mpp跟hadoop有什么区别

mpp跟hadoop有什么区别？

MPP和Hadoop都是分布式计算框架，用于处理大规模数据。然而，它们之间存在一些关键区别：

架构和处理方式： MPP（Massive Parallel Processing）是一种大规模并行计算架构，主要针对关系型数据库进行优化。它将运算分布到各个节点进行独立运算，然后将结果合并。Hadoop采用MapReduce编程模型，将数据处理分为映射（Map）和聚合（Reduce）两个阶段，实现数据的分布式处理。

数据处理类型： MPP主要支持关系型数据库，能较好地支持SQL查询，适用于结构化数据处理。Hadoop是一个开源平台，适用于非结构化数据处理。Hadoop本身不是数据库，但可以与关系型数据库相结合使用。

扩展性： MPP数据库的扩展性相对较低，通常扩展到100左右。Hadoop具有较高的扩展性，可以扩展到1000节点。这主要是因为MPP数据库需要考虑数据一致性（CAP理论中的C），而Hadoop更注重并行处理和存储设计。

高可用性： MPP数据库的高可用性相对较低，因为数据存储位置不透明，需要通过Hash计算确定数据行所在的物理机器。Hadoop的高可用性较高，采用分布式文件系统，数据存储位置更加灵活。

应用领域： MPP通常应用于企业级数据仓库，主要用于分析大规模结构化数据。Hadoop在大数据领域具有广泛应用，适用于非结构化数据处理、日志分析等场景。

总之，MPP和Hadoop在分布式计算领域具有一定的相似性，但在架构、数据处理类型、扩展性和应用领域等方面存在明显差异。选择合适的框架取决于具体业务需求和数据特点。

MPP跟Hadoop的区别如下：

定义不同：MPP多指大规模并行处理中的分布式数据库，而Hadoop是分布式存储和分布式计算框架。

并发架构不同：MPP和Hadoop在数据重分区和并行计算的概念和过程上是一致的。

特征优势不同：MPP处理的是结构化数据，而Hadoop可以处理非结构化数据。

商业化程度不同：MPP更加商业化，而Hadoop多以开源为主。

优化能力不同：MPP在结构化数据方面的优化能力更强，而Hadoop通过Hive、HBase、Spark等工具和框架提供结构化数据引擎的优化。

安全性不同：MPP的安全性相对更加成熟，而Hadoop的安全性还有待提高。

MPP和Hadoop在底层数据库、扩展程度、容错性、事务支持、数据结构方面存在明显差异。

1. 底层数据库：MPP使用SQL，而Hadoop的底层处理是MapReduce程序。

2. 扩展程度：MPP虽然可以横向扩展，但一般只能扩展到100左右，而Hadoop则可以扩展到1000以上。

3. 容错性：MPP的容错性较低，某个节点异常后，整个计算过程会被阻塞住。相比之下，Hadoop的容错性更高，存储与计算是分离开来的，同时存在副本。

4. 事务支持：MPP架构对事务支持更好，各个节点是单机数据库，能够很好的支持事务。而Hadoop架构下的事务支持能力很弱。

5. 数据结构：Hadoop架构可适用于非结构化、半结构化、结构化数据(Hbase)，MPP架构只适用于结构化数据。

总的来说，MPP和Hadoop各有优势，要根据具体需求选择适合的工具。

mpp和hadoop是两种不同的大数据处理框架。
mpp是并行处理平台（Massively Parallel Processing），它是一种用于处理大规模数据的并行计算架构。
mpp系统通常由多个节点组成，每个节点都有自己的处理器和内存，节点之间通过高速网络连接。
mpp系统能够将大规模数据分割成小块，然后并行处理这些小块，最后将结果合并。
mpp系统具有高性能和高可扩展性的特点，适用于需要快速处理大规模数据的场景。
hadoop是一个开源的分布式计算框架，它由Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型组成。
HDFS是一种分布式文件系统，可以将大规模数据存储在多个节点上。
MapReduce是一种并行计算模型，可以将大规模数据分割成小块，然后在多个节点上并行处理这些小块，最后将结果合并。
hadoop具有高容错性和可靠性的特点，适用于需要处理大规模数据并且对数据可靠性要求较高的场景。
所以，mpp和hadoop的区别在于它们的架构和计算模型不同。
mpp主要是通过并行处理平台来处理大规模数据，而hadoop则是通过分布式计算框架来处理大规模数据。
两者都可以用于处理大规模数据，但适用的场景和特点略有不同。

Hadoop 和 MPP 是两个不同的概念。

Hadoop 是一个分布式计算框架，旨在处理大规模数据。它提供了可扩展的计算能力，通过将数据分布在多个计算节点上实现。Hadoop 生态系统包括 Hadoop 软件、Hadoop 平台和 Hadoop 应用程序。Hadoop 的核心组件是 Hadoop Distributed File System (HDFS) 和 MapReduce 编程模型。

MPP (Massive Parallel Processing) 是一种并行处理技术，用于处理大规模数据。它将计算任务分解成多个小任务，在多个计算节点上并行执行这些任务。MPP 技术可以用于多种用途，包括高性能计算、大规模数据处理和生物信息学等领域。

因此，Hadoop 和 MPP 是两个不同的概念，它们可以一起使用，以实现大规模数据处理和计算。