的文件，并且将缓冲区中的数据内容写入到这个文件中。2、在数据写入到磁盘之前，首先需要根据Reduce任务的数目将
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2023-11-14 09:16:06
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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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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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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
