并在多个计算节点上同时执行
Posted: Thu Jun 12, 2025 5:12 am
大规模并行处理 (MPP) 是一种计算技术，它将大数据处理任务拆分成更小的任务，
每个节点独立处理其所占的数据份额，并行运行，从而比单个系统更高效地处理数据，最后将结果合并在一起。
想象一下，一个厨师团队正在准备一场宴会。每位厨师不再按顺序准备每道菜，而是负责菜单上的部分内容。他们同时工作，这显著加快了流程；这就是 MPP 的精髓。多个节点并行工作，可以比单个系统更快、更高效地完成数据处理任务。
MPP 架构
在典型的 MPP 设置中，每个节点都有自己的 CPU、内存和存储空间。这些节点独立运行，但在查询运行时保持同步。查询启动后，会被分解为多个较小的任务，分布在各个节点上进行并行处理。每个节点完成各自的任务后，将结果合并并返回。
这种方法意味着 MPP 系统可以水平扩展；随着 喀麦隆 whatsapp 数据库 数据的增长，您只需添加更多节点即可保持性能。由于每个节点都自主运行，因此不存在中心瓶颈，从而即使在处理海量数据集时也能实现更快的处理速度、更高的吞吐量和始终如一的高性能。
在 SaaS 云数据平台中，这种扩展是自动或按需完成的，因此可以轻松地根据当前问题的规模调整计算资源。
MPP 与 SMP
为了真正理解大规模并行处理，将其与对称多处理 (SMP) 进行比较会很有帮助。SMP 是一种更传统的模型，存在于单服务器系统中，通常托管在本地或传统的数据处理系统中。
在 SMP（对称多处理）配置中，多个处理器在单个服务器内共享相同的内存和存储空间。在 SMP 系统上进行扩展意味着在单台机器上升级到更强大的硬件。这被称为垂直扩展。虽然这种方法可以通过添加 CPU 或内存来提供更强大的处理能力，但很快就会变得成本高昂，并且面临实际限制：单台服务器的升级空间存在物理和财务限制。随着工作负载的增长，内存和存储总线等共享资源可能会成为瓶颈，最终限制性能和效率。
每个节点独立处理其所占的数据份额，并行运行，从而比单个系统更高效地处理数据，最后将结果合并在一起。
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MPP 架构
在典型的 MPP 设置中，每个节点都有自己的 CPU、内存和存储空间。这些节点独立运行，但在查询运行时保持同步。查询启动后，会被分解为多个较小的任务，分布在各个节点上进行并行处理。每个节点完成各自的任务后，将结果合并并返回。
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MPP 与 SMP
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在 SMP（对称多处理）配置中，多个处理器在单个服务器内共享相同的内存和存储空间。在 SMP 系统上进行扩展意味着在单台机器上升级到更强大的硬件。这被称为垂直扩展。虽然这种方法可以通过添加 CPU 或内存来提供更强大的处理能力，但很快就会变得成本高昂，并且面临实际限制：单台服务器的升级空间存在物理和财务限制。随着工作负载的增长，内存和存储总线等共享资源可能会成为瓶颈，最终限制性能和效率。