Hadoop 与 SQL 之间的主要区别：

架构：Hadoop 是一个开源框架（或“生态系统”），它在计算机/服务器集群之间分布数据集并并行处理数据。 SQL 是一种特定领域的编程语言，用于处理关系数据库中的数据。

数据：Hadoop 一次写入数据； SQL 多次写入数据。 （Hadoop 和 SQL 多次读取数据。）

技能水平：Hadoop 比 SQL 更难学。 （但是，两者都需要代码知识。）

价格：Hadoop 和 SQL 是开源的并且可以免费使用。 但是，两者都会产生额外的设置和维护成本。

评论：Hadoop 在软件评论网站 G2.com 上的客户评分为 4.3/5。 因为 SQL 是一种编程语言，而不是作为“产品”提供，所以它在 G2 上没有得分。

组织依靠大数据为其业务提供动力，但许多团队都在为数据管理的复杂性而苦苦挣扎。 值得庆幸的是，Hadoop 和 SQL 更有效地处理大型数据集。 这些工具以独特的方式管理数据，这使得我们很难在同类的基础上比较它们。 但是，希望简化其技术堆栈的组织可能有理由选择其中一个。

在本文中，我们根据几个因素比较了 Hadoop 与 SQL，包括功能和客户评论分数。

什么是 Hadoop？
Apache Hadoop 是一个开源工具生态系统，可将数据集存储在分布式系统中并解决各种数据管理问题。

Hadoop 由四个组件组成：MapReduce、Yarn、库，以及最终在现成硬件上运行的 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS)。 Hadoop 处理各种数据集，使其成为希望从大量来源生成有价值数据洞察的组织的绝佳选择。它有利于处理大量数据。

Hadoop 对跨计算机和服务器集群的数据集进行分布式处理。它以并行方式处理数据，因此它可以同时在多台机器上工作。 HDFS 存储提交的数据，MapReduce 处理数据，Yarn 划分数据管理任务。

世界上一些最成功的技术组织都使用 Hadoop，包括 IBM、Pivo​​tal Software、Hadapt 和 Amazon Web Services。

什么是 SQL？
结构化查询语言 (SQL) 是一种开源的特定于领域的编程语言，用于在 Oracle、SQL Server 或 MySQL 等关系数据库管理系统 (RDMS) 中进行数据管理和处理数据流。 SQL 由 Oracle 开发，是一种用于分析查询的声明性语言。

有关我们的原生 SQL 连接器的更多信息，请访问我们的集成页面。

Hadoop 与 SQL：有什么区别？
也许 Hadoop 和 SQL 之间最大的区别在于这些工具管理和集成数据的方式。 SQL 只能处理有限的数据集，例如关系数据，并且难以处理更复杂的数据集。 Hadoop 可以处理大型数据集和非结构化数据。

当然，还有很多其他的区别：

Hadoop 线性扩展； SQL 是非线性的。
Hadoop的完整性低； SQL 是高完整性的。
Hadoop只能写一次； SQL 多次写入。
Hadoop具有动态模式结构； SQL 具有静态模式结构。
Hadoop 支持批处理（通过 HDFS）； SQL 没有。
Hadoop 比 SQL 更难学习，但更容易扩展。您可以轻松地将数据节点添加到 Hadoop 集群。
您选择的工具取决于您要管理的数据集。如果您需要处理大量数据，请选择 Hadoop。如果您不想要高级数据管理的复杂性，请选择 SQL。