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...1.3.Interconnect Interconnect是Greenplum架构中的网络层，是GPDB系统的主要组件，默认情况下，使用UDP协议，但是Greenplum会对数据包进行校验，因此可靠性等同于
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。...https://doc.huodongjia.com/detail-3839.html Hashdata 简丽荣 目录： Postgresql基础 Greenplum数仓平台概览 Greenplum核心架构设计...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。
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。
等都是MPP架构。...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。...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？...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...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。...早期Hadoop的无模式数据已经让开发者饱受痛苦，后面兴起的Hive、Presto、Spark SQL虽然支持简单的SQL，但是查询性能仍然是分钟级别的，很难满足OLAP的实时分析需求。...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。
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？...当然，还可以有更多答案，如Spark： 自然还可以是Flink： 有人可能会说，虽然直观上这些架构长得很像，但是MPP架构中的Master所负责的事情是不是与其他框架不一样？...那么，MPP架构的Master做的什么事呢？它会接收SQL语句，解析它并生成执行计划，将计划分发到各个节点。那么，这与Spark SQL有区别吗？...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。
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）。...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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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~ ----
声明:本文基本为多篇文章组合而成,仅供参考!(主要参考https://developer.aliyun.com/article/789901?spm=a2c6h...
新的架构使用全局管理所有应用程序的计算资源分配。...（比如使用spark-submit 执行程序jar包，就需要向ResourceManager注册，申请相应的容器，资源)，其中该ResourceManager提供一个调度策略的插件，负责将集群资源分配给多个队列和应用程序...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...2.等待SparkContext初始化完成，最多等待spark.yarn.applicationMaster.waitTries次数（默认为10），如果等待了的次数超过了配置的，程序将会退出；否则用SparkContext...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。...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。...任务调度流程图 根据对以上信息的理解，我自己画了一个任务执行流程-关系图，如下： 上一篇：Spark框架核心概念 下一篇：
许多供应商都将 Hadoop 定位为替代传统数据仓库，这意味着可以替代 MPP 解决方案。 ? 那么什么是 MPP？MPP 表示大规模并行处理，网格的所有独立节点都参与协调计算，这就是网格计算的方法。...最大的优点是可扩展性，出现了许多新组件（例如，Spark），并且它们与 Hadoop 的核心技术保持集成。...在这里，我们有各种各样的工具：它可能是运行在 MR/Tez/Spark 上的 Hive，也可能是 SparkSQL，也可能是 Impala、HAWQ 或 IBM BigSQL。...第一个选择是 Hive，它是将 SQL 查询转换为 MR/Tez/Spark 作业并在集群上执行的一个引擎。...开发人员和经验丰富的DBA 目标系统 通用DWH和分析系统 专用数据处理引擎 最小建议大小 任意 GB 最大并发 数十到数百个查询 最多10-20个作业 技术可扩展性 仅使用供应商提供的工具 与介绍的任何开源工具（Spark
，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...Spark SQL 支持多种数据源，比如 Hive 表、Parquet 以及 JSON 等。 Spark Streaming：是 Spark 提供的对实时数据进行流式计算的组件。...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
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Hive的整体架构图如下: ?...项目开发中，由于Spark的Catalyst解析还太过简陋，一般声明对象时，还是用HiveContext.下面举个简单的例子: import hiveContext._ val sqlContext =...new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc) sqlContext("create table yangsy (key int, value String...Spark对HiveQL所做的优化主要体现在Query相关的操作，其他的依旧使用Hive的原生执行引擎。在logicalPlan到physicalPlan的转换过程中，toRDD是最关键的。...HiveMetastoreCatalog是Spark中对Hive Metastore访问的wrapper.HiveMetastoreCatalog通过调用相应的Hive API可以获得数据库中的表及表的分区
前言 本文对Spark总体架构进行描述，本文读者需要一定的Spark的基础知识，至少了解Spark的RDD和DAG。...Spark 架构图 术语说明： Driver Driver的主要功能，总结如下: 运行应用程序的main函数 创建spark的上下文 划分RDD并生成有向无环图（DAGScheduler） 与spark...= spark.max.cores / spark.executor.cores 集群的executor个数由spark.max.cores、spark.executor.cores共同决定....下面是一个JVM堆空间下Spark的内存分配情况 Spark-Heap-Usage.png 默认情况下，Spark进程的堆空间是512mb，为了安全考虑同时避免OOM,Spark只允许利用90%的堆空间...Spark作为一个内存计算工具，Spark可以在内存中存储数据，如果读过http://0x0fff.com/spark-misconceptions/， 就会明白Spark不是一个真的内存工具，它只是把内存作为他的
Spark 内置的RPC框架前后共有两种架构，一个是在Spark2.0.0中被移除的Akka，一个则是借鉴了Akka 的 Actor 模型的Netty 一....Spark 内置 RPC 框架详解 在 Spark 中, 很多地方都涉及到网络通讯, 比如 Spark 各个组件间的消息互通, 用户文件与 Jar 包的上传, 节点间的 Shuffle 过程, Block...在 Spark0.x.x 与 Spark1.x.x 版本中, 组件间的消息通信主要借助于 Akka. 在 Spark1.3 中引入了 Netty 通信框架....Netty通信架构 Netty借鉴了 Akka 的 Actor 模型 Spark通讯框架中各个组件（Client/Master/Worker）可以认为是一个个独立的实体，各个实体之间通过消息来进行通信。...Spark Netty 通信架构 Netty 官网: https://netty.io/ ? 2.1 Netty的详细架构图 ? RpcEndpoint：RPC 端点。
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