關(guān)于MPP架構(gòu)的介紹與批處理架構(gòu)異同點(diǎn)及OLAP引擎詳解

面試官：說下你知道的MPP架構(gòu)的計(jì)算引擎？

這個(gè)問題不少小伙伴在面試時(shí)都遇到過，因?yàn)閷PP這個(gè)概念了解較少，不少人都卡殼了，但是我們常用的大數(shù)據(jù)計(jì)算引擎有很多都是MPP架構(gòu)的，像我們熟悉的Impala、ClickHouse、Druid、Doris等都是MPP架構(gòu)。

采用MPP架構(gòu)的很多OLAP引擎號稱：億級秒開。

本文分為三部分講解，第一部分詳解MPP架構(gòu)，第二部分剖析MPP架構(gòu)與批處理架構(gòu)的異同點(diǎn)，第三部分是采用MPP架構(gòu)的OLAP引擎介紹。

一、MPP架構(gòu)

MPP是系統(tǒng)架構(gòu)角度的一種服務(wù)器分類方法。

目前商用的服務(wù)器分類大體有三種：

SMP（對稱多處理器結(jié)構(gòu)）NUMA（非一致存儲訪問結(jié)構(gòu)）MPP（大規(guī)模并行處理結(jié)構(gòu)）

我們今天的主角是 MPP，因?yàn)殡S著分布式、并行化技術(shù)成熟應(yīng)用，MPP引擎逐漸表現(xiàn)出強(qiáng)大的高吞吐、低時(shí)延計(jì)算能力，有很多采用MPP架構(gòu)的引擎都能達(dá)到“億級秒開”。

先了解下這三種結(jié)構(gòu)：

1． SMP

即對稱多處理器結(jié)構(gòu)，就是指服務(wù)器的多個(gè)CPU對稱工作，無主次或從屬關(guān)系。SMP服務(wù)器的主要特征是共享，系統(tǒng)中的所有資源（如CPU、內(nèi)存、I／O等）都是共享的。也正是由于這種特征，導(dǎo)致了SMP服務(wù)器的主要問題，即擴(kuò)展能力非常有限。

2． NUMA

即非一致存儲訪問結(jié)構(gòu)。這種結(jié)構(gòu)就是為了解決SMP擴(kuò)展能力不足的問題，利用NUMA技術(shù)，可以把幾十個(gè)CPU組合在一臺服務(wù)器內(nèi)。NUMA的基本特征是擁有多個(gè)CPU模塊，節(jié)點(diǎn)之間可以通過互聯(lián)模塊進(jìn)行連接和信息交互，所以，每個(gè)CPU可以訪問整個(gè)系統(tǒng)的內(nèi)存（這是與MPP系統(tǒng)的重要區(qū)別）。但是訪問的速度是不一樣的，因?yàn)镃PU訪問本地內(nèi)存的速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于系統(tǒng)內(nèi)其他節(jié)點(diǎn)的內(nèi)存速度，這也是非一致存儲訪問NUMA的由來。

這種結(jié)構(gòu)也有一定的缺陷，由于訪問異地內(nèi)存的時(shí)延遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過訪問本地內(nèi)存，因此，當(dāng)CPU數(shù)量增加時(shí)，系統(tǒng)性能無法線性增加。

3． MPP

即大規(guī)模并行處理結(jié)構(gòu)。MPP的系統(tǒng)擴(kuò)展和NUMA不同，MPP是由多臺SMP服務(wù)器通過一定的節(jié)點(diǎn)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行連接，協(xié)同工作，完成相同的任務(wù)，從用戶的角度來看是一個(gè)服務(wù)器系統(tǒng)。每個(gè)節(jié)點(diǎn)只訪問自己的資源，所以是一種完全無共享（Share Nothing）結(jié)構(gòu)。

