mpp和hadoop的优势和劣势是甚么

MPP（Massively Parallel Processing）和Hadoop是两种区分的大数据处理框架，各自具有区分的优势和劣势。

MPP的优点：

1. 高性能：MPP系统采取并行处理技术，可以在多个节点上同时处理数据，从而提高处理性能。
2. 简单易用：MPP系统通常提供了直观的SQL接口，可以方便用户进行数据查询和分析。
3. 高可扩大性：MPP系统可以通过添加更多的节点来扩大处理能力，支持处理大范围数据。

MPP的缺点：

1. 本钱高昂：MPP系统通常需要昂贵的硬件和软件来支持并行处理，对中小型企业来讲本钱较高。
2. 复杂性：MPP系统通常需要专业的技术人员来进行部署和管理，对普通用户来讲有一定的学习曲线。
3. 适用性有限：MPP系统通常适用于大范围数据处理，对小范围数据处理可能会显得过于复杂。

Hadoop的优点：

1. 散布式存储：Hadoop采取HDFS（Hadoop Distributed File System）来存储数据，可以在多个节点上进行数据备份和存储。
2. 易扩大：Hadoop集群可以通过添加更多节点来扩大处理能力，支持处理大范围数据。
3. 本钱低廉：Hadoop是基于开源软件的大数据处理框架，可以下降企业的本钱。

Hadoop的缺点：

1. 处理性能相对较低：Hadoop采取MapReduce模型进行数据处理，处理速度相对较慢。
2. 复杂性高：Hadoop的部署和管理相对复杂，需要专业的技术人员进行配置和保护。
3. 适用性有限：Hadoop更适用于批处理任务，对实时处理任务可能表现不佳。