mpp大数据体系

A. 数据平台建设的方案有哪几种

1、常规数据仓库

数据仓库的重点，是对数据进行整合，同时也是对业务逻辑的一个梳理。数据仓库虽然也可以打包成SAAS那种Cube一类的东西来提升数据的读取性能，但是数据仓库的作用，更多的是为了解决公司的业务问题。

2、敏捷型数据集市

数据集市也是常见的一种方案，底层的数据产品与分析层绑定，使得应用层可以直接对底层数据产品中的数据进行拖拽式分析。数据集市，主要的优势在于对业务数据进行简单的、快速的整合，实现敏捷建模，并且大幅提升数据的处理速度。

3、MPP(大规模并行处理)架构

进入大数据时代以来，传统的主机计算模式已经不能满足需求了，分布式存储和分布式计算才是王道。大家所熟悉的Hadoop MapRece框架以及MPP计算框架，都是基于这一背景产生。

MPP架构的代表产品，就是Greenplum。Greenplum的数据库引擎是基于Postgresql的，并且通过Interconnnect神器实现了对同一个集群中多个Postgresql实例的高效协同和并行计算。

4、Hadoop分布式系统架构

当然，大规模分布式系统架构，Hadoop依然站在不可代替的关键位置上。雅虎、Facebook、网络、淘宝等国内外大企，最初都是基于Hadoop来展开的。

Hadoop生态体系庞大，企业基于Hadoop所能实现的需求，也不仅限于数据分析，也包括机器学习、数据挖掘、实时系统等。企业搭建大数据系统平台，Hadoop的大数据处理能力、高可靠性、高容错性、开源性以及低成本，都使得它成为首选。

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B. mpp数据库适合哪些应用场景

MPP数据库主要适合查询统计、分析研判等大数据处理场景，主要特点是整体架版构呈现纯扁平化，权不存在单点性能瓶颈，基于开放式标准X86 PC服务器构建，采用分布式架构设计，灵活实现按需部署，具备灵活的系统伸缩性，支持系统的纵向扩展和横向扩展。
国内的产品主要是南大通用的GBase 8a MPP Cluster，是面向大数据、云计算场景自主研发的大规模并行数据库集群产品，在海量数据高速处理的场景下具有高性能、低成本、高可靠、易使用等诸多优势，国外的如GreenPlum、Vertica等。

C. 大数据实时分析平台是未来趋势如何如何选择

PetaBase-V作为Vertica基于亿信分析产品的定制版，提供面向大数据的实时分析服务，采用无共享大规模并行架构（MPP），可线性扩展集群的计算能力和数据处理容量，基于列式数据库技术，使 PetaBase-V 拥有高性能、高扩展性、高压缩率、高健壮性等特点，可完美解决报表计算慢和明细数据查询等性能问题。

当前的大数据技术的研究可以分为几个方向:结构化数据分析、文本数据分析、多媒体数据分析、Web数据分析、网络数据分析和移动数据分析。

未来，大数据10个主要发展趋势:

大数据与人工智能的融合;

跨学科领域交叉的数据分析应用;

数据科学带动多学科融合;

深度学习成为大数据智能分析的核心技术;

利用大数据构建大规模、有序化开放式的知识体系;

大数据的安全持续令人担忧;

开源继续成为大数据技术的主流;大数据与云计算、移动互联网等的综合应用;

大数据提升政府治理能力，数据资源化、私有化、商品化成为持续的趋势;

大数据技术课程体系建设和人才培养快速发展。大数据发展趋势预测总结为“融合、跨界、基础、突破”。

1.结合智能计算的大数据分析成为热点，包括大数据与神经计算、深度学习、语义计算以及人工智能其他相关技术结合。得益于以云计算、大数据为代表的计算技术的快速发展，使得信息处理速度和质量大为提高，能快速、并行处理海量数据。

2.跨学科领域交叉的数据融合分析与应用将成为今后大数据分析应用发展的重大趋势。

由于现有的大数据平台易用性差，而垂直应用行业的数据分析又涉及领域专家知识和领域建模，目前在大数据行业分析应用与通用的大数据技术之间存在很大的鸿沟，缺少相互的交叉融合。

