1樓：高朋滿座
hive跟mpp的記憶體管理方式不大一樣，mpp記憶體管理比較精細，他主要的想法是兆中在每個機器上放個資料庫，傳穗猜者統資料庫的記憶體管理比較複雜，主要是內外存交猜薯互的東西，這樣的架構決定了mpp在小資料量的時候，latency可以做的比較小，但是在大資料量的時候，throughput做不上去。
而hive的記憶體管理非常粗放，他後來就是mapreduce的job，mr的job是沒有太多精細的記憶體管理的，他就是拼了命地scan，完了頂多就是個spill，這樣的架構導致throughput很大，但是latency很高，當你叢集規模很大的時候，你一般會追求很大的throughput，當資料量很大的時候，如果你用mpp那種傳統的記憶體管理的話，大批量的計算反而會慢，而且更加佔資源，所以vertica這種一開始就考慮了列式儲存就是這個道理。
2樓：貝筱六以冬
其實我認為存在即有其迅彎價值畝滑悶，優勢在於用在什麼地方。比如。
組合語言，對於高階開發語言，它很爛吧，讓拿可是在處理底層機器碼，比高階語言就有優勢。
3樓：網友
個人沒有這方面的經驗。但是我覺得吧，傳統的資料庫產生的時代，資料量遠遠沒有現在這麼大。
大量資料存入磁碟，大量資料讀出的時候，自然就慢了。只有多節點協同才能提供高併發性。
mpp不適合pb級（其實有部分mpp號稱支援pb級），是因為它確實處理不了那麼大的資料量，它的擴充套件性只能到百級別，再多節點效能也無法提高了，擴充套件性限制了mpp處理的資料量。
hadoop與傳統的關係型資料庫(如oracle)相比,有什麼優勢及劣勢?
4樓：龍佐天下
hadoop的hdfs支援海量資料量儲存 mapreduce支援對海量資料的分散式處理。
oracle雖然可以搭建叢集 但是當資料量達到一定限度之後查詢處理速度會變得很慢 且對機器效能要求很高。
其實這兩個東西不是同類 hadoop是乙個分散式雲處理架構，傾向於資料計算 而oracle是乙個關係型資料庫，傾向於資料儲存。要說比較可以比較hbase與oracle。
hbase是一種nosql資料庫，列式資料庫，支援海量資料儲存，支援列的擴充套件，但是查詢操作較複雜，不如oracle這類關係型資料庫簡單，且只支援乙個索引，但是hbase在表結構設定合理情況下，查詢速度跟資料量大小沒有太大關係，即資料量的大小不會影響到查詢速度，順便說句hbase查詢速度可以達到ms級。
5樓：網友
hadoop不是資料庫。
如果你是指它所用的hdfs的話，優勢就是支援scale-out形式的擴充套件，能夠適應大量資料的儲存和處理，劣勢是支援的查詢有限，而且不支援事務，主要用於資料的分析，而不能用於oltp類的應用。
hadoop與mpp是什麼關係？有什麼區別和聯絡
6樓：匿名使用者
大講臺hadoop **培訓為你解答：都是分散式並行處理，本質一樣，不同的是應用場景不一樣：1、hadoop是個輕量級的產品，又是開源的，不像dpf那麼複雜，還要購買商業軟體，搭個dpf環境需要費挺大力氣的。
2、hadoop能處理半結構化，非結構化資料。但hadoop要寫map reduce函式，這個比起sql來，方便靈活性差太多了。在處理結構化資料方面，mpp的資料庫效能其實不比hadoop差，只是一提起mpp就會，希望可以幫助到你。
mpp與hadoop是什麼關係
7樓：
nosql，是not only sql，是非關聯式資料庫，不同於oracle等關聯式資料庫。hadoop,是分散式解決方案，即為mapreduce（計算的）和hdfs（檔案系統）,使用hadoop和nosql可以構造海量資料解決方案。
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