MPP VS HADOOP场景分析

1.节点
MPP，这里以Greenplum为代表，不超过100节点，不过这里说的100节点是说100台机器还是100个节点，按照实际部署，一台物理机器其实不会只部署一个节点的，这里我严重怀疑是100台机器，因为我在实际中已经用3台物理机做出了10节点的情况（6台虚拟机，1master5segment,双节点双网卡）
因此，如果部署节点数在100下，用GP没问题，在实际中小型企业中，超过100节点的不多，就是hadoop集群超过100节点的也不多，所以节点问题基本不用太在意。

2.处理数据量
这是一个有明显分别的参考量，如果到PB级数据就用hadoop吧，GP玩不动了。

3.并发性能
如果需要的并发数目比较高，超过50-100这个级别，GP也别考虑了，因为GP性能的好是以牺牲机器性能得到的，如果并发数过多，对性能影响很明显。

4.结构化/非结构化数据
如果是非结构化的，GP连想都不用想。

5.业务复杂性
其实业务复杂性这个说法不太准确，这里是想说如果你要处理的数据关系较为复杂，也就是说有复杂的SQL要求，这个时候GP是首选。

总结以上：GP的适用场景是数据量在TB，节点数不多（100以内），并发较小（50左右），有复杂（或简单）的数据分析场景的选择。

部分信息摘自华为社区39期《Hadoop or MPP DB》内容整理出来的，原内容请参考：
http://support.huawei.com/huaweiconnect/thread-83419-1-1.html

最后

以上就是洁净寒风为你收集整理的MPP VS HADOOP场景分析的全部内容，希望文章能够帮你解决MPP VS HADOOP场景分析所遇到的程序开发问题。

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