為什么說MPP架構與Hadoop架構是一回事？
計算機領域的很多概念都存在一些傳播上的“謬誤”。
MPP這個概念就是其中之一。它的“謬誤”之處在于，明明叫做“Massively Parallel Processing(大規模并行處理)”，卻讓非常多的人拿它與大規模并行處理領域最著名的開源框架Hadoop相關框架做對比，這實在是讓人困惑——難道Hadoop不是“大規模并行處理”架構了?
很多人在對比兩者時，其實并不知道MPP的含義究竟是什么、兩者的可比性到底在哪里。實際上，當人們在對比兩者時，與其說是對比架構，不如說是對比產品。雖然MPP的原意是“大規模并行處理”，但由于一些歷史原因，現在當人們說到MPP架構時，它們實際上指代的是“分布式數據庫”，而Hadoop架構指的則是以Hadoop項目為基礎的一系列分布式計算和存儲框架。不過由于MPP的字面意思，現實中還是經常有人糾結兩者到底有什么聯系和區別，兩者到底是不是同一個層面的概念。
這種概念上的含混不清之所以還在流傳，主要是因為不懂技術的人而喜歡這些概念的大有人在，所以也并不在意要去澄清概念。“既然分布式數據庫是MPP架構，那么MPP架構就等于分布式數據庫應該也沒什么問題吧。”于是大家就都不在意了。
不過，作為一個技術人員，還是應該搞清楚兩種技術的本質。本文旨在做一些概念上的澄清，并從技術角度論述兩者同宗同源且會在未來殊途同歸。
到底什么是MPP架構?
MPP架構與Hadoop架構在理論基礎上幾乎是在講同一件事，即，把大規模數據的計算和存儲分布到不同的獨立的節點中去做。
有人可能會問：“既然如此，為什么人們不說Hadoop是MPP(大規模并行處理)架構呢?”
關于這個問題嘛，請先問是不是，再問為什么。
在GreenPlum的官方文檔中就寫道：“Hadoop就是一種常見的MPP存儲與分析工具。Spark也是一種MPP架構。”來看下面的圖，更能體會到兩者的相似性。
問：這是什么架構?
答：MPP架構。
相信了解過MPP架構的讀者對這幅圖不會陌生。也許在不同的分布式數據庫產品中，節點角色的名稱會有差異，但總體而言都是一個主節點加上多個從節點的架構。
但是，還可以有其他答案，比如MapReduce on Yarn：
這幅圖或許大家有些陌生，但只不過是省略了資源調度的簡化版MapReduce運行時架構罷了。
當然，還可以有更多答案，如Spark：
自然還可以是Flink：
有人可能會說，雖然直觀上這些架構長得很像，但是MPP架構中的Master所負責的事情是不是與其他框架不一樣?
那么，MPP架構的Master做的什么事呢?它會接收SQL語句，解析它并生成執行計劃，將計劃分發到各個節點。那么，這與Spark SQL有區別嗎?不僅與Spark SQL沒有區別，與其他任何Hadoop生態圈類似架構如Hive SQL、Flink SQL都沒有區別。對于非SQL的輸入，邏輯也是一致的，只是沒有了解析SQL的步驟，但還是會生成執行圖分發到各個節點去執行，執行結果也可以在主節點進行匯總。
不僅是在計算上沒有區別，存儲架構上也沒有區別。下面是HDFS的架構圖：
所以回到最初說的那句話——MPP架構與Hadoop架構在理論基礎上幾乎是在講同一件事，即，把大規模數據的計算和存儲分布到不同的獨立的節點中去做。上面的幾幅架構圖印證了這一點。
既然MPP架構與Hadoop架構本質上是一回事，那么為什么很多人還要將兩者分開討論呢?我們可能經常聽到這樣的話：“這個項目的架構是MPP架構。”這似乎有意在說：“這可不是Hadoop那一套哦。”
這就與MPP架構的歷史有關系。雖然從理論基礎上兩者是一回事，但是MPP架構與Hadoop架構的發展卻是走的兩條路線。MPP架構雖然也是指的“大規模并行處理”，但是由于提出者是數據庫廠商，所以MPP架構在很多人眼中就成了“分布式數據庫”的代名詞，它處理的也都是“結構化”的數據，常常作為企業數據倉庫的解決方案。
而Hadoop生態圈是根正苗紅伴隨著“大數據”興起而發展起來的概念，它所要解決的是大規模數據量的存儲和計算，它的提出者也并非數據庫廠商，而是有著C端數據的互聯網企業。因此Hadoop架構雖然也解決“大規模并行處理”，但沒有了數據庫那一套東西的限制，處理的也大多是“非結構化”的數據(自然在最初階段也少了相關的優化)。當然，Hadoop生態圈也要考慮“結構化”的數據，這時Hive就成了Hadoop生態圈的數據倉庫解決方案。但是，Hadoop、Spark等框架的理論基礎與分布式數據庫仍然是一樣的。
廣義上講，MPP架構是一種更高層次的概念，它的含義就是字面含義，但是它本身并沒有規定如何去實現。Hadoop相關框架和各個分布式數據庫產品則是具體的實現。狹義上講，MPP架構成了分布式數據庫這種體系架構的代名詞，而Hadoop架構指的是以Hadoop框架為基礎的一套生態圈。
本文并不想僅僅從較高層次的架構設計來說明兩者是一回事，這樣還是缺乏說服力。下面，我們從分布式計算框架中最重要的過程——Shuffle——來展示兩者更多的相似性。
