MPP 和Hadoop

MPP（Massively Parallel Processing）和Hadoop都是用于大数据处理的技术，但它们的架构和实现方式不同。

MPP是一种传统的并行计算架构，它通过在多个计算节点上分配任务并行处理数据。MPP系统通常使用共享存储或共享存储器架构，以确保所有节点都可以访问相同的数据。MPP系统通常有专门的硬件和软件优化，以提高数据处理速度和可靠性。MPP系统一般适用于需要高性能和高并发的数据处理场景，例如数据仓库和商业智能分析。

Hadoop则是一个分布式计算框架，它使用分布式文件系统（HDFS）和MapReduce编程模型来处理大数据。Hadoop通过在多个计算节点上分配任务并行处理数据，同时使用冗余数据来提高可靠性。Hadoop系统可以运行在廉价的硬件上，并且具有高可扩展性和容错性。Hadoop适用于需要处理海量数据和低成本的场景，例如日志处理和数据挖掘。

因此，MPP和Hadoop都是用于大数据处理的技术，但是它们的适用场景和实现方式不同。

相关问题

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。

MPP hadoop

回答: MPP和Hadoop是两种不同的数据处理技术。MPP数据库专注于在一个集群上并行执行SQL查询分析，可以横向扩展到大约100个节点。MPP数据库对SQL的完整兼容和一些事务的处理能力，适用于数据扩展需求不是特别大、处理节点不多、数据都是结构化的场景。例如Greenplum和Gbase是常见的MPP数据库。[2][3]而Hadoop是一个分布式计算框架，底层处理是MapReduce程序，可以扩展到成百上千个数据节点。Hadoop适用于处理非结构化数据或者数据量巨大的场景。[1][3]因此，选择MPP还是Hadoop取决于具体的使用场景和需求。