mpp架构，erp 三层架构是什么

1，erp 三层架构是什么

控制层模型层视图层这是开发程序里面涉及到的说法提高安全性和可维护性

delphi三层架构与erp软件开发？想问啥？建议题目至少描述清楚吧，如果想得到答案，不要让别人去猜。

服务层中间层用户层

erp 三层架构是什么

2，什么是数据库完全对等无共享的MPP架构

MPP系统工作起来就像是一台单独的计算机，由于采用自动化的并行处理，在分析型数据仓库等OLAP应用中，查询性能比传统的单节点数据库大大提高。采用统一的并行操作数据库引擎，将数据分散在不同的数据库节点上，在高速的内部网络环境下，对于海量数据的并发查询可极大地减少I/O，提高查询效率。

mpp的代表产品有：vertica/redshift(paracel，被amazon买买下了源码的license后变成redshift)/greenplum。仔细观察不难发现，这三者其实有非常很多相同点：1.全部基于postgresql2.都是基于列的存储(columnar storage)3.操作都是以scan为基础，依赖compression来提供性能的优化

什么是数据库完全对等无共享的MPP架构

3，mpp架构数据库有哪些

MPP的代表产品有：Vertica/Redshift(Paracel，被Amazon买买下了源码的license后变成Redshift)/Greenplum。仔细观察不难发现，这三者其实有非常很多相同点：1.全部基于PostgreSQL2.都是基于列的存储(Columnar Storage)3.操作都是以Scan为基础，依赖Compression来提供性能的优化

国信的行云clickhouse 等等

是传统的mpp数据库。南大通用自主研发的gbase 8a mpp cluster是能够支撑pb级行业大数据分析类应用的国产新型数据库产品。gbase 8a mpp cluster是南大通用自主研发的国产mpp数据库集群产品，主要应用于行业大数据的分析场景。所采用的mpp技术，代表着大规模并行计算，具备高性能和高扩展性等特点。

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4，GBase 8a MPP数据库的架构

试用版本在 www.gbase8a.com 8a社区中可以下载试用版本对数据量、节点数和一些高级功能有限制，如果想实际体验GBase 8a的性能，可能联系南大通用申请临时license获取正式版。GBase 8a MPP Cluster采用 MPP + Shared Nothing 的分布式联邦架构，具有良好的扩展性，采用多活协调节点、运算节点的两级部署结构，无特定主节点，以避免单点故障和单点性能瓶颈。其所有组件（例如事务管理器、协调服务等）具备Active-Active多活能力。GBase 8a MPP Cluster支持通用X86架构服务器部署。GBase 8a MPP Cluster产品总共包含三大核心组件——GCware、GCluster和GNode，GCWare用于各节点GCluster实例间共享信息，GCluster负责集群调度，每个GNode就是最基本的存储和计算单元。此外，还提供了GCMonit组件用于监控集群相关服务的运行状态。GCWare：GCWare用于各节点GCluster实例间共享信息(包括集群结构，节点状态，节点资源状态等信息)，以及控制多副本数据操作时，提供可操作节点，并在多副本操作中，控制各节点数据一致性状态。GCluster：GCluster负责SQL的解析、SQL优化、分布式执行计划生成、执行调度。GNode：GNode是GBase 8a MPP Cluster中最基本的存储和计算单元。GNode是由GCWare管理的一个8a实例，每个数据节点上有一个GNode实例运行。GNode负责集群数据在节点上的实际存储，并从GCluster接收和执行经分解的SQL执行计划，执行结果返回给GCluster。数据加载时，GNode直接从集群加载服务接收数据，写入本地存储空间。GCMonit：GCMonit用于定期监测GBase 8a MPP Cluster服务程序的运行状态, 一旦发现某个服务程序的进程状态发生变化，就会根据配置文件中的内容来执行相应的命令。GCMonit进程监控程序为集群中的每个组件提供各自的启停脚本，提供的总脚本可以一次性启停所有模块的服务。

