开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

mpp架构和大数据

在云计算领域，MPP（Massively Parallel Processing）架构是一种高效处理大数据的方法。MPP 架构通过并行处理大量数据，实现了高性能、高可扩展性和低延迟。在这个问答中，我们将讨论 MPP 架构的概念、优势、应用场景以及与大数据的关系。

MPP 架构概念

MPP 架构是一种将数据处理任务分布在多个处理器上的方法。这些处理器可以是 CPU 核心、GPU 或专用硬件。通过并行处理，MPP 架构能够在短时间内完成大量数据的处理任务。

MPP 架构的优势

高性能：MPP 架构利用多个处理器同时处理数据，实现了高性能的数据处理能力。
高可扩展性：通过增加处理器，MPP 架构可以轻松实现水平扩展，以应对数据量的增长。
低延迟：MPP 架构可以在短时间内处理大量数据，降低了数据处理的延迟。

MPP 架构的应用场景

大数据处理：MPP 架构在大数据处理方面具有很强的优势，可以快速处理海量数据，并生成有价值的洞察。
实时数据分析：MPP 架构可以实时处理和分析数据，为企业提供实时决策支持。
机器学习与人工智能：MPP 架构可以加速机器学习和人工智能算法的训练和推理过程，提高模型性能。

与大数据的关系

大数据是指数据量大、复杂度高、实时性要求高的数据集。MPP 架构是处理大数据的一种关键技术，可以帮助企业快速、高效地处理大量数据，从而发掘潜在价值。

推荐的腾讯云相关产品

腾讯云提供了以下产品来支持 MPP 架构和大数据处理：

腾讯云 CDH（Cloud Data Hub）：CDH 是一个大数据处理平台，基于 Apache Hadoop 构建，提供高性能、高可扩展性的数据处理能力。
腾讯云 TDSQL（Tencent Distributed SQL）：TDSQL 是一个 MPP 数据库，可以实现实时、高效的数据分析和查询。
腾讯云 TKE（Tencent Kubernetes Engine）：TKE 是一个容器管理平台，可以方便地部署和管理基于 Kubernetes 的大数据应用。

产品介绍链接地址

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Greenplum MPP 架构

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。...如上图为GPDB的基本架构，客户端通过网络连接到gpdb，其中Master Host是GP的主节点（客户端的接入点），Segment Host是子节点（连接并提交SQL语句的接口），主节点是不存储用户数据的...2.1.Greenplum 高可用性架构 Master节点和standby备用节点通过synch process来保证主备数据库的一致行；数据节点 segement 存在mirrio（一般存储在临近服务器上

7991 0

MPP架构详解_大数据中心架构详解

Proxy和Google的各种架构，只需增加服务器数就可以增加处理能力和容量。...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，每台数据节点通过专用网络或者商业通用网络互相连接，彼此协同计算，作为整体提供数据库服务...非共享数据库集群有完全的可伸缩性、高可用、高性能、优秀的性价比、资源共享等优势。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

2.4K1 0

Apache Doris，MPP架构数据库王者学习总结

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.

3.1K3 0

Snova架构篇（一）：Greenplum MPP核心架构

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。...2.gp数仓平台概览大致上可以分为四层：从下至上依次为核心架构层图片.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...分区，是从逻辑上把一个大表分开，这样可以优化查询性能。...非常适合向量计算、JIT架构。对大批量数据的访问和统计，效率更高。读取很多列时，由于需要访问更多的文件，成本更高。例如查询明细。...（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。

3.3K1 0

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...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)。...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。...MPP VS Hadoop 原文：https://www.zhihu.com/question/27589901/answer/52144108 MPP和SQL on Hadoop的最大区别就在于...，MPP架构是Full-SQL compatiable的，实现不局限于将Query分解为一连串的MR job去执行。

2.5K3 0

MPP大规模并行处理架构详解

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。...不同点：批处理架构和MPP架构的不同点可以举例来说：我们执行一个任务，首先这个任务会被分成多个task执行，对于MapReduce来说，这些tasks被随机的分配在空闲的Executor上；而对于MPP...批处理架构和MPP架构融合：两个架构的优势和缺陷都很明显，并且它们有互补关系，如果我们能将二者结合起来使用，是不是就能发挥各自最大的优势。...目前批处理和MPP也确实正在逐渐走向融合，也已经有了一些设计方案，技术成熟后，可能会风靡大数据领域，我们拭目以待！

