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酌量机范畴的许多见解都存在一些传播上的“装假”。

MPP这个见解便是其中之一。它的“装假”之处在于，明明叫做“Massively Parallel Processing(大限制并行处理)”，却让尽头多的人拿它与大限制并行处理范畴最知名的开源框架Hadoop相干框架做对比，这真实是让人困惑——难道Hadoop不是“大限制并行处理”架构了?

许多人在对比两者时，其实并不默契MPP的含义究竟是什么、两者的可比性到底在那处。本质上，当人们在对比两者时，与其说是对比架构，不如说是对比居品。固然MPP的喜悦是“大限制并行处理”，但由于一些历史原因，当今当人们说到MPP架构时，它们本质上指代的是“漫步式数据库”，而Hadoop架构指的则是以Hadoop技俩为基础的一系列漫步式酌量和存储框架。不外由于MPP的字面道理，现实中照旧频繁有人纠结两者到底有什么磋议和区别，两者到底是不是归拢个层面的见解。

这种见解上的含混不清之是以还在流传，主如果因为不懂手艺的人而可爱这些见解的大有人在，是以也并不介怀要去披露见解。“既然漫步式数据库是MPP架构，那么MPP架构就等于漫步式数据库应该也没什么问题吧。”于是大家就都不介怀了。

不外，行为一个手艺人员，照旧应该搞泄露两种手艺的内容。本文旨在做一些见解上的披露，并从手艺角度论说两者同宗同源且会在异日同归殊涂。

到底什么是MPP架构?

MPP架构与Hadoop架构在表面基础上简直是在讲归拢件事，即，把大限制数据的酌量和存储漫步到不同的落寞的节点中去做。

有人可能会问：“既然如斯，为什么人们不说Hadoop是MPP(大限制并行处理)架构呢?”

对于这个问题嘛，请先问是不是，再问为什么。

在GreenPlum的官方文档中就写道：“Hadoop便是一种常见的MPP存储与分析器用。Spark亦然一种MPP架构。”来看底下的图，更能体会到两者的相似性。

问：这是什么架构?

答：MPP架构。

深信了解过MPP架构的读者对这幅图不会目生。也许在不同的漫步式数据库居品中，节点变装的称呼会有互异，但总体而言都是一个主节点加上多个从节点的架构。

然则，还不错有其他谜底，比如MapReduce on Yarn：

这幅图大略大家有些目生，但只不外是不详了资源调遣的简化版MapReduce运行时架构结果。

天然，还不错有更多谜底，如Spark：

天然还不错是Flink：

有人可能会说，固然直觉上这些架构长得很像，然则MPP架构中的Master所郑重的事情是不是与其他框架不一样?

那么，MPP架构的Master做的什么事呢?它会汲取SQL语句，剖析它并生成实行酌量，将计远离发到各个节点。那么，这与Spark SQL有区别吗?不仅与Spark SQL莫得区别，与其他任何Hadoop生态圈雷同架构如Hive SQL、Flink SQL都莫得区别。对于非SQL的输入，逻辑亦然一致的，只是莫得了剖析SQL的武艺，但照旧会生成实行图分发到各个节点去实行，实行扫尾也不错在主节点进行汇总。

不仅是在酌量上莫得区别，存储架构上也莫得区别。底下是HDFS的架构图：

是以回到发轫说的那句话——MPP架构与Hadoop架构在表面基础上简直是在讲归拢件事，即，把大限制数据的酌量和存储漫步到不同的落寞的节点中去做。上头的几幅架构图印证了这一丝。

既然MPP架构与Hadoop架构内容上是一趟事，那么为什么许多人还要将两者分开盘考呢?咱们可能频繁听到这么的话：“这个技俩的架构是MPP架构。”这似乎有益在说：“这可不是Hadoop那一套哦。”

这就与MPP架构的历史相磋议。固然从表面基础上两者是一趟事，然则MPP架构与Hadoop架构的发展却是走的两条门路。MPP架构固然亦然指的“大限制并行处理”， 国产精品久久久久精品小草然则由于建议者是数据库厂商，是以MPP架构在许多人眼中就成了“漫步式数据库”的代名词，它处理的也都是“结构化”的数据，频频行为企业数据仓库的处罚有筹画。

而Hadoop生态圈是根正苗红伴跟着“大数据”兴起而发展起来的见解，它所要处罚的是大限制数据量的存储和酌量，它的建议者也并非数据库厂商，而是有着C端数据的互联网企业。因此Hadoop架构固然也处罚“大限制并行处理”，但莫得了数据库那一套东西的适度，处理的也大多是“非结构化”的数据(天然在发轫阶段也少了相干的优化)。天然，Hadoop生态圈也要探究“结构化”的数据，这时Hive就成了Hadoop生态圈的数据仓库处罚有筹画。然则，Hadoop、Spark等框架的表面基础与漫步式数据库仍然是一样的。

广义上讲，MPP架构是一种更高级次的见解，它的含义便是字面含义，然则它自身并莫得限定奈何去终了。Hadoop相干框架和各个漫步式数据库居品则是具体的终了。狭义上讲，MPP架组成了漫步式数据库这种体系架构的代名词，而Hadoop架构指的是以Hadoop框架为基础的一套生态圈。