5，MPP 与 Hadoop是什么关系

NUMA全称为Non-Uniform Memory Access，是主流服务服务器为了提高SMP的可扩展性而采用的一种体系结构。主流服务器一般由多个NUMA节点组成，每个NUMA节点是一个SMP结构，一般由多个CPU组成，并且具有本地内存和IO设备。NUMA节点可以直接访问本地内存，也可以通过NUMA互联模块访问其他NUMA节点的内存，但是访问本地内存的速度远远高于远程访问速度，因此，开发程序要尽量减少不同NUMA节点之间的信息交互。　　MPP是一种海量数据实时分析架构。 MPP作为一种不共享架构，每个节点运行自己的操作系统和数据库等，节点之间信息交互只能通过网络连接实现。MPP架构目前被并行数据库广泛采用，一般通过scan、sort和merge等操作符实时返回查询结果。目前采用MPP架构的实时查询系统有EMC Greenplum、HP Vertica和Googl e Dremel，这些都是实时数据处理领域非常有特点的系统，尤其是Dremel可以轻松扩展到上千台服务器，并在数秒内完成TB级数据的分析。　　Hadoop作为一个开源项目群本身和MPP并没有什么直接关系，Hadoop中的子项目MapReduce虽然也是做数据分析处理的，但是一般只适用于离线数据分析，区别与MPP较为明显。因为Map和Reduce两个过程涉及到输出文件的存取和大量网络传输，因此往往达不到实时处理的要求。与MapReduce 相似的系统还有Microsoft Dryad和Google pregel。　　综上所述，NUMA是一种体系结构，MPP是一种实时海量数据分析架构，而Hadoop是一个关于数据存储处理的项目群，其中的MapReduce是一种离线海量数据分析架构。　　实测对比GreenPlum和Hive，GP比Hive性能高出至少一个数量级，但是大部分场景下，依然是秒级甚至分钟级的延迟，距离具体通常意义的实时毫秒级，差距巨大。　　另外说一句，广义的Hadoop包括 Impala, Presto | Distributed SQL Query Engine for Big Data 这些MPP架构的SQL引擎。Hadoop社区还在持续发展，Spark还在持续给人们带来惊喜，开源软件的迷人之处也在于此。

6，Sun Grid Engine 和 hadoop 是什么关系

就我的了解SGE大致相当于Hadoop-YARN，多用于超级计算机集群的管理。Hadoop的最大贡献在于HDFS解决了，分布式文件系统，和Google的GFS一样。SGE好像没有强调这一点，而且超级计算机大多数都没有本地磁盘，可能也不需要文件系统管理吧。说白了就是不实用~

numa全称为non-uniform memory access，是主流服务服务器为了提高smp的可扩展性而采用的一种体系结构。主流服务器一般由多个numa节点组成，每个numa节点是一个smp结构，一般由多个cpu组成，并且具有本地内存和io设备。numa节点可以直接访问本地内存，也可以通过numa互联模块访问其他numa节点的内存，但是访问本地内存的速度远远高于远程访问速度，因此，开发程序要尽量减少不同numa节点之间的信息交互。　　mpp是一种海量数据实时分析架构。 mpp作为一种不共享架构，每个节点运行自己的操作系统和数据库等，节点之间信息交互只能通过网络连接实现。mpp架构目前被并行数据库广泛采用，一般通过scan、sort和merge等操作符实时返回查询结果。目前采用mpp架构的实时查询系统有emc greenplum、hp vertica和googl l，这些都是实时数据处理领域非常有特点的系统，尤其是dremel可以轻松扩展到上千台服务器，并在数秒内完成tb级数据的分析。　　hadoop作为一个开源项目群本身和mpp并没有什么直接关系，hadoop中的子项目mapreduce虽然也是做数据分析处理的，但是一般只适用于离线数据分析，区别与mpp较为明显。因为map和reduce两个过程涉及到输出文件的存取和大量网络传输，...　　numa全称为non-uniform memory access，是主流服务服务器为了提高smp的可扩展性而采用的一种体系结构。主流服务器一般由多个numa节点组成，每个numa节点是一个smp结构，一般由多个cpu组成，并且具有本地内存和io设备。numa节点可以直接访问本地内存，也可以通过numa互联模块访问其他numa节点的内存，但是访问本地内存的速度远远高于远程访问速度，因此，开发程序要尽量减少不同numa节点之间的信息交互。　　mpp是一种海量数据实时分析架构。 mpp作为一种不共享架构，每个节点运行自己的操作系统和数据库等，节点之间信息交互只能通过网络连接实现。mpp架构目前被并行数据库广泛采用，一般通过scan、sort和merge等操作符实时返回查询结果。目前采用mpp架构的实时查询系统有emc greenplum、hp vertica和googl l，这些都是实时数据处理领域非常有特点的系统，尤其是dremel可以轻松扩展到上千台服务器，并在数秒内完成tb级数据的分析。　　hadoop作为一个开源项目群本身和mpp并没有什么直接关系，hadoop中的子项目mapreduce虽然也是做数据分析处理的，但是一般只适用于离线数据分析，区别与mpp较为明显。因为map和reduce两个过程涉及到输出文件的存取和大量网络传输，因此往往达不到实时处理的要求。与mapreduce 相似的系统还有microsoft dryad和google pregel。　　综上所述，numa是一种体系结构，mpp是一种实时海量数据分析架构，而hadoop是一个关于数据存储处理的项目群，其中的mapreduce是一种离线海量数据分析架构。　　实测对比greenplum和hive，gp比hive性能高出至少一个数量级，但是大部分场景下，依然是秒级甚至分钟级的延迟，距离具体通常意义的实时毫秒级，差距巨大。　　另外说一句，广义的hadoop包括 impala, presto | distributed sql query engine for big data 这些mpp架构的sql引擎。hadoop社区还在持续发展，spark还在持续给人们带来惊喜，开源软件的迷人之处也在于此。

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