因此，迫切需要进行跨学科和跨领域的大数据技术和应用研究，促进和推动大数据在典型和重大行业中的应用和落地，尤其是与物联网、移动互联、云计算、社会计算等热点技术领域相互交叉融合。

3.大数据安全和隐私。大数据时代，各网站均不同程度地开放其用户所产生的实时数据，一些监测数据的市场分析机构可通过人们在社交网站中写入的信息、智能手机显示的位置信息等多种数据组合进行分析挖掘。

然而，大数据时代的数据分析不能保证个人信息不被其他组织非法使用，用户隐私安全问题的解决迫在眉睫。

安全智能更加强调将过去分散的安全信息进行集成与关联，独立的分析方法和工具进行整合形成交互，最终实现智能化的安全分析与决策。

4.各种可视化技术和工具提升大数据分析。进行分析之前，需要对数据进行探索式地考查。

在此过程中，可视化将发挥很大的作用。对大数据进行分析以后，为了方便用户理解结果，也需要把结果展示出来。尤其是可视化移动数据分析工具，能追踪用户行为，让应用开发者得以从用户角度评估自己的产品，通过观察用户与一款应用的互动方式，开发者将能理解用户为何执行某些特定行为，从而为自己完善和改进应用提供依据。

将来，企业用户会选择更加可靠、安全、易用的一站式大数据处理平台。

大数据一站式平台包括：虚拟化平台、数据融合平台、大数据管理平台、可视化平台。

致力于为客户提供企业及的大数据平台服务，帮助企业轻松构建出独属于自己的数据智能解决方案，从传统应用向大数据应用转型，借力大数据优势深化自身业务价值体系。

D. 什么是大数据,它有哪些特点

大数据是什么？在很多人的眼里大数据可能是一个很模糊的概念，但是，在日常生活中大数据有离我们很近，我们无时无刻不再享受着大数据所给我们带来的便利，个性化，人性化。全面的了解大数据我们应该从四个方面简单了解。
定义，结构特点，我们身边有哪些大数据，大数据带来了什么，这四个方面了解。
那么“大数据”到底是什么呢？

在麦肯锡全球研究所给出的定义中指出：大数据即是一种规模大到在获取，存储，管理，分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。简单而言大数据是数据多到爆表。大数据的单位一般以PB衡量。那么PB是多大呢？1GB=1024MB ，1PB=1024GB才足以称为大数据。
大数据具有什么样的特点和结构呢？

大数据从整体上看分为四个特点，
第一，大量。

衡量单位PB级别，存储内容多。

第二，高速。

大数据需要在获取速度和分析速度上要及时迅速。保证在短时间内更多的人接收到信息。
第二，多样。

数据的来源是各种渠道上获取的，有文本数据，图片数据，视频数据等。因此数据是多种多样的。
第三，价值。

大数据不仅仅拥有本身的信息价值，还拥有商业价值。大数据在结构上还分为：结构化，半结构化，非结构化。结构化简单来讲是数据库，是由二维表来逻辑表达和实现的数据。非结构化即数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型。由人类产生的数据大部分是非结构化数据。

那我们身边有哪些东西是大数据呢？
在生产生活中常见的有电信数据：通话数据、短信数据、手机浏览数据。银行数据，微信聊天数据等。

最后，大数据能做什么？

人们的生活离不开它，因为他在日常生活中发挥的作用逐渐加强。例如：用户画像，帮助人们制定个性化的需求，知识图谱。人工智能例如:谷歌的“阿尔法狗”在围棋大赛中赢得、阿里巴巴的ET、网络的无人驾驶汽车等。数字货币，物联网等。

