rdbms与hadoop对比

RDBMS（关系型数据库管理系统）和Hadoop（分布式存储和处理框架）是两种不同的技术，它们有不同的使用场景和优缺点。

RDBMS是一种基于表格的数据存储方式，它使用SQL语言来处理和查询数据。RDBMS适用于需要高度结构化数据和事务处理的应用，例如金融交易和在线购物网站。RDBMS通常具有强大的ACID事务支持，能够确保数据的一致性和可靠性。然而，RDBMS的可扩展性有限，难以支持大规模的数据存储和处理。

Hadoop是一个分布式存储和处理框架，它可以存储和处理大规模的非结构化和半结构化数据。Hadoop使用HDFS（Hadoop分布式文件系统）来存储数据，并使用MapReduce模型来处理数据。Hadoop适用于需要处理大规模数据集的应用，例如搜索引擎和社交媒体网站。Hadoop具有良好的可扩展性和容错性，可以处理PB级别的数据。然而，Hadoop在处理复杂的事务和查询时效率较低。

总的来说，RDBMS适用于需要高度结构化数据和事务处理的应用，而Hadoop适用于需要处理大规模非结构化和半结构化数据的应用。在实际应用中，有些场景需要同时使用RDBMS和Hadoop来实现高效的数据存储和处理。