1.Greenplum MPP架构 Greenplum（以下简称GPDB）是一款开源数据仓库。...GPDB是典型的Master/Slave架构，在Greenplum集群中，存在一个Master节点和多个Segment节点，其中每个节点上可以运行多个数据库。...Greenplum采用shared nothing架构（MPP）。典型的Shared Nothing系统会集数据库、内存Cache等存储状态的信息；而不在节点上保存状态的信息。...standby master采用基于预写日志（WAL）流复制的方式保持与primary master的数据一致。...作为最佳实践，为了保证单机失败镜像通常运行在与主segment不同的主机上。将镜像分配到不同的主机上也有不同的策略。
“既然分布式数据库是MPP架构，那么MPP架构就等于分布式数据库应该也没什么问题吧。”于是大家就都不在意了。不过，作为一个技术人员，还是应该搞清楚两种技术的本质。...到底什么是MPP架构？ MPP架构与Hadoop架构在理论基础上几乎是在讲同一件事，即，把大规模数据的计算和存储分布到不同的独立的节点中去做。...这就与MPP架构的历史有关系。虽然从理论基础上两者是一回事，但是MPP架构与Hadoop架构的发展却是走的两条路线。...但是，Hadoop、Spark等框架的理论基础与分布式数据库仍然是一样的。广义上讲，MPP架构是一种更高层次的概念，它的含义就是字面含义，但是它本身并没有规定如何去实现。...数据重分区 Shuffle是分布式计算框架中最重要的概念与过程之一。在MPP架构（分布式数据库）中，这个数据重分区的过程与Hadoop相关框架在计算中的数据重分区过程也是一致的。
本节主要从MPP架构入手，结合gp核心架构设计理念为深入理解snova打基础。...图片.png 服务层 [表格] 产品特性 图片.png 客户端访问和工具 图片.png 3.核心架构设计：MPP无共享架构 图片.png 图片.png 主从节点，主节点负责协调整个集群 一个数据节点可以配置多个节点实例...数据节点有自己的cpu、磁盘和内存（share nothing） 告诉interconnect处理连续数据流（pipeline） ---- （一）数据均匀分布 在Greenplum数据库中所有表都是分布式的...（二）分布和分区 分布（DISTRIBUTE）与分区（PARTITION） 图片.png 图片.png 目的： 1. 把大数据切片,便于查询 2....（五）大规模并行数据加载 copy命令 copy工具源于PostgreSQL数据库，copy命令支持文件与表之间的数据加载和表对文件的数据卸载。
采用MPP架构的很多OLAP引擎号称：亿级秒开。 本文分为三部分讲解，第一部分详解MPP架构，第二部分剖析MPP架构与批处理架构的异同点，第三部分是采用MPP架构的OLAP引擎介绍。...而在MPP服务器中，每个节点只访问本地内存，不存在异地内存访问问题。 二、批处理架构和MPP架构 批处理架构（如 MapReduce）与MPP架构的异同点，以及它们各自的优缺点是什么呢？...相同点： 批处理架构与MPP架构都是分布式并行处理，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。...它实现了单机多核并行、分布式计算、向量化执行与SIMD指令、代码生成等多种重要技术。...TiDB TiDB 是 PingCAP 公司自主设计、研发的开源分布式关系型数据库，是一款同时支持OLTP与OLAP的融合型分布式数据库产品。
大规模并行处理(MPP)架构 例子 Greenplum是一种基于PostgreSQL的分布式数据库。...其采用shared nothing架构（MPP），主机，操作系统，内存，存储都是自我控制的，不存在共享。也就是每个节点都是一个单独的数据库。节点之间的信息交互是通过节点互联网络实现。...elasticsearch也是一种MPP架构的数据库，Presto、Impala等都是MPP engine，各节点不共享资源，每个executor可以独自完成数据的读取和计算，缺点在于怕stragglers...，遇到后整个engine的性能下降到该straggler的能力，所谓木桶的短板，这也是为什么MPP架构不适合异构的机器，要求各节点配置一样。...Spark SQL应该还是算做Batching Processing, 中间计算结果需要落地到磁盘，所以查询效率没有MPP架构的引擎（如Impala）高。
一、Doris Doris 是分布式、面向交互式查询的分布式数据库，主要部分是 SQL，内部用到 MPP 技术。 什么是 MPP?...简单来说，MPP 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 ( 与 Hadoop 相似 )。...▌Doris 整体架构 一、Doris 整体架构 ?...四、支持 MPP MPP 即 Massively Parallel Processing，大规模并行处理，即海量数据并发查询。...，不支持 join 等操作 2、与 ES 相反，Palo 具备丰富的 SQL 计算能力，以及分布式查询能力；然而其索引性能较低，不支持全文索引。
