mpp大數據體系

A. 數據平台建設的方案有哪幾種

1、常規數據倉庫

數據倉庫的重點，是對數據進行整合，同時也是對業務邏輯的一個梳理。數據倉庫雖然也可以打包成SAAS那種Cube一類的東西來提升數據的讀取性能，但是數據倉庫的作用，更多的是為了解決公司的業務問題。

2、敏捷型數據集市

數據集市也是常見的一種方案，底層的數據產品與分析層綁定，使得應用層可以直接對底層數據產品中的數據進行拖拽式分析。數據集市，主要的優勢在於對業務數據進行簡單的、快速的整合，實現敏捷建模，並且大幅提升數據的處理速度。

3、MPP(大規模並行處理)架構

進入大數據時代以來，傳統的主機計算模式已經不能滿足需求了，分布式存儲和分布式計算才是王道。大家所熟悉的Hadoop MapRece框架以及MPP計算框架，都是基於這一背景產生。

MPP架構的代表產品，就是Greenplum。Greenplum的資料庫引擎是基於Postgresql的，並且通過Interconnnect神器實現了對同一個集群中多個Postgresql實例的高效協同和並行計算。

4、Hadoop分布式系統架構

當然，大規模分布式系統架構，Hadoop依然站在不可代替的關鍵位置上。雅虎、Facebook、網路、淘寶等國內外大企，最初都是基於Hadoop來展開的。

Hadoop生態體系龐大，企業基於Hadoop所能實現的需求，也不僅限於數據分析，也包括機器學習、數據挖掘、實時系統等。企業搭建大數據系統平台，Hadoop的大數據處理能力、高可靠性、高容錯性、開源性以及低成本，都使得它成為首選。

關於數據平台建設的方案有哪幾種，環球青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

B. mpp資料庫適合哪些應用場景

MPP資料庫主要適合查詢統計、分析研判等大數據處理場景，主要特點是整體架版構呈現純扁平化，權不存在單點性能瓶頸，基於開放式標准X86 PC伺服器構建，採用分布式架構設計，靈活實現按需部署，具備靈活的系統伸縮性，支持系統的縱向擴展和橫向擴展。
國內的產品主要是南大通用的GBase 8a MPP Cluster，是面向大數據、雲計算場景自主研發的大規模並行資料庫集群產品，在海量數據高速處理的場景下具有高性能、低成本、高可靠、易使用等諸多優勢，國外的如GreenPlum、Vertica等。

C. 大數據實時分析平台是未來趨勢如何如何選擇

PetaBase-V作為Vertica基於億信分析產品的定製版，提供面向大數據的實時分析服務，採用無共享大規模並行架構（MPP），可線性擴展集群的計算能力和數據處理容量，基於列式資料庫技術，使 PetaBase-V 擁有高性能、高擴展性、高壓縮率、高健壯性等特點，可完美解決報表計算慢和明細數據查詢等性能問題。

當前的大數據技術的研究可以分為幾個方向:結構化數據分析、文本數據分析、多媒體數據分析、Web數據分析、網路數據分析和移動數據分析。

未來，大數據10個主要發展趨勢:

大數據與人工智慧的融合;

跨學科領域交叉的數據分析應用;

數據科學帶動多學科融合;

深度學習成為大數據智能分析的核心技術;

利用大數據構建大規模、有序化開放式的知識體系;

大數據的安全持續令人擔憂;

開源繼續成為大數據技術的主流;大數據與雲計算、移動互聯網等的綜合應用;

大數據提升政府治理能力，數據資源化、私有化、商品化成為持續的趨勢;

大數據技術課程體系建設和人才培養快速發展。大數據發展趨勢預測總結為「融合、跨界、基礎、突破」。

1.結合智能計算的大數據分析成為熱點，包括大數據與神經計算、深度學習、語義計算以及人工智慧其他相關技術結合。得益於以雲計算、大數據為代表的計算技術的快速發展，使得信息處理速度和質量大為提高，能快速、並行處理海量數據。

2.跨學科領域交叉的數據融合分析與應用將成為今後大數據分析應用發展的重大趨勢。

由於現有的大數據平台易用性差，而垂直應用行業的數據分析又涉及領域專家知識和領域建模，目前在大數據行業分析應用與通用的大數據技術之間存在很大的鴻溝，缺少相互的交叉融合。

