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mpp架构和大数据区别;mpp架构横向扩展最多多少个节点？( 二 )



进入大数据时代以来 ， 传统的主机计算模式已经不能满足需求了 ， 分布式存储和分布式计算才是王道 。大家所熟悉的Hadoop MapReduce框架以及MPP计算框架 ， 都是基于这一背景产生 。

MPP架构的代表产品 ， 就是Greenplum 。Greenplum的数据库引擎是基于Postgresql的 ， 并且通过Interconnnect神器实现了对同一个集群中多个Postgresql实例的高效协同和并行计算 。

4、Hadoop分布式系统架构

当然 ， 大规模分布式系统架构 ， Hadoop依然站在不可代替的关键位置上 。雅虎、Facebook、百度、淘宝等国内外大企 ， 最初都是基于Hadoop来展开的 。

Hadoop生态体系庞大 ， 企业基于Hadoop所能实现的需求 ， 也不仅限于数据分析 ， 也包括机器学习、数据挖掘、实时系统等 。企业搭建大数据系统平台 ， Hadoop的大数据处理能力、高可靠性、高容错性、开源性以及低成本 ， 都使得它成为首选 。

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Q5：大数据的核心技术有哪些大数据技术的体系庞大且复杂 ， 基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等 。
1、数据采集与预处理：FlumeNG实时日志收集系统 ， 支持在日志系统中定制各类数据发送方 ， 用于收集数据；Zookeeper是一个分布式的 ， 开放源码的分布式应用程序协调服务 ， 提供数据同步服务 。
2、数据存储：Hadoop作为一个开源的框架 ， 专为离线和大规模数据分析而设计 ， HDFS作为其核心的存储引擎 ， 已被广泛用于数据存储 。HBase ， 是一个分布式的、面向列的开源数据库 ， 可以认为是hdfs的封装 ， 本质是数据存储、NoSQL数据库 。
3、数据清洗：MapReduce作为Hadoop的查询引擎 ， 用于大规模数据集的并行计算 。
4、数据查询分析：Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序 ， 可以将结构化的数据映射为一张数据库表 ， 并提供HQL(HiveSQL)查询功能 。Spark启用了内存分布数据集 ， 除了能够提供交互式查询外 ， 它还可以优化迭代工作负载 。
5、数据可视化：对接一些BI平台 ， 将分析得到的数据进行可视化 ， 用于指导决策服务 。
Q6：至强处理器是mpp架构还是numa架构NUMA全称Non-Uniform Memory Access主流服务服务器提高SMP扩展性采用种体系结构主流服务器般由NUMA节点组每NUMA节点SMP结构般由CPU组并且具本内存IO设备NUMA节点直接访问本内存通NUMA互联模块访问其NUMA节点内存访问本内存速度远远高于远程访问速度发程序要尽量减少同NUMA节点间信息交互
MPP种海量数据实析架构 MPP作种共享架构每节点运行自操作系统数据库等节点间信息交互能通网络连接实现MPP架构目前并行数据库广泛采用般通scan、sortmerge等操作符实返查询结目前采用MPP架构实查询系统EMC Greenplum、HP VerticaGoogl e Dremel些都实数据处理领域非特点系统尤其Dremel轻松扩展千台服务器并数秒内完TB级数据析
Hadoop作源项目群本身MPP并没直接关系Hadoop项目MapReduce虽做数据析处理般适用于离线数据析区别与MPP较明显MapReduce两程涉及输文件存取量网络传输往往达实处理要求与MapReduce 相似系统Microsoft DryadGoogle pregel
【mpp架构和大数据区别;mpp架构横向扩展最多多少个节点？】综所述NUMA种体系结构MPP种实海量数据析架构Hadoop关于数据存储处理项目群其MapReduce种离线海量数据析架构
实测比GreenPlumHiveGP比Hive性能高至少数量级部场景依秒级甚至钟级延迟距离具体通意义实毫秒级差距巨
另外说句广义Hadoop包括 Impala, Presto | Distributed SQL Query Engine for Big Data 些MPP架构SQL引擎Hadoop社区持续发展Spark持续给带惊喜源软件迷处于
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