MPP架构：打破数据分析的速度极限 MPP(大规模并行处理)架构是一种分布式计算架构，它将一个大任务分解成多个小任务，分配给多个计算节点并行处理。 每个节点独立完成自己的任务，最后将结果合并。...MPP架构的核心特征： 1. 数据分布式存储：数据被分片存储在多个节点上，每个节点只处理自己的数据。 2. 完全无共享：每个节点有自己独立的CPU、内存和存储，不与其他节点共享资源。 3. ...MPP与批处理：两种思路的较量 很多人问我，为什么不用Hadoop或Spark这样的批处理系统？ MPP和批处理架构都采用分布式并行处理，但它们的工作方式截然不同。...Doris、ClickHouse与Impala的MPP架构 如今市场上主流的MPP引擎各有特色， 以Doris、ClickHouse与Impala为例。...MPP性能提升的秘密 MPP架构之所以能实现"亿级秒开"，背后有三个关键技术支撑。 1. MPP分布式架构 MPP架构解决了多机协同计算的问题，将查询任务分散到多个节点并行执行。
MPP代表"Massively Parallel Processing"，是一种计算机架构，旨在通过分布式处理来实现大规模数据处理和分析。...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。...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。...一些单机数据库，也可以通过增加中间件的形式组织为MPP架构，以增加存储和计算性能。 这样一种架构势必解决了一些问题，解决了超过单机数据库能承受的中等规模数据的存储与计算问题。但也带来了一些新的问题。...MPP技术的使用场景，当然就是中小规模的数据存储与处理。因为扩展性有限，数据量一旦达到海量级别，就只能寻求大数据方案去解决了。
近年来，混合专家（Mixture of Experts，简称MoE）架构逐渐成为研究的热点。DeepSeek作为一家在人工智能领域崭露头角的公司，其推出的DeepSeek MoE架构引发了广泛关注。...本文将深入探讨DeepSeek MoE架构的创新之处及其在性能和效率上的突破。 MoE架构的历史与背景 MoE架构最早可以追溯到1991年，最初被应用于贝叶斯网络中的专家组合。...DeepSeek在2024年1月推出的DeepSeek MoE架构，通过一系列创新设计，解决了传统MoE架构中的痛点。 细粒度专家分割 DeepSeek MoE架构的一个重要创新是细粒度专家分割。...根据DeepSeek的技术报告，DeepSeek MoE 16B在2万亿token上训练，仅需要大约40%的计算量就能达到与DeepSeek 7B和LLaMA2 7B相当的性能。...DeepSeek MoE的应用与前景 DeepSeek MoE架构的创新和性能提升，使其在多个领域具有广泛的应用前景。
PyTorch分布式训练工作原理：分布式数据并行与混合精度训练导入与数据加载import torchimport torchvisionimport torchvision.transforms as...分布式数据并行（DDP）步骤1：初始化分布式学习进程def init_distributed(): dist_url = "env://" rank = int(os.environ["RANK...is_main_process(): torch.save(*args, **kwargs)def is_main_process(): return get_rank() == 0混合精度训练混合精度结合了...FP16和FP32在不同训练步骤中的使用，在减少训练时间的同时保持与FP32相当的性能。...混合精度训练通常能提供显著的加速，但在A100 GPU和其他基于Ampere的GPU架构上增益有限。
目录 一：doris介绍 二：开源olap引擎比较 三：doris基本概念和架构图 3.1 基本概念 3.2 架构图 四：doris数据导入 五：doris的三种数据模型 一：doris介绍 doris...是一个基于mpp（massively parallel processing，即大规模并行处理）的交互式sql数据仓库,是一个面向多种数据分析场景的，兼容mysql协议的，高性能的，分布式关系型列式数据库...三：doris基本概念和架构图 3.1 基本概念 FE：FrontEnd Doris的前端节点，负责管理元数据，管理客户端连接，进行查询规划，查询调度等工作。...3.2 架构图 四：doris数据导入 数据导入功能是将原始数据按照相应的模型进行清洗转换并加载到doris中，方便查询和使用。...Doris 这类 MPP 架构的 OLAP 数据库，通常都是通过提高并发，来处理大量数据的. Doris 的数据模型主要分为3类:Aggregate, Uniq, Duplicate.
