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MPP架构（Massively Parallel Processing）
概述
MPP（Massively Parallel Processing）架构是一种用于处理大规模数据集的并行计算架构，它通过将计算任务分布在多个处理器上同时执行，从而显著提高数据处理速度和效率。
架构特点
1、分布式计算：MPP架构将数据集和计算任务分布在多个节点（服务器）上，每个节点独立处理一部分数据。
2、并行处理：多个节点同时工作，每个节点执行自己的计算任务，提高了整体的处理速度。
3、弹性扩展：可以通过增加节点来扩展计算能力，适应不断增长的数据量。
4、高可用性：即使某个节点出现故障，其他节点仍能继续工作，保证系统的稳定性。
架构组成
1、计算节点：负责执行计算任务的节点，通常由CPU、内存、存储和网络接口组成。
2、数据节点：负责存储数据的节点，可以是磁盘阵列或分布式文件系统。
3、网络通信：连接计算节点和数据节点的网络，通常采用高速以太网或InfiniBand等。
工作原理
1、数据划分：将数据集划分为多个子集，每个子集分配给不同的计算节点。
2、并行计算：每个计算节点独立处理分配给它的数据子集。
3、结果汇总：计算完成后，将各个节点的结果汇总，得到最终结果。
应用场景
大数据分析：处理大规模数据集，如日志分析、社交网络分析等。
科学计算：如气象预报、药物研发等需要大量计算的场景。
商业智能：处理复杂的商业报表和分析，如财务分析、市场分析等。
代表性产品
Greenplum：由Pivotal Software提供，基于PostgreSQL，支持MPP架构。
Teradata：提供大规模并行处理数据库，用于数据仓库和分析。
Amazon Redshift：亚马逊云服务提供的大规模并行处理数据仓库。
MPP架构通过并行计算和分布式存储，为处理大规模数据集提供了高效解决方案，随着数据量的不断增长，MPP架构在各个领域的应用越来越广泛。
