MPP-大规模并行处理简介

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起得到最终的结果(与Hadoop相似)。

2、MPP(大规模并行处理)架构 

3、 MPP架构特征

● 任务并行执行;

● 数据分布式存储(本地化);

● 分布式计算;

● 私有资源;

● 横向扩展;

● Shared Nothing架构。

4、 MPP服务器架构

它由多个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。其基本特征是由多个SMP服务器(每个SMP服务器称节点)通过节点互联网络连接而成，每个节点只访问自己的本地资源(内存、存储等)，是一种完全无共享(Share Nothing)结构，因而扩展能力最好，理论上其扩展无限制。

5、MPPDB

MPPDB是一款 Shared Nothing 架构的分布式并行结构化数据库集群，具备高性能、高可用、高扩展特性，可以为超大规模数据管理提供高性价比的通用计算平台，并广泛地用于支撑各类数据仓库系统、BI 系统和决策支持系统

6、MPPDB架构

MPP 采用完全并行的MPP + Shared Nothing 的分布式扁平架构，这种架构中的每一个节点（node）都是独立的、自给的、节点之间对等，而且整个系统中不存在单点瓶颈，具有非常强的扩展性。

7、 MPPDB特征

MPP 具备以下技术特征：

1) 低硬件成本：完全使用 x86 架构的 PC Server，不需要昂贵的 Unix 服务器和磁盘阵列；

2) 集群架构与部署：完全并行的 MPP + Shared Nothing 的分布式架构，采用 Non-Master 部署，节点对等的扁平结构；

3) 海量数据分布压缩存储：可处理 PB 级别以上的结构化数据，采用 hash分布、random 存储策略进行数据存储；同时采用先进的压缩算法，减少存储数据所需的空间，可以将所用空间减少 1~20 倍，并相应地提高 I/O 性能；

4) 数据加载高效性：基于策略的数据加载模式，集群整体加载速度可达2TB/h；

5) 高扩展、高可靠：支持集群节点的扩容和缩容，支持全量、增量的备份/恢复;

6) 高可用、易维护：数据通过副本提供冗余保护，自动故障探测和管理，自动同步元数据和业务数据。提供图形化工具，以简化管理员对数据库的管理工作；

7) 高并发：读写不互斥，支持数据的边加载边查询，单个节点并发能力大于 300 用户；

8) 行列混合存储：提供行列混合存储方案，从而提高了列存数据库特殊查询场景的查询响应耗时；

9) 标准化：支持SQL92 标准，支持 C API、ODBC、JDBC、ADO.NET 等接口规范。

8、 常见MPPDB

● GREENPLUM(EMC)

● Asterdata(Teradata)

● Nettezza(IBM)

● Vertica(HP)

● GBase 8a MPP cluster(南大通用)