pg数据库与hadoop的关系，hadoop数据库和oracle 的区别

Hadoop适用于实时数据库吗(hadoop是分布式数据库吗)

1、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/Rece的，所以操作在毫秒级。

2、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，所以操作在毫秒级。

3、hadoop是分布式系统基础架构。hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。它可以使用户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。

大数据与Hadoop之间是什么关系

1、Hadoop本身就是大数据平台研发人员的工作成果，Hadoop是目前常见的大数据支撑性平台，Hadoop平台提供了分布式存储（HDFS）、分布式计算（MapReduce）、任务调度（YARN）、对象存储（Ozone）和组件支撑服务（Common）。

2、Hadoop中有很多方法可以加入多个数据集。MapReduce提供了Map端和Reduce端的数据连接。这些连接是非平凡的连接，并且可能会是非常昂贵的操作。Pig和Hive也具有同等的能力来申请连接到多个数据集。

3、大数据对hadoop有以下需求：大数据需要hadoop进行分布式存储，并且可以处理大量的数据。hadoop需要处理大数据的离线分析，包括数据挖掘、机器学习等。hadoop需要处理大数据的实时分析，包括实时数据挖掘、实时机器学习等。

4、Hadoop，Spark和Storm是目前最重要的三大分布式计算系统，Hadoop常用于离线的复杂的大数据处理，Spark常用于离线的快速的大数据处理，而Storm常用于在线的实时的大数据处理。

5、大数据是一系列技术的统称，经过多年的发展，大数据已经形成了从数据采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等一系列环节。

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、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、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。

4、)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。

5、reduce函数，这个比起SQL来，方便灵活性差太多了。在处理结构化数据方面，MPP的数据库性能其实不比hadoop差，只是一提起MPP就会 想到要服务器，外部存储，光纤网络，还要做很好的规划，觉得成本很高，所以都去追捧hadoop了。

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