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。

NoSQL太火，冒出太多产品了，保守估计也成百上千了。

互联网公司常用的基本集中在以下几种，每种只举一个比较常见或者应用比较成功的例子吧。

1. In-Memory KV Store : Redis

in memory key-value store，同时提供了更加丰富的数据结构和运算的能力，成功用法是替代memcached，通过checkpoint和commit log提供了快速的宕机恢复，同时支持replication提供读可扩展和高可用。

2. Disk-Based KV Store: Leveldb

真正基于磁盘的key-value storage, 模型单一简单，数据量不受限于内存大小，数据落盘高可靠，Google的几位大神出品的精品，LSM模型天然写优化，顺序写盘的方式对于新硬件ssd再适合不过了，不足是仅提供了一个库，需要自己封装server端。

3. Document Store: Mongodb

分布式nosql，具备了区别mysql的最大亮点：可扩展性。mongodb 最新引人的莫过于提供了sql接口，是目前nosql里最像mysql的，只是没有ACID的特性，发展很快，支持了索引等特性，上手容易，对于数据量远超内存限制的场景来说，还需要慎重。

4. Column Table Store: HBase

这个富二代似乎不用赘述了，最大的优势是开源，对于普通的scan和基于行的get等基本查询，性能完全不是问题，只是只提供裸的api,易用性上是短板，可扩展性方面是最强的，其次坐上了Hadoop的快车，社区发展很快，各种基于其上的开源产品不少，来解决诸如join、聚集运算等复杂查询。

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