mpp它们和hadoop有什么区别？他们有相同的处理数据的想法 ， 在某种程度上可以完成相同的工作 。但是mpp还是关系型数据库技术，Sqream是一个快速可扩展的大数据-2，为什么HADOOP的可扩展性优于MPP架构？关系型数据库hive在内存管理上和-0不一样，内存管理上-0更细致 ， 他的主要思想是把数据库放在每台机器上 ， 这是传统的，这种架构决定了mpp在数据量小的时候可以做的更?。?而数据量大的时候吞吐量就做不到了 。

1、MPP与Hadoop是什么关系NUMA称为NonUniformMemoryAccess，是主流服务服务器为提高SMP可扩展性而采用的架构 。主流服务器一般由多个NUMA节点组成，每个NUMA节点是一个SMP结构，一般由多个CPU组成，有本地内存和IO设备 。NUMA节点可以直接访问本地内存，也可以通过NUMA互联模块访问其他NUMA节点的内存，但访问本地内存的速度远高于远程访问 。因此 ， 开发程序应尽量减少不同NUMA节点之间的信息交互 。
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MPP是非共享架构 。每个节点运行自己的操作系统和数据库，等等 。节点之间的信息交互只能通过网络连接来实现 。MPP架构目前广泛应用于并行数据库中 。一般通过扫描、排序、合并等操作符实时返回查询结果 。目前基于MPP架构的实时查询系统有EMCGreenplum、HPVertica、Googl等，都是实时数据处理领域非常有特色的系统 。特别是Dremel可以轻松扩展到上千台服务器 ， 几秒钟就可以完成分析的TB级数据 。

2、为什么说HADOOP扩展性优于MPP架构的关系型 数据库hive与内存管理中的mpp和内存管理中的mpp不同 。他的主要想法是把数据库放在每台机器上 。数据库的传统内存管理比较复杂 。这种架构决定了当数据量较小时，可以使mpp latency变小，而当数据量较大时 ， 则无法使吞吐量变大 。Hive的内存管理非常广泛 。后来，他是mapreduce的工作 。先生的工作没有多少精细的内存管理 。他只是尽力扫描，充其量也就是个泼撒 。这种架构带来了巨大的吞吐量，但是延迟非常高 。当您的集群很大时，您通常会追求大吞吐量 。当数据量非常大的时候，如果使用mpp的传统内存管理，大规模计算会比较慢，也比较耗费资源，所以vertica从一开始就考虑了列存储 。

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