面试总结1.生产环境中有多少个reduce该问题可以总结为：1.一个task的map数量由谁来决定？ input split的大小间接决定了一个job拥有多少个map默认input大小是64M可以通过修改mapred.min.split.size参数决定input split的大小从而影响map数量a. map的数量通常是由输入文件的总块数决定的，正常的map数量的并行规模大致是每一个Node是1
转载
2024-07-26 13:02:03
207阅读
广义的Hadoop包括 Impala, Presto | Distributed SQL Query Engine for Big Data这些MPP架构的SQL引擎。Hadoop社区还在持续发展，Spark还在持续给人们带来惊喜，开源软件的迷人之处也在于此。先从NUMA说起吧，NUMA全称为Non-Uniform Memory Access，是主流服务服务器为了提高SMP的可
转载
2023-08-18 21:33:21
86阅读
关于Greenplum架构 Greenplum数据库是一种大规模并行处理（MPP）数据库服务器，其体系结构被专门设计用于管理大规模分析型数据仓库和商业智能工作负载。MPP（也称为无共享体系结构）是指具有两个或更多个处理器的系统，这些处理器协作执行一项操作，每个处理器具有自己的内存、操作系统和磁盘。Greenplum使用这种高性能的系统架构来分布数TB数据仓库的负载，并且可以并行使用系统的所有资源来
转载
2023-10-08 20:43:06
231阅读
MPP数据库和Hadoop是大数据处理领域两种常见的技术方案。本文将从定义、特点、应用场景和代码示例等方面，详细介绍MPP数据库和Hadoop的区别。
## 1. 定义
### MPP数据库
MPP（Massively Parallel Processing）数据库是一种用于处理大规模数据的数据库管理系统。它通过将数据分散存储在多个节点上，并利用并行计算能力来实现大规模数据的高效查询和分析。
原创
2023-12-19 04:15:57
1084阅读
1.MPP数据库: MPP数据库专注于在一个集群上并行执行SQL查询分析。2. HADOO
原创
2022-12-07 14:51:37
495阅读
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
转载
2023-09-30 23:04:20
196阅读
高可用是数据库系统的基本需求，也是数据库技术实现的难点之一。高可用不仅要求数据库在正常的场景下不间断的提供稳定服务，而且需要能够在出现故障的情况下快速恢复并迅速提供服务，使用户难以感知到异常，保证业务的连续性。作为一款云原生分布式数据仓库，HashData在传统架构的MPP数据库基础上，对存储层、计算层、元数据等多方面进行了改进和优化，进一步提升系统的可用性。相比传统MPP架构的数据库，HashD
转载
2024-01-03 09:50:00
58阅读
如果我们回顾5年前会发现，那就是当时Hadoop不是大多数公司的选择，特别是那些要求稳定和成熟的平台的企业。 在这一刻，选择非常简单：当您的分析数据库的大小超过5-7 TB时，您只需启动MPP迁移项目，并转移到经过验证的企业MPP解决方案之一。没有人听说过“非结构化”数据 - 如果你要分析日志，只需用Perl / Python / Java / C解析它们并加载到分析数据库中。 没有人听说过高速数
转载
2023-07-14 20:00:12
3阅读
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
转载
2024-08-02 12:01:20
96阅读
序言 Greenplum（以下简称 GP）是一种基于开源PostgreSQL基础上采用MPP架构的关系型分布式数据库，具有强大的大规模数据分析处理能力。GP有两种存储格式：Heap表和AO表。其中，AO表是Greenplum所特有的，主要面向OLAP场景，支持行存和列存，批量的数据写入，有利于高吞吐数据量的加载，同时支持对数据进行压缩，AOCO不仅支持表级别的压缩,同时也支持列级别的压缩。GP-A
转载
2023-12-20 15:25:58
179阅读
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
转载
2023-08-11 15:58:28
190阅读
背景 随着互联网的普及及新技术的快速发展，市面踊跃出以Hadoop为代表的大数据开源技术栈，运用这类型技术的公司就是用最小的成本做最大的事情，技术往往是新的、开源的、市场占用率高的特点。而发展多年以国外ODSCle、国内DM8为代表的“传统”数据库厂商，因为足够稳定和可靠，且有靠谱专业的维护支持团队，出现任何问题都有专业的人运维兜底，比如电信行业的BOSS系统，银行的账户系统等等这些数据容不得半点
转载
2024-07-22 17:24:08
178阅读
15、分布式数据库15.1 MPP数据库的运行原理大规模并行处理（Massively Parallel Processing,MPP)数据库，是一种较早基于Shared Nothing存储思想设计的一种分布式数据库。在该数据库中，每个节点都有独立的磁盘存储与内存，业务数据根据数据库模型及其应用特点被划分到各个节点上。同时，每个节点都通过专用网络互相连接、彼此协同，并作为整体对外提供数据库服务。MP
转载
2023-08-20 14:08:52
512阅读
目录概述分区Sorting运行时过滤和动态分区裁剪字段类型选择统计信息 封面大概是这样式的tuning impala:the top five performance optimizations for best bi and sql analytics on hadoopthe leader for analytic sql on hadoop hadoop上sql分析的领导
MPP数据库初识先了解下OLTP与OLAP区别为什么需要MPP数据库？MPP数据库应用领域什么是MPP？MPP架构特征MPPDB架构什么是MPP数据库？MPP数据库的使用场景？MPPDB、Hadoop与传统数据库技术对比与适用场景 先了解下OLTP与OLAP区别OLTP(OnLine Transaction Processing ，联机事务处理)系统 例如mysql。擅长事务处理，在数据操作中保
转载
2023-10-01 11:13:59
444阅读
mysql和oracle的区别一、并发性 并发性是oltp数据库最重要的特性，但并发涉及到资源的获娶共享与锁定。 mysql: mysql以表级锁为主，对资源锁定的粒度很大，如果一个session对一个表加锁时间过长，会让其他session无法更新此表中的数据。自行搭建mysql机器，方法简单。企业回可使用我们的宝塔面板进行一键部署站点。支持安装Liunx系统/Windows系统。-宝塔Linux
转载
2024-01-28 17:38:26
151阅读
在上一章节中，我们讲到实时数仓的建设，互联网大数据技术发展到今天，各个领域基本已经成熟，有各式各样的解决方案可以供我们选择。在实时数仓建设中，解决方案成熟，消息队列Kafka、Redis、Hbase鲜有敌手，几乎已成垄断之势。而OLAP的选择则制约整个实时数仓的能力。开源盛世的今天，可以供我们选择和使用的OLAP数据库令人眼花缭乱，这章我们选取了几个最常用的OLAP开源数据引擎进行分析，希望能给正
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
转载
2023-08-21 11:52:19
270阅读
目录0. 相关文章链接1. 数据和数据库类型区分2. 关系型数据库3. 非关系型数据库（NoSQL）4. MPP（Massively Parallel Processing）数据库0. 相关文章链接数据库 文章汇总1. 数据和数据库类型区分 数据可以分为结构化和非结构化数据，数据库可以分为关系型
转载
2024-01-02 21:16:52
82阅读
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
转载
2023-08-31 11:26:22
566阅读
