1、MPPDB架构

大规模并行处理(MPP)架构

Master进行集群的管理及数据分布式处理

一般会有一个Coordinator Node，客户端直接与CN交互，CN与Master交互获得全局事务和数据分布信息，下发任务到DataNode，执行真正的数据处理，CN可以针对处理结果进行汇2聚等，并返回最终的结果

2、NoSQL分布式数据库

key-value方式，分布式集群管理，集群节点数一般能达到上百个（mongodb有商用的实践不超过1000），集群节点数越大，集群管理（元数据、节点状态、故障/扩缩容等）会变复杂，

HDFS的分布式节点数能达到几千台

3、HDFS

分布式文件系统，将单机无法存储/处理的文件，分布到N台机器上存储，上层应用通过路径文件名即可写入读取

HDFS上的数据，一般存储的是原始的，并不经过预处理（maybe存储数据的时候，还不知道该如何预处理）

4、SQL-on-Hadoop

sparksql、hive、hive on spark、impala等等，与mppdb类似，基于sql的交互，前三个实际处理时会将sql转换成MR或者RDD/DS进行处理，impala是直接基于HDFS提供sql能力的

5、对比

1）MPPDB一般在load阶段，会把数据存储成合适的格式；SQL-on-Hadoop相当于是数据湖，存储的是原始的，在分析阶段根据具体的业务场景再处理；

2）MPPDB对SQL的支持比SQL-on-Hadoop好，后面这个差距可能会越来越小

3）MPPDB一般都是基于列的存储，以Scan为基础，适合做交互的实时查询；Hadoop类适合对海量数据做批处理或者自定义UDF的场景

4）MPPDB的可扩展性比Hadoop类要差

5）MPPDB/SQL-on-Hadoop更适用于一次写，多次读，NoSql支持频繁的写入/更新/删除等

6）NoSql在大数据的场景下，可配合其他技术栈使用，比如HDFS存储原始数据，MR/SPARK等根据数据分析的具体场景，scan全量数据（长时间）进行数据处理/预处理，将处理的结果，存储到NoSql中，可供外部交互式查询