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解答

一、从数据类型考虑
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。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。二、从应用场景考虑
MPP适合多维度数据自助分析、数据集市等；Hadoop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。

补充

MPP DB与Hadoop都是将运算分布到节点中独立运算后进行结果合并(分布式计算)，但由于依据的理论和采用的技术路线不同而有各自的优缺点和适用范围。

两种技术以及传统数据库技术的对比

特征	Hadoop	MPP DB	传统数据库
平台开放性	高	低	低
运维负责度	高	中	中
扩展能力	高	中	低
拥有成本	低	中	高
系统和数据管理成本	高	中	中
应用开发维护成本	高	中	中
SQL支持	中(低)	高	高
数据规模	PB级别	部分PB	TB级别
计算性能	对非关系型操作效率高	对关系型操作效率高	对关系型操作效率中
数据结构	机构化、半结构化和非机构化数据	结构化数据	结构化数据

未来大数据存储与处理趋势

MPP DB+Hadoop混搭使用

用MPP处理PB级别的、高质量的结构化数据，同时为应用提供丰富的SQL和事物支持能力；

用Hadoop实现半结构化、非结构化数据处理。这样可以同时满足结构化、半结构化和非结构化数据的高效处理需求。

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