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mpp架构spark

在云计算领域中,MPP(Massively Parallel Processing)架构是一种高性能计算架构,它可以在多个处理器之间并行处理大量数据。Spark是一个开源的大数据处理框架,它支持MPP架构,并且可以与多种编程语言(如Java、Scala、Python等)集成。

在Spark中,MPP架构可以实现数据的高速处理和分布式计算,从而提高计算效率和处理能力。Spark支持多种数据源和格式,如Hadoop分布式文件系统(HDFS)、Apache Cassandra、Apache HBase等,并且可以与许多其他大数据处理框架(如Hadoop、Flink、Storm等)集成。

在腾讯云中,可以使用腾讯云Spark来实现MPP架构,并且可以与腾讯云的其他产品(如腾讯云CVM、腾讯云CDB、腾讯云COS等)集成,以实现更加强大的数据处理和分析能力。腾讯云Spark提供了高性能、高可靠性和高扩展性的计算服务,可以满足不同规模和需求的客户。

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MPP架构与Hadoop架构是一回事吗?

计算机领域的很多概念都存在一些传播上的“谬误”。MPP这个概念就是其中之一。它的“谬误”之处在于,明明叫做“Massively Parallel Processing(大规模并行处理)”,却让非常多的人拿它与大规模并行处理领域最著名的开源框架Hadoop相关框架做对比,这实在是让人困惑——难道Hadoop不是“大规模并行处理”架构了?很多人在对比两者时,其实并不知道MPP的含义究竟是什么、两者的可比性到底在哪里。实际上,当人们在对比两者时,与其说是对比架构,不如说是对比产品。虽然MPP的原意是“大规模并行处理”,但由于一些历史原因,现在当人们说到MPP架构时,它们实际上指代的是“分布式数据库”,而Hadoop架构指的则是以Hadoop项目为基础的一系列分布式计算和存储框架。不过由于MPP的字面意思,现实中还是经常有人纠结两者到底有什么联系和区别,两者到底是不是同一个层面的概念。这种概念上的含混不清之所以还在流传,主要是因为不懂技术的人而喜欢这些概念的大有人在,所以也并不在意要去澄清概念。“既然分布式数据库是MPP架构,那么MPP架构就等于分布式数据库应该也没什么问题吧。”于是大家就都不在意了。不过,作为一个技术人员,还是应该搞清楚两种技术的本质。本文旨在做一些概念上的澄清,并从技术角度论述两者同宗同源且会在未来殊途同归。

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