MPP架构是什么？

MPP（Massively Parallel Processing）架构是一种分布式数据处理技术，能够通过将工作负载分散到多个节点上来提高数据处理性能，以下是对MPP架构的详细介绍：

基本概念与工作原理

1、基本概念：

MPP架构是一种非共享架构（Share Nothing），每个节点拥有独立的磁盘和内存系统。

它通过将一个大的数据处理任务分解为多个小的子任务，并在多个处理器上同时执行这些子任务来实现高效的并行处理。

2、工作原理：

数据被分散存储在各个节点上，每个节点只处理部分数据。

节点之间通过网络连接进行通信，协同完成整个数据处理任务。

特点与优势

1、高性能：

通过并行处理，MPP架构可以显著提高数据处理速度。

作业调度和数据平衡机制使得计算任务得到充分利用，优化了数据分布与传输。

2、横向扩展：

随着数据规模和复杂度的增加，可以通过增加计算节点、CPU和存储等硬件资源来实现横向扩展。

3、精细管理：

需要精细的管理和调度机制来管理分散在多个节点上的数据流和任务执行过程。

4、高可用性：

采用分布式设计，具有高可用性，当某个节点发生故障时，系统能够自动切换到其他节点。

5、高并发：

单个节点能够支持大于300用户的并发访问。

6、一致性优先：

在设计上，MPP架构优先考虑一致性（Consistency），其次考虑可用性（Availability）。

缺点与挑战

1、存储不透明：

数据分片需要进行建模和设计，存储位置对用户来说不透明。

2、单节点瓶颈：

当进行并行计算时，单节点可能成为系统短板，容错性差。

3、分布式事务复杂：

由于节点之间分散存储，远程调用在事务处理时会有延迟，影响系统的可扩展性。

应用场景与实际案例

1、应用场景：

数据仓库、数据集市、大数据分析等场景。

金融、医疗、科研等领域的复杂数据处理和分析。

2、实际案例：

金融机构使用MPP架构快速分析市场趋势，为客户提供精准投资建议。

医疗机构利用MPP架构高效处理病历数据，为患者提供个性化治疗方案。

科研人员通过MPP架构处理大规模科学数据，支持科学研究。

与其他架构的比较

1、与NUMA的区别：

NUMA是在同一台物理服务器内部实现节点互联，而MPP的节点互联是在不同的SMP服务器外部通过I/O实现。

MPP的扩展能力更强，理论上可以无限扩展。

2、与批处理架构的区别：

批处理架构（如MapReduce）将任务分成多个task执行，而MPP架构的task与持有该数据切片的指定Executor绑定。

MPP架构不需要将中间数据写入磁盘，提供了更大的性能提升。

MPP架构以其高性能、横向扩展、精细管理等特点，在数据密集型应用中发挥着重要作用，它也面临着存储不透明、单节点瓶颈、分布式事务复杂等挑战，在实际应用中，需要根据具体业务需求进行合理的选择和设计。