Elasticsearch和Solr都是流行的分布式搜索引擎，但它们在一些方面有所不同。
Elasticsearch使用倒排索引和分片等技术来处理数据。倒排索引能够快速地查找某个词条在文档中出现的位置，同时支持高效的聚合操作和排序功能。而分片则可以将数据分散存储在多个节点上，以实现高可用性和可扩展性。
Solr则采用类似于关系数据库的数据结构，使用B树索引和文档缓存等技术来提高性能。相比之下，Solr具有更强的事务性和ACID特性，适用于需要高度控制数据一致性和完整性的场景。
Elasticsearch采用Master-Slave架构来保证集群的高可用性和可扩展性。每个节点都可以成为Master或者Slave，Master节点负责集群的管理、索引的分配和复制等工作；Slave节点负责接收查询请求并返回结果。这种设计使得Elasticsearch能够自动发现新节点并将其加入到集群中，同时还支持Shard Rebalancing等功能，以应对节点失败、新增数据等情况。
Solr则采用Zookeeper来管理集群的状态和配置信息。Zookeeper负责协调各个节点之间的通信、管理节点的状态和角色以及分发配置信息等任务。但是，这种架构需要单独部署Zookeeper集群，并且在一些情况下可能会产生额外的复杂度。
Elasticsearch采用基于DSL（Domain Specific Language）的查询语法，支持大量的查询类型和聚合操作。用户可以通过编写JSON格式的查询语句来完成各种搜索和过滤操作。
Solr则采用基于XML的查询语法，也支持各种查询类型和聚合操作。不同的是，它还提供了更加灵活的查询语法，允许用户在查询中使用变量、函数等语法元素。
综上所述，Elasticsearch和Solr各自具有特点，在不同场景下选择适合自己的搜索引擎是非常重要的。