E. MPP DB 是 大数据实时分析系统 未来的选择吗

大数据领域，实时分析系统（在线查询）是最常见的一种场景，前面写了一个《 实时分析系统 (HIVE/HBASE/IMPALA) 浅析 》讨论业界当前常见的方案。互联网公司用得比较多是 HIVE/HBASE ，如腾讯基于 HIVE 深度定制改造，改名为 TDW ，小米等公司选用 HBASE 等。关于 HIVE/HBASE/IMPALA 介绍等可以看我前面的文章。
当前在实时分析系统中，最难的是多维度复杂查询，目前没有一个很好的解决方案，这两天和人讨论到 MPP DB （分布式数据库，以 Greenplum 为最典型代表）。如果从性能来讲， MPP DB 在多维复杂查询性能确实要好于 HIVE/HBASE/IMPALA 等，因此有不少声音认为， MPP DB 是适合这种场景的未来的解决方案。 MPP DB 看似对多维度复杂查询性能较好，但是同时有两个致命的缺点，大家选型的时候不得不考虑：
1、 扩展性：
MPP DB 都号称都能扩展到 1000 个节点以上，实际在应用过程中，就我目前从公开资料看到的不超过 100 个节点，如支付宝中用 Greenplum 来做财务数据分析的最大一个集群 60 多台机器。另外和 Greenplum 公司交流，在广东移动最大的用来做数据存储的，也就 100 台以内。这和 hadoop 动不动 4,5 千个节点一个节点集群简直不在一个数量级上。
为什么 MPP DB 扩展性不好？
有很多原因，有产品成熟度，也有应用广度的问题，但是最根本的还是架构本身的问题。讲到架构这里就要先讲下 CAP 原则：
Consistency( 一致性 ), 数据一致更新，所有数据变动都是同步的
Availability( 可用性 ), 好的响应性能
Partition tolerance( 分区容错性 ) 可靠性

定理：任何 分布式 系统只可同时满足二点，没法三者兼顾。
忠告：架构师不要将精力浪费在如何设计能满足三者的完美 分布式 系统，而是应该进行取舍。
MPP DB 还是基于原 DB 扩展而来， DB 里面天然追求一致性（ Consistency ），必然带来分区容错性较差。集群规模变得太大，业务数据太多时， MPP DB 的元数据管理就完全是一个灾难。元数据巨大无比，一旦出错很难恢复，动不动导致毁库。
所以 MPP DB 要在扩展性上有质的提示，要对元数据，以及数据存储有架构上的突破，降低对一致性的要求，这样扩展性才能提升，否则的话很难相信一个 MPP DB 数据库是可以容易扩展的。
2、 并发的支持：
一个查询系统，设计出来就是提供人用的，所以能支持的同时并发越高越好。MPP DB 核心原理是一 个大的查询通过分析为一一个子查询，分布到底层的执行，最后再合并结果，说白了就是通过多线程并发来暴力 SCAN 来实现高速。 这种暴力SCAN的方法，对单个查询来说，动用了整个系统的能力，单个查询比较快，但同时带来用力过猛的问题，整个系统能支持的并发必然不高，从目前实际使用的经验来说，也就支持50～100的并发能力。
当前HBASE/IMPALA应对复杂查询时，也是通过全盘SCAN的方法来实现的，这种场景下，硬盘数量越多越好，转速越快越好。HBASE为什么号称支持上千并发，这也是在特定的场景下（查询时带用户标示，即带row key)才能实现的，复杂查询场景下，什么系统都歇菜。
所以MPP DB应用场景已经非常明显了，适合小集群（100以内），低并发的（50左右）的场景。MPP DB未来是不是趋势，我不知道，但是至少目前来看，用MPP DB来应对大数据的实时分析系统是非常吃力的。

F. 紫光云大数据中的MPP数据库，性能怎么样啊

我感觉紫光云大数据中的MPP数据库，性能还是挺优越的，可处理PB级别以上的结构化数据，集群整体加载速度高达2TB/h，挺值得推荐的。

G. mpp数据库适合哪些应用场景

MPP（Massively Parallel Processing）数据库适合用于需要处理海量数据且需要快速响应的场景，尤其是需要进行复杂分析、高速度数据挖掘和大规模数据处理的场景，例如数据仓库、商业智能、在线分析处理等。MPP数据库通过将数据和计算分布到多个节点上并行处理，可以大大提高数据处理的效率和性能，并且支持高并发访问和大规模数据存储。

在企业级应用中，MPP数据库常用于大数据分析、数据挖掘、企业数据仓库、在线事务处理、在线分析处理等场景中。例如，金融行业需要对大量的交易数据进行实时处理和分析，而MPP数据库可以提供高性能和高可用性的数据处理能力。同时，零售行业也需要对大规模的销售数据进行实时处理和分析，以便做出更精准的销售决轮蚂渣策，而MPP数据库同样可以腊悄提供高效的数据处理能力。

关于机器语言程序，需要更具体的问题描物姿述才能进行回答。