hadoop与传统的关系型数据库(如oracle)相比,有什么优势及劣势?

hadoop的hdfs支持海量数据量存储mapreduce支持对海量数据的分布式处理

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

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。

hbase是一种nosql数据库，列式数据库，支持海量数据存储，支持列的扩展，但是查询 *** 作较复杂，不如oracle这类关系型数据库简单，且只支持一个索引，但是Hbase在表结构设置合理情况下，查询速度跟数据量大小没有太大关系，即数据量的大小不会影响到查询速度，顺便说句Hbase查询速度可以达到ms级

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。

一、hadoop是什么意思？

Hadoop是具体的开源框架，是工具，用来做海量数据的存储和计算的。

二、hadoop与大数据的关系

首先，大数据本身涉及到一个庞大的技术体系，从学科的角度来看，涉及到数学、统计学和计算机三大学科，同时还涉及到社会学、经济学、医学等学科，所以大数据本身的知识量还是非常大的。

从当前大数据领域的产业链来看，大数据领域涉及到数据采集、数据存储、数据分析和数据应用等环节，不同的环节需要采用不同的技术，但是这些环节往往都要依赖于大数据平台，而Hadoop则是当前比较流行的大数据平台之一。

Hadoop平台经过多年的发展已经形成了一个比较完善的生态体系，而且由于Hadoop平台是开源的，所以很多商用的大数据平台也是基于Hadoop搭建的，所以对于初学大数据的技术人员来说，从Hadoop开始学起是不错的选择。

当前Hadoop平台的功能正在不断得到完善，不仅涉及到数据存储，同时也涉及到数据分析和数据应用，所以对于当前大数据应用开发人员来说，整体的知识结构往往都是围绕大数据平台来组织的。随着大数据平台逐渐开始落地到传统行业领域，大数据技术人员对于大数据平台的依赖程度会越来越高。

当前从事大数据开发的岗位可以分为两大类，一类是大数据平台开发，这一类岗位往往是研发级岗位，不仅岗位附加值比较高，未来的发展空间也比较大，但是大数据平台开发对于从业者的要求比较高，当前有不少研究生在毕业后会从事大数据平台开发岗位。

另一类是大数据应用开发岗位，这类岗位的工作任务就是基于大数据平台(Hadoop等)来进行行业应用开发，在工业互联网时代，大数据应用开发岗位的数量还是比较多的，而且大数据应用开发岗位对于从业者的要求也相对比较低。

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