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MPP(Massively Parallel Processing)和MR(MapReduce)是两种不同的数据处理框架，用于处理大规模数据集。它们有一些相似之处，但在原理和实现上存在一些显著的区别。

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(1)MPP：

MPP系统采用共享架构，其中多个处理单元(节点)共享相同的内存和存储资源。每个节点独立执行计算任务，但它们可以直接访问整个数据集。

(2)MR：

MapReduce采用分布式计算模型，任务被分解为Map和Reduce两个阶段，每个阶段都可以在不同的节点上并行执行。Map阶段处理数据并生成中间键值对，Reduce阶段对这些中间结果进行聚合。

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(1)MPP：

MPP系统通常支持复杂的查询和事务处理，可以在整个数据集上执行SQL查询等操作，而不仅仅是简单的Map和Reduce。

(2)MR：

MapReduce主要用于处理批处理任务，适用于离线数据处理。它的执行流程是Map阶段将数据切分成小块进行并行处理，然后Reduce阶段对这些部分结果进行合并。

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(1)MPP：

MPP系统通常使用共享存储，并且数据可以在整个集群中共享。这种架构有助于复杂查询的执行，因为查询可以在整个数据集上执行而无需数据移动。

(2)MR：

MapReduce系统中，数据通常被切分成小块并分布在各个节点上。Map阶段的计算在数据所在的节点上进行，Reduce阶段可能需要将数据移动到一个节点进行合并。

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(1)MPP：

适用于复杂的分析查询、交互式查询和事务处理。常见的MPP系统包括Teradata、Greenplum等。

(2)MR：

适用于大规模的批处理任务，对于离线数据分析和处理较为有效。Hadoop是一个典型的MapReduce框架。

总体而言，MPP系统更适用于需要支持复杂查询和事务处理的场景，而MapReduce更适合处理大规模的离线数据处理任务。