mpp是什么文件 mpp格式的文件用什么软件打开

mpp文件是微软的项目管理软件Project的格式。来读写。MPP文件，需要安装相应版本的Project。如果只是想查看MPP文件，可以下载名为project的软件。

复制swj%2ewang 粘贴到浏揽器，地趾一栏，回车就可以下project安装包了；

微软项目(或MSP)在世界上享有很高的声誉。它体现了许多成熟的现代项目管理理论和方法，可以帮助项目经理对时间、资源和成本进行计划和控制。

在较新版本的Microsoft Office中，随着Microsoft Office Project Server和Microsoft Project Web Access的引入，Project的功能得到了扩展。

Project server将项目数据存储在核心数据库中，并允许用户通过Internet显示和更新数据。Web Access允许授权用户通过Internet访问Project Server数据库，其中包括时间表、资源工作量的图形分析和后台管理工具。

作为Microsoft Office软件包的一部分，该软件的最新版本提供了PowerPoint和Visio产品的交错功能。微软项目2010有一个全新的界面，但不仅仅如此。

在新的外观下，它还包含强大的新调度、任务管理和视图改进，可以更好地控制如何管理和呈现项目。

大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。

1、数据采集与预处理：FlumeNG实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，提供数据同步服务。

2、数据存储：Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储。HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。

3、数据清洗：MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算。

4、数据查询分析：Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供HQL(HiveSQL)查询功能。Spark启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。

5、数据可视化：对接一些BI平台，将分析得到的数据进行可视化，用于指导决策服务。

mpp后缀名是project软件格式，步骤如下：

1、第一步，打开下载盘 的    microsoft_project_2016_installerpkg安装程序，然后打开并运行安装向导，如下图所示，然后进入下一步>

2、其次，完成上述步骤后，单击继续以同意许可协议。d出的窗口将询问是否同意许可协议，单击“同意”按钮，如下图所示，然后进入下一步。

3、接着，完成上述步骤后，选择安装位置。如果不想更改，则可以默认继续。如果要更改安装位置，请单击“更改安装位置”按钮，如下图所示，然后进入下一步。

4、将d出安全验证。输入计算机密码，然后单击“安装软件”按钮，如下图所示，然后进入下一步。

5、接着，完成上述步骤后，将进入安装环节，等待绿色进度条完成并安装完毕，如下图所示，然后进入下一步。

6、然后，完成上述步骤后，将d出安装成功的提示。单击下面的“关闭”按钮以完成安装，如下图所示，然后进入下一步。

7、随后，完成上述步骤后，打开应用程序，就可以看到已安装的office办公软件了，如下图所示，然后进入下一步。

8、最后，完成上述步骤后，双击打开，就可以开始使用了，如下图所示。这样，问题就解决了。

Microsoft  project是由Microsoft(微软)公司开发的一套基于 Windows  *** 作系统的办公软件套装。常用组件有 project、 Word、Excel、PowerPoint等。

并行数据库系统（ParallelDatabaseSystem）是新一代高性能的数据库系统，是在MPP和集群并行计算环境的基础上建立的数据库系统

并行数据库技术起源于20世纪70年代的数据库机（DatabaseMachine）研究，研究的内容主要集中在关系代数 *** 作的并行化和实现关系 *** 作的专用硬件设计上，希望通过硬件实现关系数据库 *** 作的某些功能，该研究以失败而告终

80年代后期，并行数据库技术的研究方向逐步转到了通用并行机方面，研究的重点是并行数据库的物理组织、 *** 作算法、优化和调度策络

从90年代至今，随着处理器、存储、网络等相关基础技术的发展，并行数据库技术的研究上升到一个新的水平，研究的重点也转移到数据 *** 作的时间并行性和空间并行性上

并行数据库系统的目标是高性能（HighPerformance）和高可用性（High），通过多个处理节点并行执行数据库任务，提高整个数据库系统的性能和可用性

性能指标关注的是并行数据库系统的处理能力，具体的表现可以统一总结为数据库系统处理事务的响应时间

并行数据库系统的高性能可以从两个方面理解，一个是速度提升（SpeedUp），一个是范围提升（ScaleUp）

速度提升是指，通过并行处理，可以使用更少的时间完成两样多的数据库事务

范围提升是指，通过并行处理，在相同的处理时间内，可以完成更多的数据库事务

并行数据库系统基于多处理节点的物理结构，将数据库管理技术与并行处理技术有机结合，来实现系统的高性能

可用性指标关注的是并行数据库系统的健壮性，也就是当并行处理节点中的一个节点或多个节点部分失效或完全失效时，整个系统对外持续响应的能力

高可用性可以同时在硬件和软件两个方面提供保障

在硬件方面，通过冗余的处理节点、存储设备、网络链路等硬件措施，可以保证当系统中某节点部分或完全失效时，其它的硬件设备可以接手其处理，对外提供持续服务

在软件方面，通过状态监控与跟踪、互相备份、日志等技术手段，可以保证当前系统中某节点部分或完全失效时，由它所进行的处理或由它所掌控的资源可以无损失或基本无损失地转移到其它节点，并由其它节点继续对外提供服务

