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大规模并行处理并非起源于云端，其起源可以追溯到企业数据仓库的早期。Teradata 和 Netezza 等传统平台在 20 世纪 80 年代和 90 年代率先提出了这一概念，当时不断增长的数据量将传统架构推向了极限。这些系统引入了将数据和工作负载拆分到多个处理器以提高速度和吞吐量的理念，这正是 MPP 的基础概念。

当时，MPP 架构主要局限于昂贵的本地硬件。但随着云计算的发展，该模型找到了新的归宿和用途。Snowflake、Databricks、Amazon Redshift、Google BigQuery 和 Azure Synapse Analytics 等云 MPP 数据仓库采用了这一早期创新，并将其扩展至现代企业如今所依赖的弹性服务型环境。

关键的转变？分离计算和存储并实现动态扩展。MPP 已成 加拿大 whatsapp 数据库 为现代分析的热门架构，因为它无需管理硬件即可提供高并行性、低延迟查询性能和 PB 级数据处理能力。

这一发展为可扩展的 ELT 工作负载、实时分析以及 Matillion 等现代数据集成工具铺平了道路，这些工具可以充分利用该架构的优势。

MPP 与其他处理模型的比较
为了全面理解 MPP 的工作原理，理解其与分布式数据处理模型的关系至关重要。虽然 MPP 通常被归入更广泛的分布式系统类别，但我们必须认识到，并非所有分布式数据处理系统的设计目标都相同。

分布式数据处理与 MPP
分布式数据处理是一个广义的术语，指的是将计算任务分布到多个节点或服务器上的做法。虽然这种方法有助于处理大量数据，但其效率和优化水平会因架构的不同而有很大差异。MPP 作为一种特殊的分布式系统脱颖而出，针对大规模分析和性能进行了微调。

在通用分布式系统（例如 Hadoop）中，计算任务分布在各个节点上，但编排通常需要自定义逻辑，并且性能高度依赖于作业的配置方式和数据所在的位置。这些系统灵活，但速度并不总是很快，尤其是在基于 SQL 的工作负载下。