hadoop和mysql区别

hadoop和mysql严格的来说没有任何关系，区别为hadoop是一种分布式计算框架，用于处理大量的数据，而mysql是数据库用来存放数据的。

但是一般来说，配合hadoop的数据库不是mysql这类传统的关系型数据库，因为当数据量非常大的时候，这些数据库的处理速度会非常慢（就算做了集群也一样慢），取而代之的则是hbase这类非关系型数据库，在大量数据处理过程中，处理速度会比较稳定。

2. hadoop跟mysql的区别是什么？

举个简单的例子。mysql就是一个麻袋，里面装的是数据。而hadoop则是一种很强大的工具，它的作用就是去处理包括这些麻袋在内的大数据。

所以，实际上他俩是不存在直接关系的。

hadoop一般是应用于冷数据处理，对于实时数据，如果非要使用，可以变着方法使用。方法一：在hadoop上使用hbase数据库，以为hbase是不走Map/Reduce的，所以 *** 作在毫秒级。方法二：将业务数据用程序分成实时数据和冷数据，实时数据存于关系数据库，冷数据存到hadoop。比如：将最近一个月的数据存到关系数据库，用做实时响应业务处理。将一个月以前的数据存到hadoop，用作历史数据查询以及统计分析，数据挖掘等。

通过Map/Reduce进行批处理递送到Apache

Hadoop仍然是中枢环节。,但随着要从“超思维速度“分析方面获取竞争优势的压力递增，因此Hadoop(分布式文件系统)自身经历重大的发展。科技的发展允许实时查询，如Apache

Drill,Cloudera

Impala和Stinger

Initiative正脱颖而出，新一代的资源管理Apache

YARN

支持这些。

为了支持这种日渐强调实时性 *** 作,发布一个新MySQL

Applier

for

Hadoop(用于Hadoop的MySQL

Applier)组件。它能够把MySQL中变化的事务复制到Hadoop

/

Hive

/

HDFS。Applier

组件补充现有基于批处理Apache

Sqoop的连接性。

这个组件(MySQL

Applier

for

Hadoop)的复制是通过连接MySQL主服务，一旦二进制日志被提交，就读取二进制日志事务，并且把它们写到HDFS.

这个组件使用libhdfs提供的API，一个C库 *** 作HDFS中的文件。这库由Hadoop版本预编译生成的。

它连接MySQL主服务读二进制日志，然后提取发生在主服务上的行插入事件，解码事件,提取插入到行的每个字段的数据,并使用满意的处理程序得到被要求的格式数据。把它追加到HDFS

中一个文本文件。

数据库被映射为单独的目录,它们的表映射为子目录，保存在数据仓库目录。每个表的数据被写到Hive/

HDFS中文本文件(称为datafile1.txt)。数据可以用逗号格式分隔或其他格式,那可用命令行参数来配置的。

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