MPP結(jié)構(gòu)擴(kuò)展能力最強(qiáng)，理論可以無限擴(kuò)展。由于MPP是多臺SPM服務(wù)器連接的，每個(gè)節(jié)點(diǎn)的CPU不能訪問另一個(gè)節(jié)點(diǎn)內(nèi)存，所以也不存在異地訪問的問題。

MPP架構(gòu)圖：

MPP架構(gòu)

每個(gè)節(jié)點(diǎn)內(nèi)的CPU不能訪問另一個(gè)節(jié)點(diǎn)的內(nèi)存，節(jié)點(diǎn)之間的信息交互是通過節(jié)點(diǎn)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)的，這個(gè)過程稱為數(shù)據(jù)重分配。

但是MPP服務(wù)器需要一種復(fù)雜的機(jī)制來調(diào)度和平衡各個(gè)節(jié)點(diǎn)的負(fù)載和并行處理過程。目前，一些基于MPP技術(shù)的服務(wù)器往往通過系統(tǒng)級軟件（如數(shù)據(jù)庫）來屏蔽這種復(fù)雜性。舉個(gè)例子，Teradata就是基于MPP技術(shù)的一個(gè)關(guān)系數(shù)據(jù)庫軟件（這是最早采用MPP架構(gòu)的數(shù)據(jù)庫），基于此數(shù)據(jù)庫來開發(fā)應(yīng)用時(shí)，不管后臺服務(wù)器由多少節(jié)點(diǎn)組成，開發(fā)人員面對的都是同一個(gè)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，而無需考慮如何調(diào)度其中某幾個(gè)節(jié)點(diǎn)的負(fù)載。

MPP架構(gòu)特征：

任務(wù)并行執(zhí)行；數(shù)據(jù)分布式存儲（本地化）；分布式計(jì)算；高并發(fā)，單個(gè)節(jié)點(diǎn)并發(fā)能力大于300用戶；橫向擴(kuò)展，支持集群節(jié)點(diǎn)的擴(kuò)容；Shared Nothing（完全無共享）架構(gòu)。

NUMA和MPP區(qū)別：

二者有許多相似之處，首先NUMA和MPP都是由多個(gè)節(jié)點(diǎn)組成的；其次每個(gè)節(jié)點(diǎn)都有自己的CPU，內(nèi)存，I／O等；都可以都過節(jié)點(diǎn)互聯(lián)機(jī)制進(jìn)行信息交互。

那它們的區(qū)別是什么呢，首先是節(jié)點(diǎn)互聯(lián)機(jī)制不同，NUMA的節(jié)點(diǎn)互聯(lián)是在同一臺物理服務(wù)器內(nèi)部實(shí)現(xiàn)的，MPP的節(jié)點(diǎn)互聯(lián)是在不同的SMP服務(wù)器外部通過I／O實(shí)現(xiàn)的。

其次是內(nèi)存訪問機(jī)制不同，在NUMA服務(wù)器內(nèi)部，任何一個(gè)CPU都可以訪問整個(gè)系統(tǒng)的內(nèi)存，但異地內(nèi)存訪問的性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于本地內(nèi)存訪問，因此，在開發(fā)應(yīng)用程序時(shí)應(yīng)該盡量避免異地內(nèi)存訪問。而在MPP服務(wù)器中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)只訪問本地內(nèi)存，不存在異地內(nèi)存訪問問題。

二、批處理架構(gòu)和MPP架構(gòu)

批處理架構(gòu)（如 MapReduce）與MPP架構(gòu)的異同點(diǎn)，以及它們各自的優(yōu)缺點(diǎn)是什么呢？

相同點(diǎn)：

批處理架構(gòu)與MPP架構(gòu)都是分布式并行處理，將任務(wù)并行的分散到多個(gè)服務(wù)器和節(jié)點(diǎn)上，在每個(gè)節(jié)點(diǎn)上計(jì)算完成后，將各自部分的結(jié)果匯總在一起得到最終的結(jié)果。

