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大数据之MPP架构：https://blog.csdn.net/iflink/article/details/
从并行/平行计算系统内存架构来看，目前商用服务器大体可以分为三类，即 对称多处理器架构（SMP：Symmetric Multi-Processor）， 非一致性存储访问架构（NUMA：Non-Uniform Memory Access），以及 海量并行处理架构（MPP：Massive Parallel Processing）。
一、对称多处理器架构
对称多处理器（Symmetric Multi-Processing），简称SMP，是指在一个计算机上汇集了一组处理器（也即多个CPU），处理器之间对称工作，无主次和从属关系；处理器之间通过共享北桥内存控制器实现外部内存和IO共同访问，也就是说处理器对内存和I/O访问方式和开销都相同，因此SMP也被称为一致存储器访问结构（UMA：Uniform Memory Access）。
对SMP系统进行扩展的方式包括增加内存、使用更快的CPU、增加CPU、扩充I/O（槽口数与总线数）以及添加更多的外部设备（通常是磁盘存储）。SMP系统的主要特征是共享，系统中所有资源（CPU、内存、I/O 等）都是共享的。也正是由于这种特征，导致了SMP系统的主要问题，那就是它的扩展能力非常有限。对于SMP系统而言，每一个共享的环节都可能造成SMP 系统扩展时的瓶颈，而最受限制的则是内存。由于每个CPU必须通过相同的内存总线访问相同的内存资源，因此随着CPU数量的增加，内存访问冲突将迅速增加，最终会造成CPU资源的浪费，使CPU性能的有效性大大降低。实验证明，SMP系统CPU利用率最好的情况是2至4个 CPU。
二、非一致性存储访问架构
非一致性存储访问架构(Non-uniform Memory Architecture)，简称NUMA，是为了解决传统对称多处理(Symmetric Multi-processor)系统可扩展性问题而诞生的。NUMA系统基本特征是具有多个处理器模块，每个处理器模块由多个处理器组成，并且具有独立的本地内存、I/O槽口等。
NUMA系统节点之间可以通过互联模块（即Crossbar Switch或Bus Interconnect）进行连接和信息交互，因此每个CPU可以访问整个系统的内存（这是NUMA系统与MPP系统的重要差别）。显然，访问本地内存的速度将远远高于访问远地内存（系统内其它节点的内存）的速度，这也是非一致存储访问NUMA的由来。由于这个特点，为了更好地发挥系统性能，开发应用程序时需要尽量减少不同CPU模块之间的信息交互。利用NUMA 技术，可以较好地解决原来 SMP系统的扩展问题，在一个物理服务器内可以支持上百个CPU。比较典型的NUMA服务器的例子包括HP的Superdome、Sun 15K、IBM PSeries 690等。
但 NUMA 技术同样有一定缺陷，由于访问远地内存的延时远远超过本地内存，因此当CPU数量增加时，系统性能无法线性增加。如HP公司发布Superdome服务器时，曾公布了它与HP其它 UNIX服务器的相对性能值，结果发现，64路CPU的Superdome （NUMA结构）的相对性能值是20，而8路N4000（共享的 SMP 结构）的相对性能值是6.3。从这个结果可以看到，8倍数量的CPU换来的只是3倍性能的提升。
三、海量并行处理架构
和NUMA不同，MPP提供了另外一种进行系统扩展的方式，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。
3.1 NUMA与MPP的区别
3.2 MPP DB
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。典型代表产品如Impala、Presto、Hive等。
发布者：全栈程序员-站长，转载请注明出处：https://javaforall.net/220424.html原文链接：https://javaforall.net
