架构

Hadoop能够支持一个开源框架，有关数据集分布在Hadoop中的计算机/服务器集群中，实现了同时处理数据。

SQL基于特定领域的语言、在关系数据库中用于执行数据库管理活动。

运营

Hadoop是一个平台，用于收集、处理、检索和从各种格式（包括XML、Text和JSON）的数据中提取模式。

SQL是一种编程语言，仅用于在关系数据库中存储、分析、检索和模式挖掘数据。

数据类型

它既可以处理有组织的数据，也可以处理非结构化的数据，一次发布数据，但多次读取数据更新。

它是一种结构化数据语言，允许多次写入和读取数据。

支持的

数据结构

支持NoSQL数据类型结构、列式数据结构等。

SQL基于RDBMS（关系数据库管理系统），其核心特性包括原子性、一致性、隔离性和持久性(ACID)。

容错性

极好的容错性。

高容错性。

  完整性

低完整性。

高完整性。

扩展性

扩展基于Hadoop的系统需要使用网络来连接计算机，使用Hadoop进行水平扩展既便宜又通用。

扩展SQL需要购买和配置新的SQL服务器，这既昂贵又耗时。

数据处理

提供在线分析处理(OLAP)，并且是大规模批量数据处理。

提供实时数据处理，也称为联机事务处理(OLTP)。

执行时间

可以同时运行数百万个搜索，其语句的执行速度非常快。

当处理数百万行语句时，SQL语法可能很慢。

交互

Hadoop使用合适的Java数据库连接与SQL系统交互来发送和接收数据。

SQL系统能够向Hadoop系统读写数据。

支持语言

Java编程语言被用来创建Hadoop框架。

SQL是一种经典的数据库语言，用于处理各种关系数据库如MySQL、Oracle、SQL Server等。

用例

当你需要管理大量非结构化、结构化或半结构化数据时，会用到它。

有效地处理少量数据，且只能处理结构化数据。