5.7K6 0

mysql是mpp数据库_mysql迁移mpp数据库Greenplum

场景描述因兄弟项目中mysql有点扛不住了，要做sql优化，但是业务有点小复杂，优化起来有点麻烦(sql嵌套有点多)，便想着用Mpp数据库Greenplum测试下，看性能和复杂度怎么样，趟趟水。...2.解决方案初步的想法是：因为mysql和postgresql(Greenplum建立在postgresql之上，i’m 软件老王)都是使用的标准sql，直接把mysql的建表语句在Greenplum...建一边，把数据导入过来测试一下就行了，应该半天内就能搞定。...和greenplum(postgresql)，以前使用navicat for mysql只能操作mysql数据库，navicat for postgresql只能操作postgresql。...(先创建所有表结构，数据量太大，我们只导几张表的数据进行测试) 2.3 导入数据。

4.5K2 0

数据架构的三大纠缠趋势：数据网格、数据编织和混合架构

数据团队有一项不可能完成的任务，即一次在任何地方（在本地和所有云中）交付所有内容（数据和工作负载）（几乎没有延迟）。...定义的混合数据架构 “现代数据”的想法是，那些不是在云中诞生或无法完全迁移到云的公司都是在吹捧混合架构的公司。但即使所有计算和存储资源的最终目的地是云，也将有一个不平凡的过渡期。...公司将不得不花时间将数据和工作负载迁移到云端。在此期间，根据定义，它们将具有混合架构。因此，业界的要求很明确：必须使混合数据架构变得可行——并且它们将继续存在（在可预见的未来）。...混合架构应允许研发团队订阅销售数据，并在源数据更改时自动复制数据。混合架构是用于摄取、存储、处理、管理和可视化不同形式因素的数据的技术选择——在本地以及多个云中，可能会根据需要复制数据。...因此，混合架构可以被认为是跨多种形式因素的数据编织的实现。混合架构可以允许数据生产者在数据中心的本地数据仓库中生成数据和表，并允许云中的数据消费者订阅这些表。

1.6K1 0

MPP架构与Hadoop架构是一回事吗？

虽然MPP的原意是“大规模并行处理”，但由于一些历史原因，现在当人们说到MPP架构时，它们实际上指代的是“分布式数据库”，而Hadoop架构指的则是以Hadoop项目为基础的一系列分布式计算和存储框架。...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。...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。Hadoop相关框架和各个分布式数据库产品则是具体的实现。...不过另一个角度来看，这也是MPP产品相比于Hadoop相关产品不够灵活的地方——它只能处理结构化数据。有人说MPP产品能够处理的数据量没有Hadoop架构大。这种说法并不准确。

2.7K3 0

Apache Doris : 一个开源 MPP 数据库的架构与实践

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?...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...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 )。...以下是百度云数据中心页面的一个截图： ? ▌Doris 整体架构一、Doris 整体架构 ?...Doris 的整体架构和 TiDB 类似，借助 MySQL 协议，用户使用任意 MySQL 的 ODBC/JDBC以及MySQL 的客户端，都可以直接访问 Doris。

9.7K1 0

MPP数据库对比及选择

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)。什么是MPP数据库？...MPP数据库是一款 Shared Nothing架构的分布式并行结构化数据库集群，具备高性能、高可用、高扩展特性，可以为超大规模数据管理提供高性价比的通用计算平台，并广泛地用于支撑各类数据仓库系统、BI...使用场景总体来说MPP数据库更适合数据规模较大的关系型数据的处理。...、半结构化和非机构化数据常见的MPP数据库我这里选用的基本上都是兼容MySQL的MPP数据库。...Doris、Clickhouse、Tidb三者对比类别 Doris Clickhouse TIDB Share-Nothing 是是是列存是是是架构内置分布式协议进行元数据同步Master

4.2K4 0

服务器体系(SMP, NUMA, MPP)与共享存储器架构(UMA和NUMA)

但节点互联网仅供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。...节点之间的信息交互是通过节点互联网络实现的，这个过程一般称为数据重分配(Data Redistribution)。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。...显然，NUMA架构更适用于OLTP事务处理环境，当用于数据仓库环境时，由于大量复杂的数据处理必然导致大量的数据交互，将使CPU的利用率大大降低。...很显然，SMP的缺点是可伸缩性有限，因为在存储器和I/O接口达到饱和的时候，增加处理器并不能获得更高的性能，与之相对应的有AMP架构，不同核之间有主从关系，如一个核控制另外一个核的业务，可以理解为多核系统中控制平面和数据平面...COMA节点没有内存，只在每个Quad中配置大容量的高速缓存 CCNUMA 在CC-NUMA系统中，分布式内存相连接形成单一内存，内存之间没有页面复制或数据复制，也没有软件消息传送。

