这就是MPP架构问题的根源所在，这种情况很容易发生，比如磁盘做了Raid，但是有磁盘突然坏了，raid的性能就会下降了，或者因为硬件或者OS的问题导致CPU性能下降，都可能会产生“慢节点”的问题。...MPP和MapReduce这种批处理架构的另外一个显著不同则在于并发(concurrency)方面。并发是指可以有效的同时运行的查询数（译者注：MPP一般面向即席查询业务，所以响应时间一般在秒级。...当然了，远程操作涉及网络和磁盘IO，有一定代价，所以计算框架会尝试优先处理本地存储的数据。但是在“degraded”场景下，推测执行可以有效缓解性能下降问题，这在MPP中是完全不可能的。...根据我的个人经验，对比当前的MPP系统和Spark这类系统(相同的硬件环境)，spark普遍比MPP慢3到5倍。...在两个stage之间，实时的把数据从一个executor传递到另外一个（独立的查询依然是MPP的流程，而不是批处理的流程），所以不需要把中间结果写磁盘，这样查询速度就会非常接近MPP系统。
云原生数据仓库 + Omega实时架构 实现实时湖仓 云原生数据库实现完全的存算分离 云原生数据库如 OushuDB 和 Snowflake 突破了传统 MPP 和 Hadoop 的局限性，实现了存算完全分离...以 OushuDB 为例，实现了存算分离的云原生架构，并通过虚拟计算集群技术在数十万节点的超大规模集群上实现了高并发，保障事务支持，提供实时能力，一份数据再无数据孤岛。...，完全不再需要通过传统MPP+Hadoop湖仓分体组合来处理离线跑批及分析查询。...Omega 架构逻辑图 流处理系统既可以实现实时连续的流处理，也可以实现 Kappa 架构中的批流一体，但与Kappa 架构不同的是，OushuDB 实时数仓存储来自 Kafka 的全部历史数据（详见下图...随着实时分析场景日益增多，实时数仓等具备实时处理能力的产品与解决方案将会得到更广泛的应用。
本文将介绍携程市场营销基于storm框架的meteor实时计算平台，解决日益增长的市场部业务需求。 二、什么是Meteor 随时市场业务的不断发展，对实时计算的需求也逐渐增大。...传统的架构方法是新增一个Storm应用，面对很多实时计算的需求，就需要新增这样的Storm应用，这些应用所要求的开发资源和集群规模也就越来越多、越来越大且难于管理。...三、技术架构实现 下图给出的是Meteor的系统架构，自底向上分为驱动层、数据操作层、图计算层、服务层、应用层，其中驱动层、数据操作层、图计算层是Meteor的核心层。 最下层是驱动层。...对此我们通过本地生成应用包，通过产品化把计算管理配置、Storm与CD-CI发布系统打通，并把资源配置、应用包的发布和部署等功能产品化，以达到自动发布和部署的目的。...提高系统稳定性可以达到99.9%； 底层驱动多元化，可适配多种流处理计算框架； 六、结语 基于storm框架的meteor实时计算平台，是携程市场团队自行研发的自动化的实时计算平台。
很多人在对比两者时，其实并不知道MPP的含义究竟是什么、两者的可比性到底在哪里。实际上，当人们在对比两者时，与其说是对比架构，不如说是对比产品。...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。...下面是HDFS的架构图： 所以回到最初说的那句话——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。...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。...前文在MPP架构的概念、历史以及技术细节上与Hadoop架构做了对比，了解到了两者一些极为相似的地方，而且在广义上讲，Hadoop就是MPP架构的一种实现。
而对于实时的数据需求也是层出不穷，实时计算架构随着数据量的增长，不断进行革新。...在实时架构设计上就需要尽量用更少的成本来解决这种问题。基于mysql的实时数据统计方案就比较适合了。...步骤：将线上业务系统数据实时同步到大数据中心(在mysql的基础上搭建了一套大数据架构)，避免了Hadoop生态庞大复杂的体系。...基于此产生了一套新的技术方案：flink接kafka消息数据，直接进行指标计算，写入到redis里面，最后提供最外提供服务。详细步骤见下图。...架构优缺点： (1)能够支撑亿级数据量的统计需求，对于大数据量友好 (2)时效性高，计算延迟较低 (3)技术方案相对复杂，新增指标需要重新开发，上线任务。 ?
