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    Hadoop vs MPP

    因此那时选型非常简单:当你分析的数据库大小达到5-7TB时,我们只需要启动一个 MPP 迁移项目,迁移到一种成熟的企业 MPP 解决方案即可。...那时没人听说过非结构化数据,如果我们要分析日志,需要使用 Perl/Python/Java/C++ 对其进行分析并加载到分析 DBMS 中即可。...许多供应商都将 Hadoop 定位为替代传统数据仓库,这意味着可以替代 MPP 解决方案。 ? 那么什么是 MPPMPP 表示大规模并行处理,网格的所有独立节点都参与协调计算,这就是网格计算的方法。...-15分钟 查询最大运行时间 1-2小时 1-2周 查询优化 复杂的企业查询优化器引擎 没有优化器或优化器功能比较局限 查询调试与分析 有查询执行计划、查询执行统计信息以及解释性错误消息 OOM问题和Java...函数通常需要用Java编写,编译并放在集群中 目标用户 业务分析师 Java开发人员和经验丰富的DBA 目标系统 通用DWH和分析系统 专用数据处理引擎 最小建议大小 任意 GB 最大并发 数十到数百个查询

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    MPP DB技术分类

    6.2.1 MPP的概念 在讨论MPP DB之前,我们先把MPP本身的概念搞清楚。MPP是系统架构角度的一种服务器分类方法。...但节点互联网络仅供MPP服务器内部使用,对用户而言是透明的。 在MPP系统中,每个SMP节点也可以运行自己的操作系统、数据库等。但和NUMA不同的是,它不存在异地内存访问的问题。...但是MPP服务器需要一种复杂的机制来调度和平衡各个节点的负载和并行处理过程。目前,一些基于MPP技术的服务器往往通过系统级软件(如数据库)来屏蔽这种复杂性。...相对而言,MPP服务器架构的并行处理能力更优越,更适合复杂的数据综合分析与处理环境。当然,它需要借助支持MPP技术的关系数据库系统来屏蔽节点之间负载平衡与调度的复杂性。...6.MPP数据仓库架构分类 前面讲到MPP架构非常复杂,通常用到数据库系统来屏蔽节点间的负载平衡和调度的复杂性。

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    Batch、MPP、Cube 和 Hadoop

    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...MPP数据库适合存储高密度价值数据,并且是长期存储和多次使用,所以MPP并行数据库会花大量经历在Load阶段,把数据处理成适合分析格式。...单独worker看,性能不及MPP,但是胜在scalability优异,几百个节点是没问题的,在集群性上远胜MPP。...OLAP over Hadoop:例如Kylin,Druid,AtScale,Kyvos SQL over Processing Framework系统的共同特点是“Hadoop通用计算框架+SQL解析引擎...”,存储层、执行引擎层、SQL解析层三者分离,可以方便替换执行引擎,对使用者而言,同一份数据可以采用不同并行执行引擎来分析。

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    从 Clickhouse 到 Snowflake: MPP 查询层

    这种方式可以复用Clickhouse当下优秀的计算能力,但是实现上想在不侵入Clickhouse源码的前提下改进扩充非常难,比如Clickhouse纯手工打造的SQL 解析器,想增加一条SQL 就需要改动很多模块...) Master 节点,这个跟存算分离架构中的Master节点是一体的,由于在存算分离中,所有DDL 语句的执行都是通过Master节点来调度执行的,所以Master节点在执行DDL 任务的过程中通过解析...Clickhouse节点,发送SQL语句;当前这个Clickhouse节点作为本次查询的Initiator,把查询转发给Master; Master节点根据Catalog中的Schema做查询SQL的解析...Initiator,Initiator把结果根据不同的协议进行格式化,返回给客户端; 整个查询的执行过程中,数据流不经过Master节点,降低Master节点的压力;Master单节点可以支撑万级QPS的查询解析请求...所以我们抛弃了这种方式,选择在ClickHouse同进程内、Processor执行框架之上实现MPP 查询层,如右下图所示: (实现MPP查询层) 方案的整体思路及优势如下: MPP 计算层跟Clickhouse

