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
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2023-12-20 15:25:58
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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
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2023-08-18 21:33:21
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# 数据湖与Hadoop：在大数据时代的应用和实现
## 什么是数据湖？
数据湖是一种存储系统，用于大量非结构化或半结构化数据的接收、处理和分析。与传统的数据仓库不同，数据湖能够处理海量数据，支持各种数据格式，可以存储来自不同来源的信息，满足现代企业在数据分析朝向实时和行为驱动的不断发展趋势。
### 数据湖的特点
1. **高可扩展性**：支持PB级别的数据存储。
2. **多样性**：
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
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2024-01-03 09:50:00
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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
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2023-07-14 20:00:12
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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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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，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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数据湖和Hadoop差别你知道吗？这两者在大数据领域中的角色日渐重要，但它们的定位和功能却截然不同。今天，就让我带你深入了解它们的异同以及如何利用它们的优势满足业务需求。
## 背景定位
在当前数字化转型的浪潮中，各个行业产生的数据量正以惊人的速度增长。企业需要一种高效的方式来存储和分析这些数据，以便在激烈的市场竞争中占据优势。数据湖和Hadoop的出现为满足这些需求提供了新的解决方案。
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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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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
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2024-07-26 13:02:03
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数据湖是将公司所有数据，外部数据，不知道要不要用的数据放在一起，通过一定的数据治理，让数据可以被发现，被理解，以用于交叉查询或机器学习的研究。数据湖不麻烦，管理数据湖中的数据最麻烦，一不小心就会变成数据沼泽。没人知道里面有什么数据，从哪来的，是干嘛的。目前市面上流行的三大开源数据湖方案分别为：DeltaLake, Hudi, Iceberg 。1. 对比数仓数据湖支持非结构化，半结构化数据数据湖的
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2024-03-06 00:36:23
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从数据仓库到数据湖仓库和湖泊仓库是人为提前建造好的，有货架，还有过道，并且还可以进一步为放置到货架的物品指定位置。而湖泊是液态的，是不断变化的、没有固定形态的，基本上是没有结构的，湖泊可以是由河流 、小溪和其他未被任何处理的水源维持。湖泊是不需要预先指定结构的。什么是数据湖？数据湖（Data Lake）和数据库、数据仓库一样，都是数据存储的设计模式。数据库和数据仓库会以关系型的方式来设计存储、处理
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2023-09-23 13:47:59
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# 数据湖和数据仓库 MPP 的科普
在现代数据管理中，数据湖和数据仓库是两个不可或缺的概念。特别是随着大数据和云计算的兴起，这两者各自的应用场景和优缺点也变得日益显著。而 MPP（大规模并行处理，Massively Parallel Processing）技术的出现，使得数据仓库在处理大数据时更加高效。本文将深入探讨数据湖和数据仓库 MPP 的特点，并以相关代码示例和甘特图帮助理解这两个概念。
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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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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# 初学者指南：构建你的Hadoop数据湖
作为一名刚入行的开发者，构建一个Hadoop数据湖可能看起来是一项艰巨的任务。但不用担心，我会一步一步地指导你完成这个过程。Hadoop是一个开源框架，它允许使用简单的编程模型在跨机器集群的环境中存储和处理大量数据。
## 步骤概览
首先，让我们通过一个表格来概览整个构建过程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装
原创
2024-07-30 10:09:34
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这是大数据技术扫盲系列的第二篇【数据湖概念辨析以及常见技术通览】全文3000字，阅读需要10分钟一、数据湖概念的起源数据湖的概念被首次提出是在2010年的Hadoop World大会上，时任Pentaho创始人兼CTO的James Dixon，刚刚发布了Pentaho（一个BI分析组件）集成Hadoop的第一个版本。在当时来看，hadoop还未被大规模应用，数据集市更多的基于传统数据库构建、且与应
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2023-11-27 10:27:53
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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
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2024-08-02 12:01:20
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