OLAP 混合型OLAP同时具有ROLAP、MOLAP的特点，查询明细数据使用ROLAP,查询聚合数据使用MOLAP。...架构上分类 MPP架构 MPP即大规模并行处理，也就是一种分布式并行处理的方式，将一个计算任务下发给不同的计算节点共同完成计算结果。...对于MPP架构有以下几个特点： 1.并行计算(基于内存) 2.shard-nothing,无共享模式，即每个节点有自己CPU、Memory、DISK 批处理 批处理也是一种分布式并行计算框架，也就是我们所熟知的...MapReduce、Hive、Spark等，与MPP相比： 1.MPP确定的计算必须要在确定的节点上，而批处理可以在任务节点上 2.MPP中间结果保存在缓存中，而批处理需要落入磁盘，因此其查询延时更高...3.MPP做横向扩展需要数据重分布，而批处理只需要增加计算并发即可，其横向扩展能力更强 MPP on Hadoop架构 由于MPP的计算能力与批处理架构的扩展能力，因此衍生了MPP on Hadoop架构
2、MPP(大规模并行处理)架构 (MPP架构) 3、 MPP架构特征 ● 任务并行执行; ● 数据分布式存储(本地化...、BI 系统和决策支持系统 6、MPPDB架构 MPP 采用完全并行的MPP + Shared Nothing 的分布式扁平架构，这种架构中的每一个节点（node）都是独立的、自给的、节点之间对等，而且整个系统中不存在单点瓶颈...MPPDB架构 7、 MPPDB特征 MPP 具备以下技术特征： 1) 低硬件成本：完全使用 x86 架构的 PC Server，不需要昂贵的 Unix 服务器和磁盘阵列； 2) 集群架构与部署：完全并行的...MPP + Shared Nothing 的分布式架构，采用 Non-Master 部署，节点对等的扁平结构； 3) 海量数据分布压缩存储：可处理 PB 级别以上的结构化数据，采用 hash分布、random...(南大通用) 9、 MPPDB、Hadoop与传统数据库技术对比与适用场景 MPPDB与Hadoop都是将运算分布到节点中独立运算后进行结果合并(分布式计算)，但由于依据的理论和采用的技术路线不同而有各自的优缺点和适用范围
分布式与集群 现在随处可见分布式集群这个词,由于分布式和集群这两个词经常被放在一起使用,所以两个词似乎就是连在一起使用的,其实并非如此....分布式要解决的是单体架构无法进行细粒度的维护、开发、管理、隔离、优化、分配资源的问题. 所以分布式和集群并不是必须绑在一起的,只是现实中大部分情况下是一起使用的....如果使用的是单体式集群架构,就不需要面对分布式架构需要面对的问题. 单节点应用到分布式应用常见的问题与解决方案 我们试着梳理一下,单节点应用到分布式应用常见的问题与解决方案....所以分布式一致性问题无法在不牺牲可用性的前提下解决,只能在可用性与一致性之间取舍,这就是CAP理论....小结 本文简单谈谈了单节点应用与分布式架构的一些概念，旨在让刚接触分布式架构的小伙伴更好的理解它。
混合云和多云策略已成为企业优化资源、提升灵活性和降低成本的重要手段。本文将详细介绍混合云架构设计，探讨其优势和实现方法，并通过代码示例帮助读者理解。...混合云架构设计的优势灵活性：混合云架构允许企业根据需求灵活分配资源，优化成本和性能。安全性：通过在私有云中存储敏感数据，企业可以更好地控制数据安全。...混合云架构设计实例以下是一个使用混合云架构的实例，展示了如何在AWS和本地数据中心之间进行资源管理和调度。1....数据分层与存储在混合云架构中，我们可以使用AWS S3存储非敏感数据，使用本地存储设备存储敏感数据。...通过合理的架构设计和技术实现，企业可以充分利用混合云的优势，提升系统性能，降低运营成本。希望本文能帮助您理解混合云架构设计的基本原理和实现方法。如果您有任何疑问或需要进一步的技术支持，请随时与我联系。
