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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。...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...不适合向量计算、JIT架构。（简单来说，就是不适合批处理形式的计算） 需要REWRITE表时，需要对全表进行REWRITE，例如加字段有默认值。 列存小结： 压缩比高。...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。...图片.png 高速数据导入和导出 主节点不是瓶颈，线性扩展 低延迟 加载后立刻可用，不需要中间存储，不需要额外数据处理 导入导出类型多样 外部数据源多样：ETL +文件系统

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    MPP架构详解_大数据中心架构详解

    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。

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    MPP大规模并行处理架构详解

    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。...一、MPP架构 MPP是系统架构角度的一种服务器分类方法。...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）。...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。...举个例子，Teradata就是基于MPP技术的一个关系数据库软件（这是最早采用MPP架构的数据库），基于此数据库来开发应用时，不管后台服务器由多少节点组成，开发人员面对的都是同一个数据库系统，而无需考虑如何调度其中某几个节点的负载

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    MPP架构与Hadoop架构是一回事吗？

    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。...答：MPP架构。 相信了解过MPP架构的读者对这幅图不会陌生。也许在不同的分布式数据库产品中，节点角色的名称会有差异，但总体而言都是一个主节点加上多个从节点的架构。...上面的几幅架构图印证了这一点。既然MPP架构与Hadoop架构本质上是一回事，那么为什么很多人还要将两者分开讨论呢？我们可能经常听到这样的话：“这个项目的架构是MPP架构。”...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。...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。

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    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...具体的业务场景包括： 数据仓库建设 olap分析 用户行为分析 系统监控分析 优点：传统数仓可以做的事情doris也可以做，查询分析引擎做的事情doris也能搞定。...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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    Hive在DB-Engine的排名已经超过Teradata

    甚至连Apache Kafka都跳出来说自己是下一代分布式数据库系统了。无一例外的都在以快标榜去抢夺MPP的小数据市场份额。...反观Hive在解决了如何在几千个节点上跑几个PB的数据查询的问题后，在MPP的小数据市场里的认可度并不是很高。...Hive这种一个查询光是等待任务初始化的这几秒，还没开始跑，MPP已经开始吐结果了。在付费的MPP用户群里，这样的结果是很难接受的，即便你便宜，也很难打动客户。...于是，Hive的技术团队经过长期的讨论，由Gopal V大神牵头，推出了第三代MPP+融合架构，也就是我们今天知道的Hive LLAP。...这个架构的改动，一改Hive在小数据集查询响应表现不佳的局面，通过常驻的LLAP进程，内存计算和缓存等等一系列优化，终于在MPP市场领域占据了一席之地。 ? ?

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    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。...这使得 MPP 架构在扩展性方面较差，尤其是在大规模数据处理时，单节点瓶颈会成为整个系统的短板。 故障率：随着集群规模的增大，节点的故障率会逐渐升高，这将导致整个系统的性能瓶颈越发明显。...当进行并行计算时，计算任务会被分发到所有节点上进行计算，单节点瓶颈会成为整个系统短板，容错性差，可能会导致整个系统的响应缓慢。另外，MPP架构本身的节点数和数据量较大，节点故障成本也较高。...MPP架构由于节点之间分散存储，远程调用在事务处理时会有延迟，而一些事务操作需要跨越多个节点进行处理，这时分布式系统的事务处理会变得很复杂，影响系统的可扩展性。

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    SQL on Hadoop技术分析（一）

    系统架构：Runtime Framework vs MPP 在SQL on Hadoop系统中，有两种主流的架构，一种是基于某个运行时框架来构建查询引擎，典型的案例就是Hive，另一种是仿照MPP数据库架构...前者现有运行时框架，然后套上SQL层，后者则是一个一体化的查询引擎，有时我们能听到一种声音，说后者的架构优于前者，至少在性能上。那么是否果真如此？...从任务的运行角度来看，MPP类引擎的执行方式其实跟DAG模型是类似的，主要的特点如下： DAG v.s. MR：最主要的优势，中间结果不写磁盘（除非内存不够）。...流水线计算：上游stage一出结果马上推送或者拉到下一个stage处理，比如多表join时前两个表有结果直接给第三个表，不像MR要等两个表完全join完再给第三个表join。...线程级别的并发：相比之下MR每个task要启动JVM，本身就有很大延迟，占用资源也多。