一、系统设计与组件构成 1.1 RocketMQ RocketMQ的系统设计更偏向于队列模型，提供了丰富的消息队列语义，如顺序消息、事务消息和定时消息等。...NameServer负责服务注册与发现，Broker负责存储消息，Producer和Consumer分别负责发送和消费消息。...二、数据流向与扩展性 2.1 RocketMQ 在RocketMQ中，数据从Producer发送到Broker，Consumer从Broker拉取数据进行消费。...三、容错性与一致性 3.1 RocketMQ RocketMQ采用主从复制机制来提高容错性。当Master出现故障时，Slave可以自动升级为Master继续提供服务。...四、总结与展望 通过对RocketMQ与Kafka在架构设计、组件构成、数据流向、扩展性、容错性和一致性等方面的深入对比分析，我们可以发现这两款消息中间件各有千秋。
本文主要对Flink和Spark集群的standalone模式及on yarn模式进行分析对比。...Flink与Spark的应用调度和执行的核心区别是Flink不同的job在执行时，其task同时运行在同一个进程TaskManager进程中；Spark的不同job的task执行时，会启动不同的executor...Standalone模式 Flink 和Spark均支持standalone模式（不依赖其他集群资源管理和调度）的部署，启动自身的Master/Slave架构的集群管理模式，完成应用的调度与执行。...在Yarn-cluster模式下，应用提交至Yarn集群后，yarn client进程可以退出，driver及业务代码逻辑运行在applicationMaster进程中，与executor完成应用的调度执行...Flink和Spark在On yarn模式下的各进程核心功能对比如下 ?
01 传统数据基础架构 传统单体数据架构最大的特点便是集中式数据存储，大多数分为计算层和存储层。...后来，离线的高延迟渐渐的无法满足企业需求，例如一些时间要求比较高的应用，实时报表统计，需要非常低的延时展示结果。为此业界提出一套lambda架构方案来处理不同类型的数据。 ?...包含了批量计算的 Batch Layer和实时计算的 Speed Layer，通过在一套平台中，将批计算和流计算结合在一起。...而有状态的流计算架构，基于实时的流式数据，维护所有计算过程的状态，所谓状态就是计算过程中产生的所有中间计算结果，每次计算新的数据进入到流式系统中都是基于中间状态结果的基础上进行计算，最终产生正确的统计结果...这种架构好处是，不需要从原始数据重新从外部存储中拿出来，从而进行全量计算；另外用户也无需协调各种批量计算工具，从数据仓库中获取统计结果，然后再落地存储，这些操作全部都可以基于流式操作来完成
背景介绍 Apache Doris是一个基于MPP架构的易于使用，高性能和实时的分析数据库，以其极高的速度和易用性而闻名。...2.0.2版本在标准基准测试上实现了超过10倍的性能提升，日志分析和湖仓场景全面提升，数据更新和写入效率更加高效稳定，支持更全面的多租户和资源隔离机制，在资源弹性和存储计算分离的方向上迈出了新的一步。...中国火锅连锁店海底捞与Doris建立了一个统一的数据仓库，以取代其由Apache Spark，Apache Hive，Apache Kudu，Apache HBase和Apache Phoenix组成的旧复杂架构...这种高度集成的架构设计大大降低了分布式系统的运维成本。 Apache Doris的整体架构 在接口方面，Apache Doris采用MySQL协议，支持标准SQL，与MySQL方言高度兼容。...查询引擎 Doris 在其查询引擎中采用 MPP 模型，实现节点之间和节点内部的并行执行。它还支持多个大型表的分布式随机连接，以处理复杂的查询。
主要职责： 制定整个企业的架构战略和原则。 确保架构支持公司业务目标和战略方向。 监督和指导各个部门的架构实施，确保一致性和标准化。 与高层管理人员沟通，了解企业战略，确保架构与之相符。...设计解决方案架构，确保与业务需求相符。 与各业务部门紧密合作，确保架构方案符合业务目标。 为特定业务领域的项目提供架构支持和指导。...三、区别与对比 职责范围：企业架构师注重整个组织的架构，而业务架构师则集中于特定业务领域或项目。 战略定位：企业架构师更侧重于长远战略，业务架构师更关注具体业务目标的实现。...合作对象：企业架构师常与企业高层合作，而业务架构师则与业务团队紧密合作。 技能要求：企业架构师需要更强的战略思维能力和组织协调能力，业务架构师则需要深入理解特定业务领域的知识。...总结 企业架构师与业务架构师虽有共同之处，但侧重点和工作内容存在显著差异。企业架构师更关心整体战略和组织架构，而业务架构师则更专注于特定业务领域的需求和解决方案。
