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mpp架构是将许多数据库通过网络连接起来#xff0c;相当于将一个个垂直系统横向连接#xff0c;形成一个统一对外的服务的分布式数据库系统。每个节点由一个单机数据库系统独立管理和操作该物理机上的的所有资源#xff08;CPU#xff0c;内存等#xff09…1. 架构的介绍
mpp架构是将许多数据库通过网络连接起来相当于将一个个垂直系统横向连接形成一个统一对外的服务的分布式数据库系统。每个节点由一个单机数据库系统独立管理和操作该物理机上的的所有资源CPU内存等节点内系统的各组件间相互调用无需通过主节点。
Hadoop架构是将不同的资源管理与功能进行分层抽象设计每层形成一类组件实现一定的解耦包括存储资源管理等在每层内进行跨节点的资源统一管理或功能并行执行层与层之间通过接口调用相互透明节点内不同层的组件间的相互调用需要由“控制节点”掌握或通过“控制节点”协调即控制节点了解每个节点不同层组件间的互动过程。 2 各自的优势
2.1 水平扩展性
Hadoop架构的水平扩展性更高。Hadoop架构能够扩展到10K台机器Mpp架构最高只能扩展到几百台。
2.2 容错
Hadoop的容错性更高其存储与计算都是分离开来同时存在副本。而在MPP架构下某个节点异常之后整个计算过程就被阻塞住。
2.3 事务支持
MPP架构对事物支持得更好MPP架构下各个节点是单机数据库能够很好的支持事务只需master节点增加全局事务的逻辑即可做到很好的事务支持。Hadoop架构下的事务支持能力很弱。
2.4 数据结构
Hadoop架构可适用于非结构化半结构化结构化数据HbaseMPP架构只适用于结构化数据。
总的来说Hadoop架构在数据量比较低的情况下运行速度远不及MPP架构但数据量一旦超过某个量级Hadoop架构的在吞吐量方面更有优势。有些大数据数据仓库产品也采用混合的架构以融合两者的优点。例如Impala,Presto都是基于HDFS的MPP分析引擎仅利用HDFS实现分区的容错性放弃MapReduce计算模型在面向OLAP场景时可实现更好的性能降低延迟。
