1. Hadoop和MPPDB的概述

Hadoop和MPPDB是两个处理大数据的技术框架。Hadoop是一个开源的分布式计算框架，提供了存储和处理大规模数据集的能力。它主要包括了Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，HDFS）和MapReduce计算模型。MPPDB是一种基于大规模并行处理（Massively Parallel Processing，MPP）架构的关系型数据库，具备高性能的数据处理和查询能力。

2. 数据处理方式的不同

Hadoop主要使用MapReduce模型进行数据处理，它将数据划分为小块，分发到不同的节点上进行计算，并最终将结果合并。MapReduce适用于处理批量数据，但对于实时数据处理支持较弱。MPPDB采用并行计算的技术，将数据水平划分为多个片段，分发到不同的节点上并行执行，以实现快速的数据处理。相对于Hadoop，MPPDB支持更高效的SQL查询，可以在更短的时间内完成复杂查询操作。

3. 数据存储结构的不同

Hadoop使用HDFS作为底层存储系统，通过将数据分布到集群中的多个节点上，提供了高容错性和可伸缩性。数据以文件的形式存储在HDFS中，适合存储大规模的非结构化数据。MPPDB则采用了分布式数据库的方式进行数据存储，数据以表格的形式组织，支持关系型数据库的数据模型。MPPDB的数据存储结构更适合处理结构化数据，并且具备更好的数据一致性和事务支持。

4. 应用场景和适用性的不同

由于Hadoop的分布式计算和存储能力，它在大规模数据处理、数据仓库和日志分析等领域有着广泛的应用。Hadoop适用于需要处理海量非结构化数据，且对实时性要求相对较低的场景。而MPPDB则更适用于需要进行复杂查询和实时数据分析的场景，例如在线交易处理、大规模数据库应用和数据仓库等。