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。
在GreenPlum的官方文档中就写道：“Hadoop就是一种常见的MPP存储与分析工具。Spark也是一种MPP架构。”来看下面的图，更能体会到两者的相似性。 问：这是什么架构？...不仅与Spark SQL没有区别，与其他任何Hadoop生态圈类似架构如Hive SQL、Flink SQL都没有区别。...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。...但是随着这些年的发展，这些技术早就融入到了Hadoop生态圈中，Hive、Spark框架的优化技术也越做越好，由此与MPP架构的技术差距也越来越小，甚至有覆盖的趋势。
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...（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。...，数据需要经过Master节点分发到Segment节点，同样使用copy命令进行数据卸载，数据也需要由Segment发送到Master节点，由Master节点汇总后再写入外部文件，这样就限制了数据加载与卸载的效率
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。
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。...NUMA的基本特征是拥有多个CPU模块，节点之间可以通过互联模块进行连接和信息交互，所以，每个CPU可以访问整个系统的内存（这是与MPP系统的重要区别）。...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。...举个例子来说下两种架构的数据落盘：要实现两个大表的join操作，对于批处理而言，如Spark将会写磁盘三次(第一次写入：表1根据join key进行shuffle；第二次写入：表2根据join key进行
导读：Greenplum数据库是基于MPP架构的开源大数据平台，具有良好的弹性和线性扩展能力，内置并行存储、并行通信、并行计算和并行优化功能，兼容SQL标准，具有强大、高效的PB级数据存储、处理和实时分析能力...Interconnect是Master节点与Segment实例、Segment实例与Segment实例之间进行数据传输的组件，它基于千兆交换机或者万兆交换机实现数据在节点之间的高速传输。...Greenplum作为一款基于MPP架构的数据库，具有开源、易于扩展、高查询性能的特点，性价比碾压DB2、Oracle、Teradata等传统数据库。...后期虽有Impala+Kudu，但是查询性能仍然弱于同为MPP架构的Greenplum。除此之外，Hadoop生态圈非常复杂，安装和维护的工作量都很大，没有专业的运维团队很难支撑系统运行。...最后，Greenplum作为MPP数据库中的一员，相对于其他MPP架构数据库，也具有非常明显的优势。Greenplum研发历史长、应用范围广、开源稳定、生态系统完善。
Doris 关键技术 ▌Doris 背景介绍 介绍 Doris 的整体架构，以及 Doris 的一些特性。...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。
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。
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。...与 Spark 的 RDD 不同的是，Stream 代表一个数据流而不是静态数据的集合。所以，它包含的数据是随着时间增长而变化的。...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。
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。...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。...同时，Spark的快速及容错等特性，让数据处理分析显得游刃有余。 Spark架构 Spark架构采用了分布式计算中的Master-Slave模型。...具体架构如图1-3所示。 [插图] 图1-3 Spark架构 在Spark应用的执行过程中，Driver和Worker是相互对应的。...Spark架构揭示了Spark的具体流程如下： 1）用户在Client提交了应用。 2）Master找到Worker，并启动Driver。
HDFS在最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架构而开发的。HDFS是Apache Hadoop Core项目的一部分。...但是，从技术上讲，Amazon 的架构有一些不同。您通过 S3 存储和检索的资产被称为对象。对象存储在存储段（bucket）中。您可以用硬盘进行类比：对象就像是文件，存储段就像是文件夹（或目录）。...与硬盘一样，对象和存储段也可以通过统一资源标识符（Uniform Resource Identifier，URI）查找。...它最初由Facebook开发，用于储存收件箱等简单格式数据，集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身Facebook于2008将 Cassandra
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.