數據重分區
Shuffle是分布式計算框架中最重要的概念與過程之一。在MPP架構(分布式數據庫)中，這個數據重分區的過程與Hadoop相關框架在計算中的數據重分區過程也是一致的。
無論是Hadoop MapReduce，還是Spark或Flink，由于業務的需求，往往需要在計算過程中對數據進行Hash分區，再進行Join操作。這個過程中不同的框架會有不同的優化，但是歸根到底，可以總結為兩種方式。
其中一種方式就是直接將兩個數據源的數據進行分區后，分別傳輸到下游任務中做Join。這就是一般的“Hash Join”。
另一種方式是，當其中一個數據源數據較少時，可以將該數據源的數據分發到所有節點上，與這些節點上的另一個數據源的數據進行Join。這種方式叫做“Broadcast Join”。它的好處是，數據源數據較多的一方不需要進行網絡傳輸。
以上是Hadoop相關框架的實現。下面用一個具體的例子來看MPP架構對這一過程的思考。
在MPP架構中，數據往往會先指定分區Key，數據就按照分區Key分布在各個節點中。
現在假設有三張表，其中兩張為大表，一張為小表：
很自然地，訂單表會選擇訂單ID為做分區Key，產品表會選擇產品ID作為分區Key，客戶表會選擇客戶ID作為分區Key。給這些表中添加一些數據，并且執行一個查詢語句：
首先，訂單表要與客戶表做Join，Join Key是客戶ID。這種操作在Hadoop生態圈的分布式計算框架中，相當于對兩個表做了Hash分區的操作。不過由于客戶表已經按照客戶ID提前做好了分區，所以這時只需要對訂單表做重分區。在MPP架構中，會產生如下的結果：
此時，訂單表整個表的數據會發生重分區，由此產生網絡IO。這種情況相當于Hadoop架構中的“Hash Join”。
接著，需要讓結果與產品表按照產品ID做Join。這時，因為之前產生的結果的分區Key不是產品ID，看起來又需要將整個數據進行重分區。不過，注意到產品表是個小表，所以此時只需要將該表廣播到各個節點即可。結果如下：
在這個過程中，就只有小表的數據發生了網絡IO。這就相當于Hadoop架構中的“Broadcast Join”。兩者還有區別嗎?
前文在MPP架構的概念、歷史以及技術細節上與Hadoop架構做了對比，了解到了兩者一些極為相似的地方，而且在廣義上講，Hadoop就是MPP架構的一種實現。
然而前文也講到，由于傳播上的謬誤，現在人們說到MPP架構，主要指的是分布式數據庫，它處理的是結構化的數據，而Hadoop生態圈是由“大數據”這套概念發展而來，最初處理的都是非結構化的數據。以此為出發點，兩者到底在發展過程中產生了多大的區別呢?
對比的維度有很多，比如很多人會說，MPP架構的平臺封閉、擁有成熟的人才市場，而Hadoop架構平臺開放、人才專業培訓較少等。但這些并不是本質的區別。這里還是以技術指標作為維度來進行對比。
技術角度上來講，MPP產品最大的優勢是作業運行時間更快。這不難理解，因為MPP產品處理的都是結構化數據，本身就是從數據庫發展而來，擁有極為復雜的優化器對作業進行優化。這些優化器是各廠商最有價值的商業機密，自然是開源產品不能比的。不過另一個角度來看，這也是MPP產品相比于Hadoop相關產品不夠靈活的地方——它只能處理結構化數據。
有人說MPP產品能夠處理的數據量沒有Hadoop架構大。這種說法并不準確。Hadoop架構之所以能處理更大量的數據，其中一個原因是硬件成本較低，擴展更加的方便。實際上，經過精心設計的MPP架構照樣可以處理PB及以上級別的數據。有人說，MPP產品不能處理大規模數據，是因為元數據的量十分巨大。其實，同樣的問題也存在于Hadoop相關框架中。另一方面，Hadoop相關框架能處理多大量的數據，與具體的實現有很大關系。如果擁有足夠的資金可以對MPP產品進行擴展，而Hadoop相關產品我們又用基于內存的計算，那么，對比的結果一定是MPP產品能夠應對更大的數據量。如果非要從數據量這一維度來做對比，可能反而是Hadoop相關產品對小數據量更有優勢。比如想要存儲一個極小的表，MPP產品也許會根據分區Key將其拆分到100個節點中去，而HDFS用一個文件塊存儲就夠用了。
未來發展
前面講到MPP產品對結構化數據的計算和存儲都更有效率。其中一部分優化就包括了存儲時的“列存儲”技術，查詢時的“CBO優化”等等。這些都是Hadoop生態圈一開始比較缺乏的技術。但是隨著這些年的發展，這些技術早就融入到了Hadoop生態圈中，Hive、Spark框架的優化技術也越做越好，由此與MPP架構的技術差距也越來越小，甚至有覆蓋的趨勢。從最核心的技術上來看，兩者未來只會越來越像。可以預測，Hadoop架構的市場會越來越大。
不過，分布式數據庫產品在安全性等方面仍然提供著更成熟的解決方案，這是開源產品短時間內無法超越的。因此，“MPP架構”這個概念仍然會在政府、傳統企業中長期占有一席之地。
