关系型数据库与Hadoop的本质区别在什么地方

一、关系型数据库与Hadoop的本质区别在什么地方

两者的思路是一样，都是分布式并行处理。本质肯定一样，不同的是应用场景不一样：

1、hadoop是个轻量级的产品，又是开源的，不像dpf那么复杂，还要购买商业软件，搭个DPF环境需要费挺大力气的。

2、hadoop能处理半结构化，非结构化数据。

但hadoop要写map reduce函数，这个比起SQL来，方便灵活性差太多了。。。

在处理结构化数据方面，个人觉得MPP的数据库性能其实不会比hadoop差，只是一提起MPP大家就会想到要服务器，外部存储，光纤网络，还要做很好的规划，觉得成本很高，所以都去追捧hadoop去了：）

参考：

二、hdfs是关系型数据库吗

1、HDFS，即Hadoop Distributed File System，是Hadoop项目中的核心组件之一，它是一个高度容错性的系统，被设计成能在低成本硬件上运行。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合处理大数据，如日志文件、大规模数据分析等。简单来说，HDFS是一个分布式文件系统，它允许数据在多个节点上进行存储和处理。

2、关系型数据库，如MySQL、Oracle、SQL Server等，是基于关系模型的数据库。在关系型数据库中，数据被组织成表，表与表之间通过关系进行连接。这些数据库使用SQL（结构化查询语言）来查询、更新和管理数据。关系型数据库强调数据的完整性和一致性，通常用于需要复杂查询和事务处理的应用场景。

3、HDFS与关系型数据库在设计和用途上存在显著差异。HDFS主要用于存储和处理非结构化或半结构化的大数据，如日志文件、社交媒体数据等，这些数据不适合直接存储在关系型数据库中。而关系型数据库则更侧重于结构化数据的存储和查询，支持复杂的数据关系、事务处理和索引功能。

4、举个例子，假设有一个电商平台，用户的点击流数据、购买记录等可以存储在HDFS中，以便于进行大规模的数据分析。而用户的账户信息、商品详情等结构化数据则更适合存储在关系型数据库中，以便于进行精确的查询和更新操作。

5、综上所述，HDFS作为一个分布式文件系统，与关系型数据库在数据存储、处理和分析方面有着本质的区别。HDFS不是关系型数据库，而是专为大数据处理设计的文件系统。

三、数据库与Hadoop的区别在哪里

1、关系数据库技术建立在关系数据模型之上，是主要用来存储结构化数据并支持数据的插入、查询、更新、删除等操作的数据库。Hadoop技术为面向大数据分析和处理的并行计算模型。两者反向不一样。

2、数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。

3、数据库是存放数据的仓库。它的存储空间很大，可以存放百万条、千万条、上亿条数据。但是数据库并不是随意地将数据进行存放，是有一定的规则的，否则查询的效率会很低。当今世界是一个充满着数据的互联网世界，充斥着大量的数据。

4、即这个互联网世界就是数据世界。数据的来源有很多，比如出行记录、消费记录、浏览的网页、发送的消息等等。除了文本类型的数据，图像、音乐、声音都是数据。