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    MPP技术的优势与严重缺陷

    MPP架构通常用于处理海量数据的应用程序,如数据仓库、商业智能和大数据分析。 MPP常见的发力场景是数据仓库。...在数据仓库中,MPP架构意味着数据库服务被部署在多个节点中,共同完成存储、分析计算任务。 常见的开源MPP数据仓库包括: 1. Apache HAWQ 2. Apache MADlib 3....Apache Cassandra (支持 MPP 模式) MPP技术的出现,有它重要的历史意义。单机数据库的存储和计算性能有限,MPP这种以多节点的形式进行共同存储与计算的技术就应运而生。...这种模式下,MPP数据仓库就会带来木桶效应、扩展性问题,这两个问题是MPP架构上娘胎里带来的天生缺陷,通过调优等技术无法完全解决,只能是不断优化去尽量避免这些问题。...那么MPP的常见的缺陷就能推出: MPP数据仓库通常需要更多的硬件资源和投资,价格较高,不适合所有的企业规模和预算。 MPP数据仓库的部署和维护需要更专业的技术人员,技术门槛相对较高。

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    数仓数据处理DB基本概念解析与理解 OLAP OLTP HATP 异同 MPP架构

    MPP 即大规模并行处理结构。MPP的系统扩展和NUMA不同,MPP是由多台SMP服务器通过一定的节点互联网络进行连接,协同工作,完成相同的任务,从用户的角度来看是一个服务器系统。...MPP结构扩展能力最强,理论可以无限扩展。由于MPP是多台SPM服务器连接的,每个节点的CPU不能访问另一个节点内存,所以也不存在异地访问的问题。...但是MPP服务器需要一种复杂的机制来调度和平衡各个节点的负载和并行处理过程。目前,一些基于MPP技术的服务器往往通过系统级软件(如数据库)来屏蔽这种复杂性。...另一点,集群中的节点越多,则某个节点出现问题的概率越大,而一旦有节点出现问题,对于MPP架构来说,将导致整个集群性能受限,所以一般实际生产中MPP架构的集群节点不宜过多。...它是由Java和C++实现的,Java提供的查询交互的接口和实现,C++实现了查询引擎部分。

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    SMP、NUMA、MPP体系结构介绍

    MPP的效率要比SMP好。...4.5 MPP和SMP、NUMA应用之间的区别MPP的优势:MPP系统不共享资源,因此对它而言,资源比SMP要多,当需要处理的事务达到一定规模时,MPP的效率要比SMP好。...由于MPP系统因为要在不同处理单元之间传送信息,在通讯时间少的时候,那MPP系统可以充分发挥资源的优势,达到高效率。...也就是说:操作相互之间没有什么关系,处理单元之间需要进行的通信比较少,那采用MPP系统就要好。因此,MPP系统在决策支持和数据挖掘方面显示了优势。...SMP的优势:MPP系统因为要在不同处理单元之间传送信息,所以它的效率要比SMP要差一点。在通讯时间多的时候,那MPP系统可以充分发挥资源的优势。

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    smp,numa和mpp体系结构总结

    扩展能力低中等高现有规模2-4个cpu最优,IBM的BOOK技术能扩展到8个可支持上百个cpu以能支持数千cpu瓶颈内存访问冲突并且受总线带宽限制非本地内存访问的速度慢,交叉锁的延迟网络速度 NUMA和MPP...的区别: NUMA的节点互联机制是机器内部模块实现(交叉开关),MPP是通过网络(I/O)。...MPP的交互通过网络,交互过程并行。 在数据一致性问题上,NUMA使用硬件处理保证内存中数据一直,而MPP把这个问题交给了软件开发者处理(分布式共识算法)。...三种构架其实就是从SMP的紧耦合到MPP的松散耦合的变化,它们各有优点。目前的多核CPU中借鉴了NUMA和SMP的优点,每个核心独享一个一级缓存,几个核心共享一个二级缓存等设计。...MPP集群中的单个服务器也会使用NUMA构架的机器。

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