不同點(diǎn)：

批處理架構(gòu)和MPP架構(gòu)的不同點(diǎn)可以舉例來說：我們執(zhí)行一個(gè)任務(wù)，首先這個(gè)任務(wù)會被分成多個(gè)task執(zhí)行，對于MapReduce來說，這些tasks被隨機(jī)的分配在空閑的Executor上；而對于MPP架構(gòu)的引擎來說，每個(gè)處理數(shù)據(jù)的task被綁定到持有該數(shù)據(jù)切片的指定Executor上。

正是由于以上的不同，使得兩種架構(gòu)有各自優(yōu)勢也有各自缺陷：

批處理的優(yōu)勢：

對于批處理架構(gòu)來說，如果某個(gè)Executor執(zhí)行過慢，那么這個(gè)Executor會慢慢分配到更少的task執(zhí)行，批處理架構(gòu)有個(gè)推測執(zhí)行策略，推測出某個(gè)Executor執(zhí)行過慢或者有故障，則在接下來分配task時(shí)就會較少的分配給它或者直接不分配，這樣就不會因?yàn)槟硞€(gè)節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)問題而導(dǎo)致集群的性能受限。

批處理的缺陷：

任何事情都是有代價(jià)的，對于批處理而言，它的優(yōu)勢也造成了它的缺點(diǎn)，會將中間結(jié)果寫入到磁盤中，這嚴(yán)重限制了處理數(shù)據(jù)的性能。

MPP的優(yōu)勢：

MPP架構(gòu)不需要將中間數(shù)據(jù)寫入磁盤，因?yàn)橐粋€(gè)單一的Executor只處理一個(gè)單一的task，因此可以簡單直接將數(shù)據(jù)stream到下一個(gè)執(zhí)行階段。這個(gè)過程稱為pipelining，它提供了很大的性能提升。

MPP的缺陷：

對于MPP架構(gòu)來說，因?yàn)閠ask和Executor是綁定的，如果某個(gè)Executor執(zhí)行過慢或故障，將會導(dǎo)致整個(gè)集群的性能就會受限于這個(gè)故障節(jié)點(diǎn)的執(zhí)行速度（所謂木桶的短板效應(yīng)），所以MPP架構(gòu)的最大缺陷就是——短板效應(yīng)。另一點(diǎn)，集群中的節(jié)點(diǎn)越多，則某個(gè)節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)問題的概率越大，而一旦有節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)問題，對于MPP架構(gòu)來說，將導(dǎo)致整個(gè)集群性能受限，所以一般實(shí)際生產(chǎn)中MPP架構(gòu)的集群節(jié)點(diǎn)不易過多。

舉個(gè)例子來說下兩種架構(gòu)的數(shù)據(jù)落盤：要實(shí)現(xiàn)兩個(gè)大表的join操作，對于批處理而言，如Spark將會寫磁盤三次（第一次寫入：表1根據(jù)join key進(jìn)行shuffle；第二次寫入：表2根據(jù)join key進(jìn)行shuffle；第三次寫入：Hash表寫入磁盤）， 而MPP只需要一次寫入（Hash表寫入）。這是因?yàn)镸PP將mapper和reducer同時(shí)運(yùn)行，而MapReduce將它們分成有依賴關(guān)系的tasks（DAG），這些task是異步執(zhí)行的，因此必須通過寫入中間數(shù)據(jù)共享內(nèi)存來解決數(shù)據(jù)的依賴。

批處理架構(gòu)和MPP架構(gòu)融合：

兩個(gè)架構(gòu)的優(yōu)勢和缺陷都很明顯，并且它們有互補(bǔ)關(guān)系，如果我們能將二者結(jié)合起來使用，是不是就能發(fā)揮各自最大的優(yōu)勢。目前批處理和MPP也確實(shí)正在逐漸走向融合，也已經(jīng)有了一些設(shè)計(jì)方案，技術(shù)成熟后，可能會風(fēng)靡大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，我們拭目以待！

