建一个大数据瓶体，你会怎么选？MPP，Hadoop，还是一体机？

最新推荐文章于 2025-07-21 15:18:09 发布
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#大数据

博客提出构建大数据平台的技术选择问题，涉及MPP、Hadoop和一体机等选项，引导思考不同技术在大数据平台搭建中的适用性。
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浅谈Hadoop体系和MPP体系
齐天大圣数据候的博客
02-02 3986
浅谈Hadoop体系和MPP体系 引言 如题，在大数据发展至今，为了应对日益繁多的数据分析处理，和解决客户各种奇思妙（怪）想需求，形形色色的大数据处理的框架和对应的数据存储手段层出不穷。有老当益壮的Hadoop体系，依靠Hadoop巨大的社区生态支撑，加上各种开源（白嫖）组件的组合，其通用性，易用性，对于很多数据量不是很大，同时不那么追求极致性能的公司很友好。同时还有各种各样的MPP大规模并行计算框架，去应付巨量数据的分析处理。下面就简单的说一说笔者在工作中对于这两者的一些使用感受，给大家提供一些思路
大数据时代，MPP仍是中流砥柱？
新一代数据仓库明星企业偶数科技
08-05 1852
2022 年了，MPP 还是当今数据库主流架构吗？
期待MPP数据库一体机 - 硬数据库
IT匠
07-24 1189
最近研究高性能OLAP和MPP的课题， 感觉应用编程中并发编程的困难， 使得MPP技术在数据库之外好像没有什么用途， 另外，传统SMP数据库主机的性能提升也遇到了障碍， 倒不如直接MPP和Database一体化， 借助ARM或者ATOM的低功耗并发集群， 最好加上In-Memory Database， 容量小点不怕，内存能上T就行， 再内置DBMS，使用软件接口控制， 用起来像超
Hadoop 和 MPP 的比较
weixin_34034261的博客
04-04 1261
原文：https://www.jianshu.com/p/5191daa1a454 最近，我听到很多关于这个话题的讨论。 同时，这是一个非常受欢迎的问题，客户在“大数据”领域没有太多的经验。 事实上，我不喜欢这个模糊的流行词，但这是客户通常来找我们，所以我必须使用它。如果我们回顾5年前会发现，那就是当时Hadoop不是大多数公司的选择，特别是那些要求稳定和成熟的平台的企业。 ...
Hadoop与MPP是什么关系?有什么区别和联系?
当命运之神把人抛入谷底的时候，也是人生腾飞的最佳时节。这个时候谁能积累能量，谁就能在未来获得丰收的回报；谁若自愿自艾，必定坐失良机，等在前面的将是两手空空和后悔莫及。
08-29 1174
[url=https://blog.youkuaiyun.com/tbdp6411/article/details/50389059]Hadoop与MPP是什么关系?有什么区别和联系?[/url]
大数据及海量数据处理架构：Hadoop vs MPP.pdf
08-15
#资源达人分享计划#
大数据系统架构-MPP数据库架构
momomuabc的博客
12-05 2180
MPP数据库架构
大数据方面核心技术有哪些？
qq_43958381的博客
08-15 756
简单来说，从大数据的生命周期来看，无外乎四个方面：大数据采集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析，共同组成了大数据生命周期里最核心的技术，下面分开来说： 一、大数据采集 大数据采集，即对各种来源的结构化和非结构化海量数据，所进行的采集。 数据库采集：流行的有Sqoop和ETL，传统的关系型数据库MySQL和Oracle 也依然充当着许多企业的数据存储方式。当然了，目前对于开源的K...
TeradataAster大数据概述-一体机与集成系统.docx
07-02
Teradata Aster大数据探索平台5.10是一个开放的平台，允许客户整合现有的大数据分析工具，帮助客户应用当前最广泛的分析技术。该平台包括全新重要的技术革新：可视化SQL-MapReduce功能、数据库内“R”执行功能、支持...
大数据四大阵营之MPP阵营
Ultipa的博客
06-16 4066
今天我们来看看MPP类型数据库。 和MapReduce类似，两者都采用大规模并行处理架构来对海量数据进行以大数据分析为主的工作，不同之处在于MPP通常原生支持并行的关系型查询与应用，不过这一点，Hadoop阵营也在逐渐通过在HDFS之上提供SQL查询接口来支持查询，甚至包括关系型查询。 MPP数据库通常具有如下特点: · 无共享架构（Shared-Nothing）：每台服务器有独立的存储、内存及CPU，可以动态增删节点 · 分区（Partitioning）：数据分区可以跨多节点，通过分布式查询优化提高系.
