MPP+Hadoop融合架构

MPP（Massively Parallel Processing）和Hadoop是两种不的大数据处理技术MPP是一种统的关系型数据库的并行处理术，而Hadoop则是一种分布式计算框架，用于处理海量数据。

MPP和adoop可以结合使用，构建MPP+Hadoop融合架构，以发挥各自的优势。具体来说，这种架构可以将MPP数据库和Hadoop集群结合起来，实现对大数据的高效处理和分析。其中，MPP负责处理事务性数据，而Hadoop则负责处理非事务性数据。

MPP+Hadoop融合架构的优点包括：

1. 高并发性能：MPP数据库的并行处理能力和Hadoop的分布式计算能力结合起来，可以提高系统的并发性能。

2. 高可扩展性：Hadoop集群的可扩展性可以让系统轻松应对数据量的增长，而MPP数据库的垂直扩展能力则可以提高系统的处理能力。

3. 高可靠性：MPP数据库的高可靠性可以确保数据的安全性和一致性，而Hadoop的数据备份和容错机制可以确保数据的可靠性。

4. 统一数据模型：MPP+Hadoop融合架构可以实现对多种数据源的统一管理和处理，提高数据处理的效率和精度。

总之，MPP+Hadoop融合架构可以将MPP数据库和Hadoop集群的优势结合起来，提高大数据处理的效率和精度。