三、 MPP架構(gòu)的OLAP引擎

采用MPP架構(gòu)的OLAP引擎有很多，下面只選擇常見的幾個(gè)引擎對比下，可為公司的技術(shù)選型提供參考。

采用MPP架構(gòu)的OLAP引擎分為兩類，一類是自身不存儲數(shù)據(jù)，只負(fù)責(zé)計(jì)算的引擎；一類是自身既存儲數(shù)據(jù)，也負(fù)責(zé)計(jì)算的引擎。

1）只負(fù)責(zé)計(jì)算，不負(fù)責(zé)存儲的引擎

1． Impala

Apache Impala是采用MPP架構(gòu)的查詢引擎，本身不存儲任何數(shù)據(jù)，直接使用內(nèi)存進(jìn)行計(jì)算，兼顧數(shù)據(jù)倉庫，具有實(shí)時(shí)，批處理，多并發(fā)等優(yōu)點(diǎn)。

提供了類SQL（類Hsql）語法，在多用戶場景下也能擁有較高的響應(yīng)速度和吞吐量。它是由Java和C＋＋實(shí)現(xiàn)的，Java提供的查詢交互的接口和實(shí)現(xiàn)，C＋＋實(shí)現(xiàn)了查詢引擎部分。

Impala支持共享Hive Metastore，但沒有再使用緩慢的 Hive＋MapReduce 批處理，而是通過使用與商用并行關(guān)系數(shù)據(jù)庫中類似的分布式查詢引擎（由 Query Planner、Query Coordinator 和 Query Exec Engine 三部分組成），可以直接從 HDFS 或 HBase 中用 SELECT、JOIN 和統(tǒng)計(jì)函數(shù)查詢數(shù)據(jù)，從而大大降低了延遲。

Impala經(jīng)常搭配存儲引擎Kudu一起提供服務(wù)，這么做最大的優(yōu)勢是查詢比較快，并且支持?jǐn)?shù)據(jù)的Update和Delete。

2． Presto

Presto是一個(gè)分布式的采用MPP架構(gòu)的查詢引擎，本身并不存儲數(shù)據(jù)，但是可以接入多種數(shù)據(jù)源，并且支持跨數(shù)據(jù)源的級聯(lián)查詢。Presto是一個(gè)OLAP的工具，擅長對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的分析；但是對于OLTP場景，并不是Presto所擅長，所以不要把Presto當(dāng)做數(shù)據(jù)庫來使用。

Presto是一個(gè)低延遲高并發(fā)的內(nèi)存計(jì)算引擎。需要從其他數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)來進(jìn)行運(yùn)算分析，它可以連接多種數(shù)據(jù)源，包括Hive、RDBMS（Mysql、Oracle、Tidb等）、Kafka、MongoDB、Redis等。

2）既負(fù)責(zé)計(jì)算，又負(fù)責(zé)存儲的引擎

1． ClickHouse

ClickHouse是近年來備受關(guān)注的開源列式數(shù)據(jù)庫，主要用于數(shù)據(jù)分析（OLAP）領(lǐng)域。

它自包含了存儲和計(jì)算能力，完全自主實(shí)現(xiàn)了高可用，而且支持完整的SQL語法包括JOIN等，技術(shù)上有著明顯優(yōu)勢。相比于hadoop體系，以數(shù)據(jù)庫的方式來做大數(shù)據(jù)處理更加簡單易用，學(xué)習(xí)成本低且靈活度高。當(dāng)前社區(qū)仍舊在迅猛發(fā)展中，并且在國內(nèi)社區(qū)也非?；馃?，各個(gè)大廠紛紛跟進(jìn)大規(guī)模使用。