本文并不想只是从较高级次的架构遐想来说明两者是一趟事，这么照旧缺少劝服力。底下，咱们从漫步式酌量框架中最蹙迫的历程——Shuffle——来展示两者更多的相似性。

数据重分区

Shuffle是漫步式酌量框架中最蹙迫的见解与历程之一。在MPP架构(漫步式数据库)中，这个数据重分区的历程与Hadoop相干框架在酌量中的数据重分区历程亦然一致的。

不管是Hadoop MapReduce，照旧Spark或Flink，由于业务的需求，通常需要在酌量历程中对数据进行Hash分区，再进行Join操作。这个历程中不同的框架会有不同的优化，后进式无遮挡啪啪摇乳免费然则九九归一，不错转头为两种姿色。

其中一种姿色便是径直将两个数据源的数据进行分区后，分外传输到卑劣任务中做Join。这便是一般的“Hash Join”。

另一种姿色是，当其中一个数据源数据较少时，不错将该数据源的数据分发到通盘节点上，与这些节点上的另一个数据源的数据进行Join。这种姿色叫做“Broadcast Join”。它的克己是，数据源数据较多的一方不需要进行蚁集传输。

以上是Hadoop相干框架的终了。底下用一个具体的例子来看MPP架构对这一历程的思考。

在MPP架构中，数据通常会先指定分区Key，数据就按照分区Key漫步在各个节点中。

当今假定有三张表，其中两张为大表，一张为小表：

很天然地，订单表会遴荐订单ID为做分区Key，居品表会遴荐居品ID行为分区Key，客户表会遴荐客户ID行为分区Key。给这些表中添加一些数据，况兼实行一个查询语句：

发轫，订单表要与客户表做Join，Join Key是客户ID。这种操作在Hadoop生态圈的漫步式酌量框架中，相配于对两个表做了Hash分区的操作。不外由于客户表还是按照客户ID提前做好了分区，是以这时只需要对订单表做重分区。在MPP架构中，会产生如下的扫尾：

此时，订单表通盘表的数据会发生重分区，由此产生蚁集IO。这种情况相配于Hadoop架构中的“Hash Join”。

接着，需要让扫尾与居品表按照居品ID做Join。这时，因为之前产生的扫尾的分区Key不是居品ID，看起来又需要将通盘数据进行重分区。不外，矜重到居品表是个小表，是以此时只需要将该表播送到各个节点即可。扫尾如下：

在这个历程中，就独一小表的数据发生了蚁集IO。这就相配于Hadoop架构中的“Broadcast Join”。两者还有区别吗?

前文在MPP架构的见解、历史以及手艺细节上与Hadoop架构做了对比，了解到了两者一些极为相似的处所，而且在广义上讲，Hadoop便是MPP架构的一种终了。

关联词前文也讲到，由于传播上的装假，当今人们说到MPP架构，主要指的是漫步式数据库，它处理的是结构化的数据，而Hadoop生态圈是由“大数据”这套见解发展而来，发轫处理的都厉害结构化的数据。以此为起点，两者到底在发展历程中产生了多大的区别呢?

对比的维度有许多，比如许多人会说，MPP架构的平台闭塞、领有熟谙的人才市集，而Hadoop架构平台灵通、人才专科培训较少等。但这些并不是内容的区别。这里照旧以手艺酌量行为维度来进行对比。

手艺角度上来讲，MPP居品最大的上风是功课运行期间更快。这不难相识，因为MPP居品处理的都是结构化数据，自身便是从数据库发展而来，领有极为复杂的优化器对功课进行优化。这些优化器是各厂商最有价值的交易奥密，天然是开源居品不可比的。不外另一个角度来看，这亦然MPP居品比拟于Hadoop相干居品不够生动的处所——它只可处理结构化数据。

有人说MPP居品能够处理的数据量莫得Hadoop架构大。这种说法并不准确。Hadoop架构之是以能处理更宽广的数据，其中一个原因是硬件老本较低，推广愈加的浅显。本质上，经过全心遐想的MPP架构照样不错处理PB及以上司别的数据。有人说，MPP居品不可处理大限制数据，是因为元数据的量十分庞大。其实，相同的问题也存在于Hadoop相干框架中。另一方面，Hadoop相干框架能处理多宽广的数据，与具体的终了存很大关系。如果领有填塞的资金不错对MPP居品进行推广，而Hadoop相干居品咱们又用基于内存的酌量，那么，对比的扫尾一定是MPP居品能够应酬更大的数据量。如果非要从数据量这一维度来做对比，可能反而是Hadoop相干居品对少许据量更有上风。比如想要存储一个极小的表，MPP居品也许会证据分区Key将其拆分到100个节点中去，而HDFS用一个文献块存储就够用了。

异日发展

前边讲到MPP居品对结构化数据的酌量和存储都更有后果。其中一部分优化就包括了存储时的“列存储”手艺，查询时的“CBO优化”等等。这些都是Hadoop生态圈一开动比较缺少的手艺。然则跟着这些年的发展，这些手艺早就融入到了Hadoop生态圈中，Hive、Spark框架的优化手艺也越做越好，由此与MPP架构的手艺差距也越来越小，致使有灭绝的趋势。从最中枢的手艺上来看，两者异日只会越来越像。不错展望，Hadoop架构的市集中越来越大。

不外，漫步式数据库居品在安全性等方面仍然提供着更熟谙的处罚有筹画，这是开源居品短期间内无法突出的。因此，“MPP架构”这个见解仍然会在政府、传统企业中永远占有一隅之地。