“大数据”是当今数字时代最热门的流行语之一。从小型初创企业到大型企业，每家公司都有资金购买大数据。突然间，我们看到了一些重要趋势的融合，这些趋势正在从根本上改变这个行业，而且由于互联网连接设备的数量不断增加，数据量激增。大数据正是开源框架Hadoop的用武之地。Hadoop提供了一个用于存储和检索大量数据以进行处理和分析的框架。但是Hadoop与其他数据库管理系统（如sqlserver）有什么不同呢？我们将重点介绍SQL和Hadoop之间的一些关键区别。

什么是hadoop软件(hadoop)？

Hadoop是一个开源的分布式处理框架，旨在满足网络公司索引和处理海量数据的需求，这得益于互联网设备的日益崛起和下一个称为社交媒体的重大发展。Google为后来被称为Hadoop的开发提供了灵感。它提供了一个允许处理大量数据的框架，以便提供方便的访问和动态加载数据。

什么是sql语句(sql)？

SQL是访问和操作数据库中数据的普遍工具。SQ服务器不再是开发人员、数据库管理员和分析人员使用的常规数据库管理系统。它是一个巨大的生态系统，它包含了不同的工具和服务，它们协同工作，提供非常复杂的数据平台管理任务。它是事务和决策支持系统和业务智能工具访问各种数据源的事实语言。事实上，SQL Server处理强制数据质量和一致性的处理要比Hadoop好得多。

hadoop与sql的区别

工具

–Hadoop是Apache软件基础项目和一个开放源码分布式处理软件框架，用于存储和处理大量数据涌入，并在商品硬件集群上运行应用程序。Hadoop提供了一个框架，允许处理大量数据，以便提供轻松访问和动态加载数据。另一方面，SQL是结构化查询语言的缩写，是事务和决策支持系统以及业务智能工具从不同来源访问和查询各种数据的事实语言。SQL是访问、操作和存储数据库中数据的普遍工具。

hadoop与sql的框架比较

–Hadoop生态系统的核心是两个主要组件——Hadoop分布式文件系统（HDFS）——一个分布式、可扩展和可移植的文件系统，用Java编写，用于跨计算机集群存储非常大的数据集；并提出了一种基于Java的分布式处理方法MapReduce。另一方面，SQLServer是关系数据库管理系统，是世界上众多商业和内部产品使用的最强大的数据平台之一，用于查询、操作和可视化各种数据源。

数据类型

–Hadoop设计用于任何数据类型，无论是结构化的、半结构化的还是非结构化的，这使得它在处理大数据时非常灵活。另一方面，SQL是一种专门为管理和查询关系数据库管理系统（RDBMS）中的数据而创建的编程语言。它基于关系数据库的实体关系模型，只能处理结构化数据。SQL不能用于非结构化数据，因为它们不符合没有易于识别的结构的数据模型。

处理

–HDFS是一个分布式文件系统，设计用于支持数据的批处理，这意味着数据是分批收集的，并且每个批都被发送处理。批次可以是从一天到一分钟的任何东西。因为它是为批处理而设计的，所以它没有随机读写的概念。相反，sqlserver作为一个通用的数据库平台，支持实时数据处理，这意味着数据一旦在源端产生，就会从发送方流到接收方。

hadoop和sql的性能

–Hadoop的体系结构有时会导致数据存储和数据访问之间的阻抗不匹配。它对存储的数据的限制或验证更少，而且它没有SQL开发的那样的最终用户功能和生态系统。另一方面，sqlserver在处理数据质量和一致性方面比Hadoop好得多，Hadoop使它能够利用基于SQL的数据分析和数据可视化工具的生态系统。然而，SQL也有一些缺点，包括处理大量数据的可伸缩性和对存储松散格式数据的支持。

hadoop与sql：比较图

总结 - hadoop的应用(of hadoop) vs. sql语句(sql)

Hadoop是最受欢迎和广泛接受的大数据工具，设计用于任何数据类型——结构化、非结构化或半结构化。但说到关系型数据库，SQL可能是最强大的内存和动态数据存储和管理系统。然而，现有的RDBMS解决方案（如SQL服务器）仅用于管理大量数据，而不适用于具有可变属性的非结构化或半结构化数据。与许多平台一样，Hadoop和sqlserver都有自己的优点和缺点。两者结合使用，你可以利用各自的优点，同时减少缺点。