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    从0到1搭建大数据平台之计算存储系统

    这种集中式数据库的架构，使得数据库成为了整个系统的瓶颈，已经越来越不适应海量数据对计算能力的巨大需求。...同时传统数据库架构对高端设备的依赖，无疑将直接导致系统成本的大幅度增加，甚至可能会导致系统被主机和硬件厂商所“绑架”，不得不持续增加投入成本。 ?...为了保证各节点的独立计算能力，MPP数据库通常采用ShareNothing架构。比较有代表性大家熟知的比如：GPDB、Vertica。 ?...列存储，很多MPP支持列存储架构，能够更高效的访问需要的数据 支持标准SQL，MPP比SparkSQL、HiveSQL对标准SQL支持的更好 从以上MPP的特点和上面我们介绍的Hadoop的特点，会发现...很多小公司没有足够的资金支撑大数据平台的建设，那么就会选择相对来说的比较稳定的开源组件，Hive发展了很多年，和磁盘的交互MR计算架构中的任务很少会出错。

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    谁懂？这23个关于大数据的灵魂拷问！

    大数据是海量数据模式下，对数据进行存储以及计算的一种架构，或者说生态。数据量达到这个级别，单机数据库、MPP架构都无法支撑的时候，只能寻求大数据架构去做解决。...大数据采用天然分布式架构，没有单机、MPP架构的包袱，单纯为海量数据而生的技术。它一定是将来的一个趋势。 2、那为什么有些企业上大数据架构后，效率反而降低？...5、既然能够使用MPP架构的数据库处理，为什么还要使用大数据产品？ MPP架构有扩展性问题，以及热点问题。在一定数据规模下，问题不明显，一旦数据量达到海量，问题就会非常严重。...所以中大型规模数据，可以使用MPP架构，超大规模数据的处理必须走大数据。 MPP架构目前会和大数据架构并存，主要解决中等规模数据的OLAP分析。...7、大数据架构中为什么会使用如此多的产品？ 主要是构建分布式存储、资源管理、通用计算，这里在软件层面在单机操作系统上，构建了一个分布式的操作系统。比如最常见的选型：HDFS、YARN、MR。

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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。...在Scalability方面，MPP相较Hadoop类系统要差，依赖于定制硬件，而且没有可靠的开源实现。...SQL on Hadoop SQL-on-Hadoop架构可以分为两类： SQL over Processing Framework：例如SparkSQL，Drill/Datameer，Presto，Impala...OLAP over Hadoop系统的共同特点是预计算，即数据都以时间序列的方式进入系统并经过数据预聚合和建立索引，因为是预计算，所以应对多维查询时速度非常快（计算时间复杂度O(1)）且稳定，支持高并发

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    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...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 ?...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。

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    关于OLAP数仓，这大概是史上最全面的总结！（万字干货）

    首先来聊聊系统架构，这是设计OLAP系统的第一次分野，目前生产环境中系统采用的架构包括基于传统的MapReduce架构加上SQL层组装的系统；主流的基于MPP的系统；其他非MPP系统等。...相比MR等架构，MPP查询速度快，通常在秒计甚至毫秒级以内就可以返回查询结果，这也是为何很多强调低延迟的系统，比如OLAP系统大多采用MPP架构的原因。...下面以Impala为例，简单介绍下MPP系统架构。 ? 上图即为Impala架构图，展示了Impala各个组件及一个查询的执行流程。...等架构好，或者说随着MPP系统节点增多到一定规模，性能无法线性提升。...4、其他非MPP架构 基于MR系统局限性考虑，除了采用MPP架构外，Hive和Spark均使用不同方式进行了优化，包括Hive的Tez，SparkSQL基于DAG（Directed Acyclic Graph

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    对比MPP计算框架和批处理计算框架

    points)的东东，这些同步点多数情况下是在执行节点间的数据交换，比如spark和mr中得shuffle操作。...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。...事实上，等集群到了一定规模，MPP系统总是会有那么一个节点发生磁盘阵列故障，这就会导致集群整体性能下降。这就是为什么几乎所有的MPP系统的单集群大小不会超过50台服务器。...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。...这就是为什么这类批处理系统比较慢的原因了。 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。