因此，迫切需要進行跨學科和跨領域的大數據技術和應用研究，促進和推動大數據在典型和重大行業中的應用和落地，尤其是與物聯網、移動互聯、雲計算、社會計算等熱點技術領域相互交叉融合。

3.大數據安全和隱私。大數據時代，各網站均不同程度地開放其用戶所產生的實時數據，一些監測數據的市場分析機構可通過人們在社交網站中寫入的信息、智能手機顯示的位置信息等多種數據組合進行分析挖掘。

然而，大數據時代的數據分析不能保證個人信息不被其他組織非法使用，用戶隱私安全問題的解決迫在眉睫。

安全智能更加強調將過去分散的安全信息進行集成與關聯，獨立的分析方法和工具進行整合形成交互，最終實現智能化的安全分析與決策。

4.各種可視化技術和工具提升大數據分析。進行分析之前，需要對數據進行探索式地考查。

在此過程中，可視化將發揮很大的作用。對大數據進行分析以後，為了方便用戶理解結果，也需要把結果展示出來。尤其是可視化移動數據分析工具，能追蹤用戶行為，讓應用開發者得以從用戶角度評估自己的產品，通過觀察用戶與一款應用的互動方式，開發者將能理解用戶為何執行某些特定行為，從而為自己完善和改進應用提供依據。

將來，企業用戶會選擇更加可靠、安全、易用的一站式大數據處理平台。

大數據一站式平台包括：虛擬化平台、數據融合平台、大數據管理平台、可視化平台。

致力於為客戶提供企業及的大數據平台服務，幫助企業輕松構建出獨屬於自己的數據智能解決方案，從傳統應用向大數據應用轉型，借力大數據優勢深化自身業務價值體系。

D. 什麼是大數據,它有哪些特點

大數據是什麼？在很多人的眼裡大數據可能是一個很模糊的概念，但是，在日常生活中大數據有離我們很近，我們無時無刻不再享受著大數據所給我們帶來的便利，個性化，人性化。全面的了解大數據我們應該從四個方面簡單了解。
定義，結構特點，我們身邊有哪些大數據，大數據帶來了什麼，這四個方面了解。
那麼「大數據」到底是什麼呢？

在麥肯錫全球研究所給出的定義中指出：大數據即是一種規模大到在獲取，存儲，管理，分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合。簡單而言大數據是數據多到爆表。大數據的單位一般以PB衡量。那麼PB是多大呢？1GB=1024MB ，1PB=1024GB才足以稱為大數據。
大數據具有什麼樣的特點和結構呢？

大數據從整體上看分為四個特點，
第一，大量。

衡量單位PB級別，存儲內容多。

第二，高速。

大數據需要在獲取速度和分析速度上要及時迅速。保證在短時間內更多的人接收到信息。
第二，多樣。

數據的來源是各種渠道上獲取的，有文本數據，圖片數據，視頻數據等。因此數據是多種多樣的。
第三，價值。

大數據不僅僅擁有本身的信息價值，還擁有商業價值。大數據在結構上還分為：結構化，半結構化，非結構化。結構化簡單來講是資料庫，是由二維表來邏輯表達和實現的數據。非結構化即數據結構不規則或不完整，沒有預定義的數據模型。由人類產生的數據大部分是非結構化數據。

那我們身邊有哪些東西是大數據呢？
在生產生活中常見的有電信數據：通話數據、簡訊數據、手機瀏覽數據。銀行數據，微信聊天數據等。

最後，大數據能做什麼？

人們的生活離不開它，因為他在日常生活中發揮的作用逐漸加強。例如：用戶畫像，幫助人們制定個性化的需求，知識圖譜。人工智慧例如:谷歌的「阿爾法狗」在圍棋大賽中贏得、阿里巴巴的ET、網路的無人駕駛汽車等。數字貨幣，物聯網等。