本文全面分析对比实时云渲染与本地渲染的区别，帮你了解这两种渲染模式的优劣，更好地选择适合自己XR应用和3D场景的方案。...资源浪费：长时间的渲染过程，对内存、CPU等有限的计算资源造成大量浪费。不支持协同：传统渲染场景不支持多人协同，长时间渲染后，应用才能被生产者及用户看到和使用，对项目迭代和反馈造成影响。...实时云渲染可以利用公共云计算资源，无需投入大量费用可能需要较长的网络延迟和带宽需求。不需要为渲染设备和服务器额外的空间和电源。可能会受到公共云计算资源的影响。...对比之下，云渲染具有灵活、碎片化、易管理和强协同的产品化属性，颠覆了传统3DXR程序在运行法则，提供了规模化、分享化的应用逻辑，特别适合于面向业务场景的灵活使用，比如演示评审、展览展示，与其他业务系统无缝契合...因为云渲染后的3DXR程序，可以一键转化为URL链接，方便在任意终端、任意设备、任意网络条件下使用，完成与本地同样的交互操作。由此可知，本地渲染VS实时云渲染各具特色，各有优劣。
文章目录 一、什么是Hadoop 二、Hadoop各个组件的作用 三、Hadoop核心组件的架构 3.1、HDFS 3.2、MapReduce 3.3、YARN 四、实时计算和离线计算的过程 后端系统通常会有一些需要超大数据集分析的业务场景...HBase：HBase是一种构建于HDFS之上的分布式K-V数据库，用于大量数据写入及读取，适用于实时计算。...3.2、MapReduce 用以实现分布式并行计算，计算分为Map和Reduce两个过程，Map将计算拆分到各个节点中进行，Reduce汇总各节点的计算结果，其架构如下： ?...四、实时计算和离线计算的过程 ---- 对于大数据的处理，一般分为几个步骤： 数据采集阶段：数据收集阶段是指通过各类日志、埋点、爬虫或手工整理的方式来对需要分析的数据进行收集 数据清洗阶段：数据收集阶段收集到的数据为原始数据...以下是基于Hadoop的经典的实时计算和离线计算分析的大致流程图和组件图： ?
系统维护开销减到最小.用户从网上自己下载安装就可以实现升级. 6．处理问题不同 C/S 程序可以处理用户面固定, 并且在相同区域, 安全要求高需求, 与操作系统相关....与操作系统平台关系最小. 7．用户接口不同 C/S 多是建立的Window平台上,表现方法有限,对程序员普遍要求较高 B/S 建立在浏览器上, 有更加丰富和生动的表现方式与用户交流....可以不需要重复安装和加载 3.因为客户端是独立开发的，所以有能力对客户端进行安全设计 4.如果遇到不同的操作系统，需要为不同的操作系统各开发一套客户端 *缺点： 1.因为客户端是不需要重复安装，所以用户可以不更新与升级...2.因为需要开发客户端和服务器两套程序，所以开发成本会增加 B/S架构的优缺点： *优点： 1.因为B/S架构具备通用性，所以开发成本较低。...B/S架构更多的时候是使用了HTTP协议、而C/S架构更多的时候使用的WinSocket协议(TCP、UDP) 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
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 )。...2、报表 报表类数据分析，数据分析以及查询的模式相对比较固定，而且后台 SQL 的模式往往都是确定的。针对此类应用场景，选择使用 MySQL 存结果数据，用户可从界面选择执行批处理以及发送邮件。...案例分析 2：百度云系统 1、百度云交易系统 百度云交易系统，主要提供订单、账单、扣费、交易流水等 TB 级别量数据的存储和实时查询服务，数据量约 12TB，每5分钟导入。...▌Doris 整体架构 一、Doris 整体架构 ?...，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。
本文将详细探讨实时推荐系统的架构与实现，包括背景介绍、系统架构、关键技术、实际应用案例以及代码部署过程。实时推荐系统的背景与发展A....，提供更加即时的用户体验高个性化通过分析用户的实时行为，系统能够动态调整推荐策略，更好地满足用户的个性化需求资源优化实时系统能够根据当前的数据和计算需求，动态调整资源分配，避免不必要的资源浪费实时推荐系统的架构一个高效的实时推荐系统通常由以下几个关键模块组成...计算与响应计算框架：实时推荐系统通常采用分布式计算框架（如Apache Flink或Spark Streaming）来处理大规模的数据流，并进行实时计算。...分布式计算为了处理大规模的实时数据，实时推荐系统通常需要依赖分布式计算框架。分布式计算能够将计算任务分解为多个子任务，分发到不同的计算节点上并行处理，从而大幅提高计算效率。...实时推荐系统的出现，极大地提升了推荐系统的响应速度和个性化水平，使得推荐内容更加符合用户的实时需求。本文详细介绍了实时推荐系统的架构、关键技术、实际应用及其代码实现，并探讨了未来的发展方向。