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    大数据篇---Impala学习第 1 部分 Impala概述第 2 部分 Impala 安装与⼊⻔案例第 3 部分 Imapla的架构原理第 4 部分 Impala的使用

    (数据量级PB级) 计算引擎 * Hive：是基于批处理的Hadoop MapReduce * Impala：更像是MPP数据库 容错 * Hive：Hive是容错的（通过MR&Yarn实现） * Impala...速度快的原因：避免了MR引擎的弊端，采⽤了MPP数据库技术， 1.3 Impala的缺点 * 1....Impala属于MPP架构，只能做到百节点级，⼀般并发查询个数达到20左右时，整个系统的吞吐已 经达到满负荷状态，在扩容节点也提升不了吞吐量，处理数据量在PB级别最佳。 * 2....通常使⽤Impala的⽅式是数据⽂件存储在Hdfs⽂件系统，借助于Impala的表定义来查询和管理 Hdfs上的数据⽂件； 3....展示Impala默认⽀持的内置函数需要进⼊Impala默认系统数据库中执⾏ show functions; ** 在其它数据库下⽆法查看！！

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

    1. 3种系统架构与2种存储器共享方式 1.1 架构概述 从系统架构来看，目前的商用服务器大体可以分为三类 对称多处理器结构(SMP：Symmetric Multi-Processor) 非一致存储访问结构...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。...NUMA架构的优势 NUMA架构来看，它可以在一个物理服务器内集成许多CPU，使系统具有较高的事务处理能力，由于远地内存访问时延远长于本地内存访问，因此需要尽量减少不同CPU模块之间的数据交互。

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    MPP DB 是 大数据实时分析系统 未来的选择吗？

    当前在实时分析系统中，最难的是多维度复杂查询，目前没有一个很好的解决方案，这两天和人讨论到MPP DB（分布式数据库，以Greenplum为最典型代表）。...为什么MPP DB扩展性不好？ 有很多原因，有产品成熟度，也有应用广度的问题，但是最根本的还是架构本身的问题。...忠告：架构师不要将精力浪费在如何设计能满足三者的完美分布式系统，而是应该进行取舍。 MPP DB还是基于原DB扩展而来，DB里面天然追求一致性（Consistency），必然带来分区容错性较差。...所以MPP DB要在扩展性上有质的提示，要对元数据，以及数据存储有架构上的突破，降低对一致性的要求，这样扩展性才能提升，否则的话很难相信一个MPP DB数据库是可以容易扩展的。...MPP DB未来是不是趋势，我不知道，但是至少目前来看，用MPP DB来应对大数据的实时分析系统是非常吃力的。

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    【Linux 内核】NUMA 非一致内存访问结构 ( NUMA 概念介绍 | NUMA 架构优势分析 | SMP、NUMA、MPP 架构 )

    文章目录 一、NUMA 非一致内存访问结构 二、NUMA 架构优势分析 二、SMP、NUMA、MPP 架构 一、NUMA 非一致内存访问结构 ---- 非一致内存访问结构 , 英文名称 Non Uniform...Memory Access , 简称 NUMA ; " 非一致内存访问结 " 的 系统 , 有 多个 CPU 处理器 , 每个 处理器 都有 自己的 独立的本地内存 , 每个 CPU 处理器只支持 自己的本地内存快速访问...---- NUMA 非一致内存访问结构 ( Non Uniform Memory Access ) 系统架构 , 可以 集成多个处理器 , 使得系统在 " 处理事务 " 方面 , 有着 很高的性能 ;...MPP 要高 ; 二、SMP、NUMA、MPP 架构 ---- 商用服务器 的 应用层系统架构 一般有 3 种 : 对称多处理器结构 , 英文名称为 " Symmetrical Multi-Processing...非一致内存访问结构 , 英文名称 Non Uniform Memory Access , 简称 NUMA ; 海量并行处理结构 , 英文名称 " Massive Parallel Processing " , 简称 MPP

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