E. MPP DB 是 大數據實時分析系統 未來的選擇嗎

大數據領域，實時分析系統（在線查詢）是最常見的一種場景，前面寫了一個《 實時分析系統 (HIVE/HBASE/IMPALA) 淺析 》討論業界當前常見的方案。互聯網公司用得比較多是 HIVE/HBASE ，如騰訊基於 HIVE 深度定製改造，改名為 TDW ，小米等公司選用 HBASE 等。關於 HIVE/HBASE/IMPALA 介紹等可以看我前面的文章。
當前在實時分析系統中，最難的是多維度復雜查詢，目前沒有一個很好的解決方案，這兩天和人討論到 MPP DB （分布式資料庫，以 Greenplum 為最典型代表）。如果從性能來講， MPP DB 在多維復雜查詢性能確實要好於 HIVE/HBASE/IMPALA 等，因此有不少聲音認為， MPP DB 是適合這種場景的未來的解決方案。 MPP DB 看似對多維度復雜查詢性能較好，但是同時有兩個致命的缺點，大家選型的時候不得不考慮：
1、 擴展性：
MPP DB 都號稱都能擴展到 1000 個節點以上，實際在應用過程中，就我目前從公開資料看到的不超過 100 個節點，如支付寶中用 Greenplum 來做財務數據分析的最大一個集群 60 多台機器。另外和 Greenplum 公司交流，在廣東移動最大的用來做數據存儲的，也就 100 台以內。這和 hadoop 動不動 4,5 千個節點一個節點集群簡直不在一個數量級上。
為什麼 MPP DB 擴展性不好？
有很多原因，有產品成熟度，也有應用廣度的問題，但是最根本的還是架構本身的問題。講到架構這里就要先講下 CAP 原則：
Consistency( 一致性 ), 數據一致更新，所有數據變動都是同步的
Availability( 可用性 ), 好的響應性能
Partition tolerance( 分區容錯性 ) 可靠性

定理：任何 分布式 系統只可同時滿足二點，沒法三者兼顧。
忠告：架構師不要將精力浪費在如何設計能滿足三者的完美 分布式 系統，而是應該進行取捨。
MPP DB 還是基於原 DB 擴展而來， DB 裡面天然追求一致性（ Consistency ），必然帶來分區容錯性較差。集群規模變得太大，業務數據太多時， MPP DB 的元數據管理就完全是一個災難。元數據巨大無比，一旦出錯很難恢復，動不動導致毀庫。
所以 MPP DB 要在擴展性上有質的提示，要對元數據，以及數據存儲有架構上的突破，降低對一致性的要求，這樣擴展性才能提升，否則的話很難相信一個 MPP DB 資料庫是可以容易擴展的。
2、 並發的支持：
一個查詢系統，設計出來就是提供人用的，所以能支持的同時並發越高越好。MPP DB 核心原理是一 個大的查詢通過分析為一一個子查詢，分布到底層的執行，最後再合並結果，說白了就是通過多線程並發來暴力 SCAN 來實現高速。 這種暴力SCAN的方法，對單個查詢來說，動用了整個系統的能力，單個查詢比較快，但同時帶來用力過猛的問題，整個系統能支持的並發必然不高，從目前實際使用的經驗來說，也就支持50～100的並發能力。
當前HBASE/IMPALA應對復雜查詢時，也是通過全盤SCAN的方法來實現的，這種場景下，硬碟數量越多越好，轉速越快越好。HBASE為什麼號稱支持上千並發，這也是在特定的場景下（查詢時帶用戶標示，即帶row key)才能實現的，復雜查詢場景下，什麼系統都歇菜。
所以MPP DB應用場景已經非常明顯了，適合小集群（100以內），低並發的（50左右）的場景。MPP DB未來是不是趨勢，我不知道，但是至少目前來看，用MPP DB來應對大數據的實時分析系統是非常吃力的。

F. 紫光雲大數據中的MPP資料庫，性能怎麼樣啊

我感覺紫光雲大數據中的MPP資料庫，性能還是挺優越的，可處理PB級別以上的結構化數據，集群整體載入速度高達2TB/h，挺值得推薦的。

G. mpp資料庫適合哪些應用場景

MPP（Massively Parallel Processing）資料庫適合用於需要處理海量數據且需要快速響應的場景，尤其是需要進行復雜分析、高速度數據挖掘和大規模數據處理的場景，例如數據倉庫、商業智能、在線分析處理等。MPP資料庫通過將數據和計算分布到多個節點上並行處理，可以大大提高數據處理的效率和性能，並且支持高並發訪問和大規模數據存儲。

在企業級應用中，MPP資料庫常用於大數據分析、數據挖掘、企業數據倉庫、在線事務處理、在線分析處理等場景中。例如，金融行業需要對大量的交易數據進行實時處理和分析，而MPP資料庫可以提供高性能和高可用性的數據處理能力。同時，零售行業也需要對大規模的銷售數據進行實時處理和分析，以便做出更精準的銷售決輪螞渣策，而MPP資料庫同樣可以臘悄提供高效的數據處理能力。

關於機器語言程序，需要更具體的問題描物姿述才能進行回答。