pg数据库与hadoop区别，数据库和hadoop

hadoop与传统的关系型数据库(如oracle)相比,有什么优势及劣势?_百度...

1、其实这两个东西不是同类 hadoop是一个分布式云处理架构，倾向于数据计算 而oracle是一个关系型数据库，倾向于数据存储。要说比较可以比较hbase与oracle。

2、oracle虽然可以搭建集群，但是当数据量达到一定限度之后查询处理速度会变得很慢，且对机器性能要求很高。

3、主要是方向的差异。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。

4、Hbase作为Hadoop下的一个子项目，目前发展比较强大，和传统的关系型数据库oracle来比，两者各有优缺点，我们先看一个简单的表格。

相关问答

Q1: spark和hadoop的区别

1、spark和hadoop的区别 据我了解Spark和Hadoop都是大数据处理框架，但它们在处理方式和使用场景上有所不同。 Spark是一个内存计算引擎。Spark支持多种编程语言。它适用于实时数据处理和迭代计算任务。

2、计算不同：spark和hadoop在分布式计算的具体实现上，又有区别；hadoop中的mapreduce运算框架，一个运算job，进行一次map-reduce的过程；而spark的一个job中，可以将多个map-reduce过程级联进行。

3、spark和hadoop的区别就是原理以及数据的存储和处理等。Hadoop一个作业称为一个Job，Job里面分为Map Task和Reduce Task阶段，每个Task都在自己的进程中运行，当Task结束时，进程也会随之结束。

4、解决问题的层面不一样 首先，Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。

5、Hadoop和Spark都是集群并行计算框架，都可以做分布式计算，它们都基于MapReduce并行模型。Hadoop基于磁盘计算，只有map和reduce两种算子，它在计算过程中会有大量中间结果文件落地磁盘，这会显著降低运行效率。

Q2: 数据库与hadoop的区别和联系

分布式数据库涉及精炼的数据，传统的分布式关系型数据库会定义数据元组的schema，存入取出删除的粒度较小。 分布式文件系统现在比较出名的有GFS(未开源)，HDFS(Hadoop distributed file system)。分布式数据库现在出名的有Hbase，oceanbase。

主要是方向的差异。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。

都是分布式并行处理，本质一样，不同的是应用场景不一样：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。hadoop能处理半结构化，非结构化数据。

Q3: 数据库与Hadoop的区别在哪里?

1、其实这两个东西不是同类 hadoop是一个分布式云处理架构，倾向于数据计算而oracle是一个关系型数据库，倾向于数据存储。要说比较可以比较hbase与oracle。

2、都是分布式并行处理，本质一样，不同的是应用场景不一样：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。hadoop能处理半结构化，非结构化数据。

3、)成本：nosql资料库简单易部署，基本都是开源软体，不需要像使用oracle那样花费大量成本购买使用，相比关系型资料库价格便宜。

4、数据库与hadoop与分布式文件系统的区别和联系 用向外扩展代替向上扩展 扩展商用关系型数据库的代价是非常昂贵的。它们的设计更容易向上扩展。要运行一个更大 的数据库，就需要买一个更大的机器。

Q4: 关系型数据库与Hadoop的本质区别在什么地方

1、都是分布式并行处理，本质一样，不同的是应用场景不一样：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。hadoop能处理半结构化，非结构化数据。

2、主要是方向的差异。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。

3、与关系数据库不同的是，HBase只有一个索引——行键，通过巧妙的设计，HBase中所有访问方法，或者通过行键访问，或者通过行键扫描，从而使整个系统不会慢下来。

4、其实这两个东西不是同类 hadoop是一个分布式云处理架构，倾向于数据计算而oracle是一个关系型数据库，倾向于数据存储。要说比较可以比较hbase与oracle。

5、非结构化资料。但hadoop要写mapreduce函式，这个比起SQL来，方便灵活性差太多了。Hbase作为Hadoop下的一个子项目，目前发展比较强大，和传统的关系型数据库oracle来比，两者各有优缺点，我们先看一个简单的表格。

6、图像数据的格式。而SQL 就不能很好地适应这些任务。分布式文件系统（dfs）和分布式数据库都支持存入，取出和删除。但是分布式文件系统比较暴力，可以当做key/value的存取。

Q5: hadoop和hadoop有什么区别?

1、hadoop是一种分布式系统的平台，通过它可以很轻松的搭建一个高效、高质量的分布系统，而且它还有许多其它的相关子项目，也就是对它的功能的极大扩充，包括Zookeeper，Hive，Hbase等。

2、Hadoop是一个开源的分布式处理框架，它能够处理和存储大规模数据集，是大数据处理的重要工具。Hadoop主要由两个核心组件构成：Hadoop Distributed File System (HDFS) 和 Hadoop MapReduce。

3、计算的总体架构. HDFS (Hadoop 分布式文件系统) (1)设计思想：分而治之，将大文件大批量文件，分布式存放在大量服务器上，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析。

4、Hadoop分布式文件系统是指被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。

5、Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。

6、spark和hadoop的区别如下：诞生的先后顺序：hadoop属于第一代开源大数据处理平台，而spark属于第二代。属于下一代的spark肯定在综合评价上要优于第一代的hadoop。

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