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. 在这一刻,选择非常简单:当您的分析数据库的大小超过5-7 TB时,您只需启动MPP迁移项目,并转移到经过验证的企业MPP解决方案之一. 没有人听说过"非结构化"数据 - 如果你要分析日志,只需用Perl / Python / Java / C解析它们并加载到分析数据库中. 没有人听说过高速数据 - 只需使用传统的OLTP RDBMS进行频繁更新,并将其块插入到分析DWH(数据仓…

HADOOP与MPP是什么关系?有什么区别和联系? 适用范围.应用领域分别是什么? 其实MPP架构的关系型数据库与Hadoop的理论基础是极其相似的,都是将运算分布到节点中独立运算后进行结果合并.个人觉得区别仅仅在于前者跑的是SQL,后者底层处理则是MapReduce程序. 但是我们会经常听到对于MPP而言,虽说是宣称也可以横向扩展Scale OUT,但是这种扩展一般是扩到100左右,而Hadoop一般可以扩展1000+,这也是经常被大家拿来区分这两种技术的一个说词. 这是为什么呢?其实可以从C…

MPP代表大规模并行处理,这是网格计算中所有单独节点参与协调计算的方法. 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. MPP DBMS是建立在这种方法之上的数据库管理系统.在这些系统中的每个查询都会被分解为由MPP网格的节点并行执行的一组协调进程,它们的运行时间比传统的SMP RDBMS系统快得多.该架构的另一个优点是可扩展性,因为可以通过添加新节点扩展网格.为了能够处理大量的数据,这些解决方案中的数据通常在每个节点只处理其本地数据…

Hadoop平台重要组件: 1.ZooKeeper 一个分布式应用程序协调服务. 包含简单的原语集.实现统一命名服务.配置管理.分布式锁服务.集群管理等功能. 2.Cascading 架构在 Hadoop 上的 API,用来创建复杂和容错数据处理工作流. 抽象了集群拓扑结构和配置来快速开发分布式应用. 3.HBase HBase 是一个 Column-based 的 NOSQL 数据库. 基于 HDFS 进行文件存储,基于 Zookeeper 进行 failover 和调度. 4.Hive 基于…

    你正在使用过时的浏览器,Amaze UI 暂不支持. 请 升级浏览器 以获得更好的体验! 深度好文丨读完此文,就知道Hadoop了! 来源:BiThink 时间:2016-04-12 15:14:39 作者:陈飚 “昔我十年前,与君始相识.” 一瞬间Hadoop也到了要初中择校的年龄了. 十年前还没有Hadoop,几年前国内IT圈里还不知道什么是Hadoop,而现在几乎所有大型企业的IT系统中有已经有了Hadoop的集群在运行了各式各样的任务. 2006年项目成立的一开始,“Hadoop…

hadoop之Spark强有力竞争者Flink,Spark与Flink:对比与分析 Spark是一种快速.通用的计算集群系统,Spark提出的最主要抽象概念是弹性分布式数据集(RDD),它是一个元素集合,划分到集群的各个节点上,可以被并行操作.而Flink是可扩展的批处理和流式数据处理的数据处理平台. Apache Flink,apache顶级项目,是一个高效.分布式.基于Java实现的通用大数据分析引擎,它具有分布式 MapReduce一类平台的高效性.灵活性和扩展性以及并行数据库查询优化方案…

MPP数据库   版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处. https://blog.csdn.net/lyc417356935/article/details/45033069 MPP数据库定义 MPP即大规模并行处理(Massively Parallel Processor ). 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…

转载至 大数据杂谈 (BigdataTina2016),同时参考学习 http://www.cnblogs.com/barrywxx/p/4257166.html 进行整理. 使用SQL 引擎一词是有点随意的.例如Hive 不是一个引擎,它的框架使用MapReduce.TeZ 或者Spark 引擎去执行查询,而且它并不运行SQL,而是HiveQL,一种类似SQL 的语言,非常接近SQL.“SQL-in-Hadoop” 也不适用,虽然Hive 和Impala 主要使用Hadoop,但是Spark.…

编者按:Hadoop于2006年1月28日诞生,至今已有10年,它改变了企业对数据的存储.处理和分析的过程,加速了大数据的发展,形成了自己的极其火爆的技术生态圈,并受到非常广泛的应用.在2016年Hadoop十岁生日之际,InfoQ策划了一个Hadoop热点系列文章,为大家梳理Hadoop这十年的变化,技术圈的生态状况,回顾以前,激励以后.本文是Cloudera资深工程师讲解Hadoop,让您一篇文章就能了解Hadoop的过去和未来. “昔我十年前,与君始相识.” ——白居易,<酬元九对新栽竹有…

1. 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,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. 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…