MPP是一種海量數(shù)據(jù)實時分析架構(gòu)。 MPP作為一種不共享架構(gòu)，每個節(jié)點運行自己的操作系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫等，節(jié)點之間信息交互只能通過網(wǎng)絡(luò)連接實現(xiàn)。
MPP架構(gòu)目前被并行數(shù)據(jù)庫廣泛采用，一般通過scan、sort和merge等操作符實時返回查詢結(jié)果。目前采用MPP架構(gòu)的實時查詢系統(tǒng)有EMC Greenplum、HP Vertica和Googl e Dremel，這些都是實時數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域非常有特點的系統(tǒng)，尤其是Dremel可以輕松擴展到上千臺服務(wù)器，并在數(shù)秒內(nèi)完成TB級數(shù)據(jù)的分析。

hadoop的hdfs支持海量數(shù)據(jù)量存儲 mapreduce支持對海量數(shù)據(jù)的分布式處理
oracle雖然可以搭建集群 但是當(dāng)數(shù)據(jù)量達到一定限度之后查詢處理速度會變得很慢 且對機器性能要求很高
其實這兩個東西不是同類 hadoop是一個分布式云處理架構(gòu)，傾向于數(shù)據(jù)計算 而oracle是一個關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，傾向于數(shù)據(jù)存儲。要說比較可以比較hbase與oracle。
hbase是一種nosql數(shù)據(jù)庫，列式數(shù)據(jù)庫，支持海量數(shù)據(jù)存儲，支持列的擴展，但是查詢操作較復(fù)雜，不如oracle這類關(guān)系型數(shù)據(jù)庫簡單，且只支持一個索引，但是Hbase在表結(jié)構(gòu)設(shè)置合理情況下，查詢速度跟數(shù)據(jù)量大小沒有太大關(guān)系，即數(shù)據(jù)量的大小不會影響到查詢速度，順便說句Hbase查詢速度可以達到ms級