（On-Line Analytical Processing）与后续的定义的混合事务分析处理HATP(Hybrid transaction/analytical processing)。...MPP架构特征： 任务并行执行 数据分布式存储（本地化） 分布式计算 高并发 单个节点并发能力大于300用户 横向扩展 支持集群节点的扩容 Shared Nothing（完全无共享）架构 3....相同点： 批处理架构与MPP架构都是分布式并行处理，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。...它实现了单机多核并行、分布式计算、向量化执行与SIMD指令、代码生成等多种重要技术。...TiDB TiDB 是 PingCAP 公司自主设计、研发的开源分布式关系型数据库，是一款同时支持OLTP与OLAP的融合型分布式数据库产品。
在初步版本中，我们的贡献总结如下： 我们引入了一种新颖的视觉主干架构，称为SegMAN编码器，其特点是采用混合LASS混合器。...2.4 混合视觉主干架构 混合视觉模型已成为视觉识别中一个有前景的方向。...在这项工作中，我们通过引入一个新的、更强大的令牌混合器（称为多尺度注意力增强SSM）来进一步释放Transformer-Mamba混合视觉架构的潜力，该混合器更深度地集成了注意力与状态空间模型。...3.2 A2Mamba的整体架构 在这项工作中，我们提出了一种新颖的混合视觉主干架构A2Mamba，它利用了Transformer和Mamba架构的优势。...与我们早期尝试[27]（简单地堆叠局部注意力和SSM层）相比，本扩展版本中的MASS混合器更深度地集成了注意力机制与状态空间模型，从而产生了更强大的混合架构。
传统的单机系统，虽然可以多核共享内存、磁盘等资源，但是当计算与存储能力无法满足大规模数据处理的需要时，面对自身CPU与存储无法扩展的先天限制，单机系统就力不从心了。...1．分布式系统的架构 所谓的分布式系统，即为在网络互连的多个计算单元执行任务的软硬件系统，一般包括分布式操作系统、分布式数据库系统、分布式应用程序等。...分布式系统架构如图1-2所示。 [插图] 图1-2 分布式系统架构图 为了减少网络I/O开销，分布式计算的一个核心原则是数据应该尽量做到本地计算。...Spark正是基于这种分布式并行架构而产生，也可以利用分布式架构的优势，根据需要，对计算能力和存储能力进行扩展，以应对处理海量数据带来的挑战。...Spark架构 Spark架构采用了分布式计算中的Master-Slave模型。集群中运行Master进程的节点称为Master，同样，集群中含有Worker进程的节点为Slave。
实现故障隔离和恢复：分布式系统中的不同组件和节点可能会出现故障或异常。监控系统可以监测这些故障或异常，并将它们与正常状态进行隔离，以防止故障的扩散。...分布式追踪：通过分布式追踪技术，可以监控分布式系统中各个组件之间的调用关系和性能瓶颈，帮助您快速定位和解决问题。...数据处理与分析：对收集到的监控数据进行处理和分析，以生成各种有用的信息。这些信息可以包括系统性能报告、故障分析报告等。 报警与通知：根据配置的报警规则，当监控数据超过预设阈值时，系统会发送报警通知。...优化与调整：根据实际运行情况和反馈，对监控系统进行优化和调整，以提高其准确性和稳定性。 定期维护：定期对监控系统进行维护，以确保其正常运行。这包括清理过期数据、更新监控代理等。...运行Zabbix Server：启动Zabbix Server，并确保Zabbix Agent与Zabbix Server正常通信。
声明：信息来源 docker.io 分享主题：分布式配置中心架构与实战 分享主题：分布式配置中心架构与实战 声明 信息来源docker.io 今天的大规模微服务系统，集群规模动辄成百上千，其配置管理已经发生了革命性的变化...应运而生的分布式配置中心是微服务架构的关键组成部分，它是一个强一致性的系统，管理着规模庞大的微服务集群以及基础设施的配置数据。...本次分享从分布式配置中心的架构设计开始，以 CI/CD 流程为线索，为大家演示，分布式配置中心对于一个典型的使用 sharding-jdbc 做分库分表的微服务应用在开发/部署/上线/运维过程中的作用。...数人云分布式配置中心整体架构 分享嘉宾：叶志刚,数人云资深工程师。 ?...接下我们就谈谈配置中心的架构与实战 为什么需要配置管理中心： 首先，我们的观点是，每一个稍微有点规模的分布式系统，都应该有一个统一配置中心 当今的系统，随着系统的复杂度增加，配置也日益增多，随着devops
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