一、為什么說HADOOP擴展性優于MPP架構的關系型數據庫

1. hadoop(hive)跟mpp的本質區別是什么，這個有的時候界限很模糊，比如說存儲，如果我把ｍｐｐ的存儲架在hdfs上，那存儲模型就沒有區別了，所以地下我打算還是用比較傳統的認知來作區別。

2. hive跟mpp的存儲模型不一樣，hive用的hdfs，而mpp需要自己做切分，自己做切分就帶來動態調整的問題，hdfs的擴展是通過元數據來做的，他有中心節點用來存元數據，在加入新的節點的時候，只需要修改元數據就可以了，所以hdfs的擴展能力是受到管理元數據那臺機器的性能限制的，一般來說可以到10k這個規模，再向上就不行了。但是mpp通常采用的是沒有中心節點的存儲模型，比如hash，你每次增加節點的時候，都需要rehash，這樣當規模到了幾百臺的時候，擴展能力就下來了。當然，現在可以把存儲架在hdfs上，這樣在存儲上就沒有太大區別了。

3. hive跟mpp的內存管理方式不大一樣，mpp內存管理比較精細，他主要的想法是在每個機器上放個數據庫，傳統數據庫的內存管理比較復雜，主要是內外存交互的東西，這樣的架構決定了mpp在小數據量的時候，latency可以做的比較小，但是在大數據量的時候，throughput做不上去。而hive的內存管理非常粗放，他后來就是mapreduce的job，mr的job是沒有太多精細的內存管理的，他就是拼了命地scan，完了頂多就是個spill，這樣的架構導致throughput很大，但是latency很高，當你集群規模很大的時候，你一般會追求很大的throughput，當數據量很大的時候，如果你用mpp那種傳統的內存管理的話，大批量的計算反而會慢，而且更加占資源，所以vertica這種一開始就考慮了列式存儲就是這個道理。

4.事務，你可以認為hive不支持傳統意義上的那種高并發的事務，而mpp試圖想要支持，一旦你要上分布式事務，基本上你的可擴展性就上不去了，至于為啥，陳皓有一篇文章寫的不錯，建議看下。hive的ddl是可以多個并發的，但是dml不行，而ddl他是通過傳統的數據庫去做的，所以這個也是個中心節點，dml不行的話，就決定了他可以在底層跑mr這么重粒度的東西，他跑的時候，會在整個表上面加一把大鎖。

5.failover機制，hive的failover就是mr的failover，job掛掉了重新換機器跑就完了，但是mpp如果采用傳統架構的話，他的計算是要attach到數據節點上去的，如果你規模上去，那么fail的可能性就上去了，這樣如果你每次計算都有臺機器掛了，你一掛，別人就要等你，而不是換臺機器繼續跑，那么這個也限制了可擴展性，當然，如果mpp在底層用了統一的存儲，完了計算也可以到處轉移，再想個辦法把中間狀態記錄下來，也可以擴展（這個實際上就是sparksql）。

延伸閱讀：

二、MongoDB是什么

非關系型數據庫(nosql ),屬于文檔型數據庫。MongoDB采用類JSON的documents來存儲數據。數據結構由鍵值(key=>value)對組成。

MongoDB采用動態數據模型schema，這意味著不需要預先定義表的數據類型和字段名。當MongoDB需要更新文檔documents的時候，可以輕松增加新的字段名或者刪除舊的字段。MongoDB讓數據結構更加層級化，因而存儲數組等復雜數據結構。 在同一個集合collection中，文檔document對字段也沒有強約束，因此更容易設計差異化的數據結構。