为了实现和保证高性能和高可用性，可扩充性也成为并行数据库系统的一个重要指标

可扩充性是指，并行数据库系统通过增加处理节点或者硬件资源（处理器、内存等），使其可以平滑地或线性地扩展其整体处理能力的特性

随着对并行计算技术研究的深入和SMP、MPP等处理机技术的发展，并行数据库的研究也进入了一个新的领域，集群已经成为了并行数据库系统中最受关注的热点

目前，并行数据库领域主要还有下列问题需要进一步地研究和解决

（1）并行体系结构及其应用，这是并行数据库系统的基础问题

为了达到并行处理的目的，参与并行处理的各个处理节点之间是否要共享资源、共享哪些资源、需要多大程度的共享，这些就需要研究并行处理的体系结构及有关实现技术

（2）并行数据库的物理设计，主要是在并行处理的环境下，数据分布的算法的研究、数据库设计工具与管理工具的研究

（3）处理节点间通讯机制的研究

为了实现并行数据库的高性能，并行处理节点要最大程度地协同处理数据库事务，因此，节点间必不可少地存在通讯问题，如何支持大量节点之间消息和数据的高效通讯，也成为了并行数据库系统中一个重要的研究课题

（4）并行 *** 作算法，为提高并行处理的效率，需要在数据分布算法研究的基础上，深入研究联接、聚集、统计、排序等具体的数据 *** 作在多节点上的并行 *** 作算法

（5）并行 *** 作的优化和同步，为获得高性能，如何将一个数据库处理事务合理地分解成相对独立的并行 *** 作步骤、如何将这些步骤以最优的方式在多个处理节点间进行分配、如何在多个处理节点的同一个步骤和不同步骤之间进行消息和数据的同步，这些问题都值得深入研究

（6）并行数据库中数据的加载和再组织技术，为了保证高性能和高可用性，并行数据库系统中的处理节点可能需要进行扩充（或者调整），这就需要考虑如何对原有数据进行卸载、加载，以及如何合理地在各个节点是重新组织数据

目前比较常见的数据库：

SQL是用于访问和处理数据库的标准的计算机语言。

MySQL是小型的开源的关系型数据库管理系统。

SQL Server 是 Microsoft 开发的关系数据库管理系统。

Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统。

DB2是关系型数据库平台，其采用多进程多线索的结构，支持多用户或应用程序在同一条SQL 语句中查询不同数据库和数据。

PostgreSQL 是一个对象-关系数据库服务器，号称 "世界上最先进的开源关系型数据库"。

Hadoop是个很流行的分布式计算解决方案，Hive是基于hadoop的数据仓库工具，hive 构建在基于静态批处理的Hadoop 之上。

GreenPlum采用了MPP(大规模并行处理)，是一个由多个独立的数据库服务组合成关系型数据库集群。

ECharts 是一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库，涵盖各行业图表。

R是一种集统计分析与图形显示为一体的统计分析软件，具有很强的互动性。

python是一种跨平台的计算机程序设计语言，被广泛用于系统管理任务的处理和Web编程。

目前，这些数据库都在树懒学堂有相关教程，可以跟着一步一步学习

数据库可以按照内容类型分类:书目、全文、数字和图像。在计算中，数据库有时根据其组织方法进行分类。有许多不同类型的数据库，从最流行的方法关系数据库到分布式数据库、云数据库或NoSQL数据库。

常用数据库：

1、关系型数据库

关系型数据库是由IBM的EF Codd于1970年发明的，它是一个表格数据库，其中定义了数据，因此可以以多种不同的方式对其进行重组和访问。

关系数据库由一组表组成，其中的数据属于预定义的类别。每个表在一个列中至少有一个数据类别，并且每一行对于列中定义的类别都有一个特定的数据实例。

结构化查询语言(SQL)是关系数据库的标准用户和应用程序接口。关系数据库易于扩展，并且可以在原始数据库创建之后添加新的数据类别，而不需要修改所有现有应用程序。

2、分布式数据库

分布式数据库是一种数据库，其中部分数据库存储在多个物理位置，处理在网络中的不同点之间分散或复制。

分布式数据库可以是同构的，也可以是异构的。同构分布式数据库系统中的所有物理位置都具有相同的底层硬件，并运行相同的 *** 作系统和数据库应用程序。异构分布式数据库中的硬件、 *** 作系统或数据库应用程序在每个位置上可能是不同的。

3、云数据库

云数据库是针对虚拟化环境(混合云、公共云或私有云)优化或构建的数据库。云数据库提供了一些好处，比如可以按每次使用支付存储容量和带宽的费用，还可以根据需要提供可伸缩性和高可用性。

云数据库还为企业提供了在软件即服务部署中支持业务应用程序的机会。

4、NoSQL数据库

NoSQL数据库对于大型分布式数据集非常有用。

NoSQL数据库对于关系数据库无法解决的大数据性能问题非常有效。当组织必须分析大量非结构化数据或存储在云中多个虚拟服务器上的数据时，它们是最有效的。

5、面向对象的数据库

使用面向对象编程语言创建的项通常存储在关系数据库中，但是面向对象数据库非常适合于这些项。

面向对象的数据库是围绕对象(而不是 *** 作)和数据(而不是逻辑)组织的。例如，关系数据库中的多媒体记录可以是可定义的数据对象，而不是字母数字值。

6、图形数据库

面向图形的数据库是一种NoSQL数据库，它使用图形理论存储、映射和查询关系。图数据库基本上是节点和边的集合，其中每个节点表示一个实体，每个边表示节点之间的连接。

图形数据库在分析互连方面越来越受欢迎。例如，公司可以使用图形数据库从社交媒体中挖掘关于客户的数据。

二者处理数据的思路是一样的, 分布式并行处理, 某种程度上也都能完成同样的工作但mpp仍是关系型数据库技术, 能较好支持SQL, 使用更方便 (举例：GreenPlum)hadoop是开源平台, 本身不是数据库, 但可处理非结构化数据, 这点关系数据库很难做到

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