1、架构：
MPP：
MPP (Massively Parallel Processing)大规模并行处理，最开始的设计目的是为了消除共享资源的使用。
MPP数据库是：采用非共享架构（Shared Nothing）架构的分布式并行结构化数据库集群，跑的是sql。
MPP架构是：将单机数据库节点组成集群，每个节点拥有独立的磁盘和内存系统，通过专用网络连接彼此、协同计算，从而提供整体数据处理服务。
各节点都包含自己的存储和计算功能，可以独立执行查询的一部分。 最后，在内存里进行数据合并，并将结果返回客户端。
每台机器的资源是独立的，无共享！
在设计上，MPP架构优先考虑一致性（Consistency），其次考虑可用性（Availability），同时尽量做到分区容错性（Partition Tolerance）。
MPP技术优化点：
1、在存储上基本采用的都是列存，在巨量数据上具有更好的压缩性能。
2、在计算上选择向量化的计算引擎，并利用cpu的simd指令集加速整个计算的速度。

Hadoop：
Hadoop是将多台机器的资源共享起来，用于处理大规模数据和复杂计算问题。
SQL-on-Hadoop是：将计算任务并发分散到多个计算节点上的计算，底层处理是MR程序。
分布式架构是：各节点都拥有自己的计算能力和存储资源，能够实现场地自治（单独运行局部应用程序）。
数据在集群中全局透明共享，且各节点之间都通过局域网或广域网相连，但节点之间通信的开销较大，因此在运算时需要尽量减少数据移动。
多台机器的资源共享起来！
在设计上，分布式系统通常会优先考虑分区容错性（Partition Tolerance），其次考虑可用性（Availability），尽量做到一致性（Consistency）。

2、使用场景：
MPP：
MPP数据库适合存储高密度价值数据，并且是长期存储和多次使用，所以MPP并行数据库会花大量的精力在Load阶段，把数据处理成适合分析格式。
带来的优点就是从查询速度快，通常在秒级甚至毫秒级以内就可以返回查询结果。
适合替代现有关系数据机构下的大数据处理。
适合多维度数据自助分析、数据集市等。

Hadoop：
Hadoop分布式架构是将多台机器的资源共享起来,将计算任务并发分散到多个计算节点上计算，主要用于处理大规模数据和复杂计算问题。
适合海量数据存储查询、批量数据ETL、非机构化数据分析(日志分析、文本分析)等。

3、优缺点：
MPP：
优点：
1、MPP架构（采用Non-Master部署，节点对等的扁平结构）将数据分散到多个节点上，每个节点拥有独立的处理能力，能够同时处理多个任务，从而大幅提高数据处理性能。
2、MPP解决了单个SQL数据库不能存放海量数据的问题。
3、MPP架构可以通过增加计算节点、CPU和存储等硬件资源来实现横向扩展。
4、MPP适合替代现有关系数据机构下的大数据处理，具有较高的效率。

缺点：
1、存储不透明：MPP架构对数据分片需要进行建模和设计，使用某种算法将数据按照某种规则分割，因此存储位置对用户来说不透明。
当进行查询时，查询任务需要在所有数据节点上进行执行，这增加了查询的延迟，对于所查询的数据节点的故障处理，也需要考虑到数据恢复的问题。
2、单节点瓶颈：当进行并行计算时，计算任务会被分发到所有节点上进行计算，单节点瓶颈会成为整个系统短板，容错性差，可能会导致整个系统的响应缓慢。
3、分布式事务：MPP架构由于节点之间分散存储，远程调用在事务处理时会有延迟，而一些事务操作需要跨越多个节点进行处理，这时分布式系统的事务处理会变得很复杂，影响系统的可扩展性。
4、集群规模：当节点数达到100左右时，MPP有些仍会遇到SQScalability的问题，速度变慢，或者不稳定。

Hadoop：
优点：
1、超大集群支撑，SQL on Hadoop是利用Hadoop平台存储数据，在其之上实现SQL查询引擎。最大的特点和Scalability非常好，可以支持超过1000个节点的集群。
2、Hadoop在处理非结构化和半结构化数据上具备优势，尤其适合海量数据批处理等应用要求。
缺点：
1、Hadoop的很多查询需要做大量的数据扫描操作，因此查询速度往往比MPP要慢，而且支持的同时并发查询数一般也比较低。