MPP和Hadoop的架构与场景分析
sunxunyong的博客
07-01 1005
1、MPP架构（采用Non-Master部署，节点对等的扁平结构）将数据分散到多个节点上，每个节点拥有独立的处理能力，能够同时处理多个任务，从而大幅提高数据处理性能。2、单节点瓶颈：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。当进行查询时，查询任务需要在所有数据节点上进行执行，这增加了查询的延迟，对于所查询的数据节点的故障处理，也需要考虑到数据恢复的问题。各节点都包含自己的存储和计算功能，可以独立执行查询的一部分。
【基础知识】MPP架构和hadoop架构比对
记录生活
02-26 1161
mpp架构，就是找一群和自己能力差不多的任一起做事，每个人做的事情是一致的。hadoop架构，就是找一群能力差一些的人，但只需要他们每个人只做一部分工作。
HADOOP和MPP数据库的区别
06-14 4096
1.MPP数据库: MPP数据库专注于在一个集群上并行执行SQL查询分析。2. HADOOP: 可以运行任意程序的通用计算系统。存储：HDFS计算：MAPREDUCE
知识点 | 今天好好学习MPP和MapReduce分别是个嘛？！
db_murphy的博客
04-03 2299
来世界是数字化时代，而数据库是数据落地的强有力技术支持。 因数据库的初心是：高效稳定的提供数据服务能力； 数据库高效服务的体现点就是：高效的并行化处理能力。 说起并行化， 就不得不提MPP和MR（MapReduce）这两种并行处理架构和处理思维。 此前，必须要先聊一下数据库架构三种设计架构： SHARE-EVERYTHING、SHARE-EVERYTING、SHANRE-NOTHING。 SHARE-EVERYTHING： Shared Everthting:一般是针对单台服务器，完全透明共享CPU/ME
大数据Map Reduce 和 MPP数据库 的区别
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rav009的专栏
09-06 1万+
下面在这篇文章里对MR的解释很好,从原理的角度出发,mapreduce其实就是二分查找的一个逆过程,不过因为计算节点有限,所以map和reduce前都预先有一个分区的步骤.二分查找要求数据是排序好的,所以Map Reduce之间会有一个shuffle的过程对Map的结果排序. Reduce的输入是排好序的. https://blog.youkuaiyun.com/dreamy_lin/arti...
MPP和hadoop
qq_18871751的博客
10-09 1114
Hadoop架构是将不同的资源管理与功能进行分层抽象设计，每层形成一类组件，实现一定程度的解耦，包括存储资源管理、计算资源管理、通用并行计算框架、各类分析功能等，在每层内进行跨节点的资源统一管理或功能并行执行，层与层之间通过接口调用，相互透明，节点内不同层的组件间的相互调用需要由控制节点掌握或通过控制节点协调，即控制节点了解每个节点内不同层组件间的互动过程。两类系统运行的硬件架构是相同的，都是普通服务器组成的集群，但从资源管理角度来说，它们并行化软件实现的设计思路却是相反的。
MapReduce基础原理、MR与MPP区别
qq_37432174的博客
08-06 1623
MapReduce（MR）本质上是一种用于数据处理的编程模型；MapReduce用于海量数据的计算HDFS用于海量数据的存储（Hadoop Distributed File System，Hadoop分布式文件系统）。Hadoop MapReduce 是一个编程框架，Hadoop环境中，可运行用各种语言编写的MapReduce程序，用于创建在大型商用硬件集群上处理大量数据的应用程序，类似于JRE环境，可以在这个架构下开发应用程序。MapReduce 程序本质上并行，本质是通过并行计算提升算力。
Hadoop一体机（类Cloudera CDH 7 ）华为鲲鹏Kunpeng
最新发布
yumgpkpm的专栏
07-21 220
2、集成了Ranger、Atlas、HUE、Iceberg等工具，方便数据管理、安全控制和可视化操作。3、安装运维简单：一键扩展安装、自动配置、可视化实时监控、集中管理，运维轻松省心，节省时间和人力成本。1、支持Kerberos认证、Ranger权限控制、Knox网关保护API访问，保障数据安全。1、包含Hadoop生态组件，如HDFS、YARN、HBase、Hive、Spark 3等。2、支持扩展华为鲲鹏、英特尔、海光等CPU架构工作节点。1、兼容麒麟、统信、欧拉等国产操作系统。安全性高 & 性能强。
hadoop简介
owlcity123的博客
12-03 529
大数据和hadoop的关系： 随着近几年计算机技术和互联网的发展，“大数据”这个名词越来越多进入我们的视野。大数据的快速发展也在无时无刻影响着我们的生活。 那大数据究竟是什么呢？ 首先，看看专家是怎么解释大数据的： 大数据就是多，就是多。原来的设备存不下、算不动。 ——啪菠萝·毕加索 大数据，不是随机样本，而是所有数据；不是精确性，而是混杂性；不是因果关系，而是相关关系。—— Schön...
分布式用户定义函数下的共享无状态MPP数据库与Hadoop/MapReduce在大数据分析中的对比
2. **软件和一体机方案**：DBx可以作为纯软件解决方案提供，也可以作为预配置的数据库一体机，整合了计算、存储、互连和数据库软件，简化了部署和管理。 3. **高性能**：通过优化的并行执行模型和高度优化的数据重...
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