MPP和APP怎么计算（MPP和APP怎么计算）

1. mpp跟hadoop有什么区别

mpp跟hadoop有什么区别

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。

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。

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。

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。

到此，以上就是小编对于mpp 计算的问题就介绍到这了，希望介绍的1点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。