ClickHouse在計(jì)算層做了非常細(xì)致的工作，竭盡所能榨干硬件能力，提升查詢速度。它實(shí)現(xiàn)了單機(jī)多核并行、分布式計(jì)算、向量化執(zhí)行與SIMD指令、代碼生成等多種重要技術(shù)。

ClickHouse從OLAP場景需求出發(fā)，定制開發(fā)了一套全新的高效列式存儲引擎，并且實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)有序存儲、主鍵索引、稀疏索引、數(shù)據(jù)Sharding、數(shù)據(jù)Partitioning、TTL、主備復(fù)制等豐富功能。以上功能共同為ClickHouse極速的分析性能奠定了基礎(chǔ)。

2． Doris

Doris是百度主導(dǎo)的，根據(jù)Google Mesa論文和Impala項(xiàng)目改寫的一個(gè)大數(shù)據(jù)分析引擎，是一個(gè)海量分布式 KV 存儲系統(tǒng)，其設(shè)計(jì)目標(biāo)是支持中等規(guī)模高可用可伸縮的 KV 存儲集群。

Doris可以實(shí)現(xiàn)海量存儲，線性伸縮、平滑擴(kuò)容，自動容錯(cuò)、故障轉(zhuǎn)移，高并發(fā)，且運(yùn)維成本低。部署規(guī)模，建議部署4－100＋臺服務(wù)器。

Doris3 的主要架構(gòu)：DT（Data Transfer）負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)導(dǎo)入、DS（Data Seacher）模塊負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)查詢、DM（Data Master）模塊負(fù)責(zé)集群元數(shù)據(jù)管理，數(shù)據(jù)則存儲在 Armor 分布式 Key－Value 引擎中。Doris3 依賴 ZooKeeper 存儲元數(shù)據(jù)，從而其他模塊依賴 ZooKeeper 做到了無狀態(tài)，進(jìn)而整個(gè)系統(tǒng)能夠做到無故障單點(diǎn)。

3． Druid

Druid是一個(gè)開源、分布式、面向列式存儲的實(shí)時(shí)分析數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)。

Druid的關(guān)鍵特性如下：

亞秒級的OLAP查詢分析：采用了列式存儲、倒排索引、位圖索引等關(guān)鍵技術(shù)；在亞秒級別內(nèi)完成海量數(shù)據(jù)的過濾、聚合以及多維分析等操作；實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)分析：Druid提供了實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)分析，以及高效實(shí)時(shí)寫入；實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)在亞秒級內(nèi)的可視化；豐富的數(shù)據(jù)分析功能：Druid提供了友好的可視化界面；SQL查詢語言；高可用性與高可拓展性：Druid工作節(jié)點(diǎn)功能單一，不相互依賴；Druid集群在管理、容錯(cuò)、災(zāi)備、擴(kuò)容都很容易；

4． TiDB

TiDB 是 PingCAP 公司自主設(shè)計(jì)、研發(fā)的開源分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，是一款同時(shí)支持OLTP與OLAP的融合型分布式數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品。

TiDB 兼容 MySQL 5．7 協(xié)議和 MySQL 生態(tài)等重要特性。目標(biāo)是為用戶提供一站式 OLTP 、OLAP 、HTAP 解決方案。TiDB 適合高可用、強(qiáng)一致要求較高、數(shù)據(jù)規(guī)模較大等各種應(yīng)用場景。

5． Greenplum

Greenplum 是在開源的 PostgreSQL 的基礎(chǔ)上采用了MPP架構(gòu)的性能非常強(qiáng)大的關(guān)系型分布式數(shù)據(jù)庫。為了兼容Hadoop生態(tài)，又推出了HAWQ，分析引擎保留了Greenplum的高性能引擎，下層存儲不再采用本地硬盤而改用HDFS，規(guī)避本地硬盤可靠性差的問題，同時(shí)融入Hadoop生態(tài)。

3）常用的引擎對比

一張圖總結(jié)下常用的OLAP引擎對比：

常見OLAP引擎對比

編輯：lyn