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4、 Spark程序架构与运行模式 4.1 Spark程序最简架构 所有的Spark程序运行时，主要由两大类组件Driver和Excutor构成。...Standalone模式需要将Spark复制到集群中的每个节点，然后分别启动每个节点即可；Spark Standalone模式的集群由Master与Worker节点组成，程序通过与Master节点交互申请资源...提示：大多博客介绍的《Spark完全分布式环境搭建》实际上就是Spark独立模式（standalone）。而Spark运行模式最常用的是Spark on YARN/Mesos。...4.4 Spark on YARN/Mesos 从架构和应用角度上看，spark是一个仅包含计算逻辑的开发库（尽管它提供个独立运行的master/slave服务，但考虑到稳定后以及与其他类型作业的继承性...Spark客户端会通过Spark AppMaster获取作业运行状态。
本文为 Spark 2.0 源码分析笔记，某些实现可能与其他版本有所出入 Storage 模块在整个 Spark 中扮演着重要的角色，管理着 Spark Application 在运行过程中产生的各种数据...Storage 模块也是 Master/Slave 架构，Master 是运行在 driver 上的 BlockManager实例，Slave 是运行在 executor 上的 BlockManager...blocks 的元数据 给各个 Slaves 下发命令 Slave 负责： 管理存储在其对应节点内存、磁盘上的 Blocks 数据 接收并执行 Master 的命令 更新 block 信息给 Master 整体架构图如下...Storage 模块 Master Slaves 架构.jpg 在 driver 端，创建 SparkContext 时会创建 driver 端的 SparkEnv，在构造 SparkEnv 时会创建...Storage 模块的整体架构有个大致的了解，更深入的分析将在之后的文章中进行~ ----
新的架构使用全局管理所有应用程序的计算资源分配。...（可以基于现有的能力调度和公平调度模型) 2.NodeManager(NM) 节点管理器，每个节点一个，实现节点的监控与报告。...具体来说呢，它进行数据的切分，为应用申请资源并分配给任务，完成任务监控与容错。实际上，每个应用的ApplicationMaster是一个详细的框架库。...二、Spark on Yarn 1.当提交一个spark-submit任务时，spark将在startUserClass函数专门启动了一个线程（名称为Driver的线程）来启动用户提交的Application...Spark on Yarn只需要部署一份spark，当应用程序启动时，spark会将相关的jar包上传注册给ResoureManager，任务的执行由ResourceManager来调度，并执行spark
Spark Architecture Let's have a look at Apache Spark architecture, including a high level overview and...The machine where the Spark application process (the one that creates SparkContext and Spark Session)...A partition is a logical chunk of data distributed across a Spark cluster....SparkContext SparkContext is the entry point of the Spark session....Session Spark session is the entry point to programming with Spark with the dataset and DataFrame API
Spark的架构 1、概述 为了更好地理解调度，先来鸟瞰一下集群模式下的Spark程序运行架构图。...从图中可以看到sc和Executor之间画了一根线条，这表明：程序运行时，sc是直接与Executor进行交互的。...用户编写的Spark程序称为Driver Program。...如果你是用spark shell，那么当你启动Spark shell的时候，系统后台自启了一个Spark驱动器程序，就是在Spark shell中预加载的一个叫作sc的SparkContext对象。...如果驱动器程序终止，那么Spark应用也就结束了。
，这时我们也可以选择利用spark集群强大的计算资源，并行化地计算 一、架构及生态 架构示意图如下： Spark Core：实现了 Spark 的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块...提供了用来操作数据流的 API，并且与 Spark Core 中的 RDD API 高度对应。 Spark MLlib：提供常见的机器学习 (ML) 功能的程序库。...Spark架构的组成图如下： Cluster Manager：Spark 设计为可以高效地在一个计算节点到数千个计算节点之间伸缩计算，为了实现这样的要求，同时获得最大灵活性，Spark 支持在各种集群管理器...Driver： 运行Application 的main()函数 Executor：执行器，是为某个Application运行在worker node上的一个进程 二、Spark运行架构 基本概念：RDD...Spark中application、job、stage、tast之间的关系详解 spark原理：概念与架构、工作机制
NUMA的基本特征是拥有多个CPU模块，节点之间可以通过互联模块进行连接和信息交互，所以，每个CPU可以访问整个系统的内存（这是与MPP系统的重要区别）。...批处理MR MPP 对比 批处理架构（如 MapReduce） MPP架构 优势 若某个Executor执行过慢，那么这个Executor会慢慢分配到更少的task执行，批处理架构有个推测执行策略，推测出某个...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。...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。...举个例子来说下两种架构的数据落盘：要实现两个大表的join操作， 对于批处理而言，如Spark将会写磁盘三次（第一次写入：表1根据join key进行shuffle；第二次写入：表2根据join key
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