引言 随着移动计算和PC领域的不断融合，高通推出了其最新的PC端CPU——Snapdragon X。...这款处理器采用了先进的架构设计，集成了CPU、GPU、内存和其他关键组件，为用户提供了出色的性能和能效。本文将深入探讨Snapdragon X的架构，并对比苹果的M系列处理器，了解其独特之处。...以下是其主要组件和架构特点： 1. CPU 和 GPU 集成 Snapdragon X 采用了最新的 ARM Cortex 高性能核心，提供强大的计算能力。...与苹果 M 系列处理器的对比 苹果的 M 系列处理器（如 M1 和 M2）同样采用了高集成度的设计，将 CPU、GPU、内存等多个组件集成到一个芯片上。...以下是Snapdragon X与苹果M系列处理器的详细对比： 相似之处 SoC 设计：两者都采用了 SoC 设计，将CPU、GPU、内存和其他关键组件集成到一个芯片上，提高了数据传输效率和系统响应速度。
小编说：微服务架构给我们带来收益的同时，也会带来副作用，我们应该在什么阶段采用微服务架构？如何拆分微服务架构？拆分粒度多大比较合适？本文内容从问题开始，带你深入微服务架构的多个角落。...本文选自《持续演进的Cloud Native：云原生架构下微服务最佳实践》 单体架构与微服务架构 就像很难用一个绝对的方式去判断架构好坏一样，在大多数场景下，我们也很难从一个外部的视角去判断服务拆分粒度的合理性...单体架构与微服务架构对比 什么时候开始微服务架构 产品初期优先选择单体架构。面对一个新的领域，对业务的理解很难在开始阶段就比较清晰，往往是经过一段时间之后，才能逐步弄清楚。...当我听到关于使用微服务架构的故事的时候，我注意到了一种通用的模式。 1．几乎所有成功的微服务架构都是从一个巨大的单体架构开始的，并且都是由于单体架构太大而被拆分为微服务架构。...况且，就算本团队的架构师，也很难确定粒度。随着业务发展，开发人员水平的提升，粒度可能会发生变化。这是一个磨合的过程，一个不断演进的过程，没有绝对的对与错。 如果实在找不到合适的依据，可以参考下表。
架构师可以根据公司的技术实力并结合项目的特点来选择某个合适的微服务架构平台，以此稳妥地实施项目的微服务化改造或开发进程。...主要方向是JAVA架构师。...、降级、分布式配置，基于上述几种必要条件对Dubbo和Spring Cloud做出对比。...三、服务依赖方式 Dubbo：服务提供方与消费方通过接口的方式依赖，服务调用设计如下： interface层：服务接口层，定义了服务对外提供的所有接口 Molel层：服务的DTO对象层， business...（一）、架构分解 网关集群：数据的聚合、实现对接入客户端的身份认证、防报文重放与防数据篡改、功能调用的业务鉴权、响应数据的脱敏、流量与并发控制等 业务集群：一般情况下移动端访问和浏览器访问的网关需要隔离
面试官：说下你知道的MPP架构的计算引擎？...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。...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。...三、 MPP架构的OLAP引擎 采用MPP架构的OLAP引擎有很多，下面只选择常见的几个引擎对比下，可为公司的技术选型提供参考。...Impala Apache Impala是采用MPP架构的查询引擎，本身不存储任何数据，直接使用内存进行计算，兼顾数据仓库，具有实时，批处理，多并发等优点。
Spark架构模式与Flink的对比 Spark和Flink都属于流批一体的分布式计算引擎。Flink属于流处理框架，通过流来模拟批，Spark属于批处理框架，通过批来模拟流。...所以说Flink计算任务分配是固定的，将StreamGraph拆分为Task后分布执行在不同的节点的slot内。 Spark vs Flink Flink是一个流处理系统，采用Dataflow架构。...Spark与Flink背压不同，Spark Streaming 在原有的架构上加入了一个 RateController，利用的算法是 PID，需要的反馈数据是任务处理的结束时间、调度时间、处理时间、消息条数...其次，Spark是批处理架构，适合基于历史数据的批处理。最好是具有大量迭代计算场景的批处理。 Spark可以支持近实时的流处理，延迟性要求在在数百毫秒到数秒之间。...Flink 主要用来处理要求低延时的任务，实时监控、实时报表、流数据分析和实时仓库。 Flink可以用于事件驱动型应用，数据管道，数据流分析等。
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