4.8K4 0

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。

7554 0

DDIA：批处理和 MPP 数据库千丝万缕

与之相反，MPP 数据库通常要求用户在数据导入之前，就要针对数据类型和常用查询模式，进行小心的建模（对应 schema-on-write）。...处理模型更为多样 MPP 数据库是一种将硬盘上的存储布局、查询计划生成、调度和执行等功能模块紧密糅合到一块的整体式软件。...Hadoop 生态系统既包括随机访问型的 OLTP 数据库，如HBase（参见“SSTables和LSM-Trees”），也包括 MPP 风格的分析型数据库，例如 Impala。...面向频繁出错设计在对比 MapReduce 和 MPP 数据库时，我们会发现设计思路上的两个显著差异：故障处理方式：取决于对处理成本、故障频次的假设内存磁盘使用：取决于对数据量的假设相对在线系统...当然，优先级是和计算资源的价格挂钩的：团队需要为用到的资源付费，高优先级的资源要更贵。这种架构设计的好处是，可以面向非线上服务超发（overcommitted）资源（这也是云计算赚钱的理由之一）。

2021 0

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

我们通过说的报表数据，或者说那种大宽表，一般就放在这里 image.png 1....对于MPP架构来说，因为task和Executor是绑定的，如果某个Executor执行过慢或故障，将会导致整个集群的性能就会受限于这个故障节点的执行速度，所以MPP架构的最大缺陷就是——短板效应。...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。...不同点：批处理架构和MPP架构的不同点可以举例来说：我们执行一个任务，首先这个任务会被分成多个task执行，对于MapReduce来说，这些tasks被随机的分配在空闲的Executor上；而对于MPP...但它也有它的问题： 1、消息中间件缓存的数据量和回溯数据有性能瓶颈。通常算法需要过去180天的数据，如果都存在消息中间件，无疑有非常大的压力。

3.3K4 4

大数据平台中kafka数据写入到MPP集群

在大数据平台中kafka数据写入到MPP集群使用的是MPP内部组件kafka-loader。...该组件主要功能为：通过配置文件指定kafka连接信息、topic信息以及MPP端连接信息、目标表信息，可按指定时间间隔或数据行数存kafka中读取数据，在完成相应处理后写入MPP数据库，包含2个方面功能...： 1、全量同步，将读取到的kafka数据直接加载到MPP的目标表中，每个批次加载成功后会记录kafka消息偏移量，能够确保数据完整性； 2、增量同步，将读取到的数据按照事务内的操作类型（insert、...update、delete）进行合并处理，进而生成不同类型的缓存数据，并将该缓存数据与目标表数据进行关联处理，确保源端与目标端数据变更一致，批次成功后会记录kafka消息偏移量，能够确保数据完整性以及与源端的事务级一致性

1K3 0

Apache Doris 开源最顶级基于MPP架构的高性能实时分析数据库

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。...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...核心概念 Apache Doris的架构 Apache Doris 的整体架构如下图所示。Doris 架构非常简单，只有两种类型的流程。...而这两类流程通过一致性协议保证了业务的高可用性和数据的高可靠性。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。...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。

7145 0

对比MPP计算框架和批处理计算框架

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。...在两个同步点之间，这些任务被随机的分配到空闲的executor上，这就和MPP不同了，MPP的task是和存储这个task要处理的数据的节点绑定的。...如果是大的查询，可能就需要100个甚至1000个executor了。不管查询是大是小，都是按照MPP的方式完成的，即一个进程只能处理本地数据，并且中间结果不写磁盘。...继续，如果一个大的查询需要4000个segment，但是其他600个查询每个只需要10个executor，没关系，一样可以做到。数据pipeline。

2.3K11 0

每日一博 - MPP（Massively Parallel Processing，大规模并行处理）架构

概述 MPP（Massively Parallel Processing，大规模并行处理）架构是一种常见的数据库系统架构，主要用于提高数据处理性能。...在 MPP 架构中，MPP采用非共享架构（Share Nothing），每个节点都拥有独立的磁盘存储和内存系统，它们在计算过程中独立运行，不需要关心整个集群的状态，也不关心其他节点存储的数据信息。...MPP架构常用于数据仓库、数据集市、大数据分析等场景，其分布式设计能够有效应对数据规模的不断增长和复杂度的提高，但也会面临一些挑战。 ---- 优点 MPP 架构的优点包括： ....一致性：由于每个节点本质上仍然是数据库，因此 MPP 架构在设计时优先考虑一致性（C），其次考虑可靠性（A），尽量做好分区容错性（P）。这使得 MPP 架构能够保证数据的一致性。...低延迟：MPP 架构中，各个节点的运算延迟相对较低。缺点然而，MPP 架构也存在一些缺点：扩展性：由于非共享架构，MPP 架构在存储位置上不透明，数据在存储时通过哈希确定物理节点。

7583 0

试试这款MPP数据库吧！

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...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。...关于作者：王春波，资深架构师和数据仓库专家，现任上海启高信息科技有限公司大数据架构师，Apache Doris和openGauss贡献者，Greenplum中文社区参与者。

1.5K3 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