翻译：大规模并行处理

    MPP（本质是分布式数据库）与hadoop（mr系统）的主要区别在于节点的扩展
    mpp首先考虑 C一致性->A可靠性->P可分区
    hadoop首先考虑 P->A->C

    但是如果有很多非结构化数据（例如json），或者数据量巨大，有需要扩展到成百上千个数据节点需求的，这个时候Hadoop是更好的选择。

    mpp没有中心节点，需要自己做分片，比如hash，每次增加节点都要rehash，这样当规模到了几百台的时候，扩展能力就下来了

    hive基于hdfs有中心化的元数据管理，增加节点的时候只要更新元数据信息即可，扩展能力相当强

    mpp内存管理比较精细，处理较少的数据量的时候延迟非常低，但是数据量大的时候精细化的内存管理反而会非常慢，所以也需要使用到列式存储
    而hive 的 内存管理非常粗狂，就是直接scan不行就split，数据量大是时候吞吐量也可以非常大

    MPP是OLAP系统，是一种快速查询的系统
    如clickhouse，greenplum，doris