‘壹’ hadoop与传统的关系型数据库(如oracle)相比,有什么优势及劣势
hadoop的hdfs支持海量数据量存储 maprece支持对海量数据的分布式处理x0dx0aoracle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x0dx0a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。x0dx0ahbase是一种nosql数据库，列式数据库，支持海量数据存储，支持列的扩展，但是查询操作较复杂，不如oracle这类关系型数据库简单，且只支持一个索引，但是Hbase在表结构设置合理情况下，查询速度跟数据量大小没有太大关系，即数据量的大小不会影响到查询速度，顺便说句Hbase查询速度可以达到ms级
‘贰’ hadoop与其他nosql数据库的区别
NoSQL是非关系型数据库，Hadoop框架中的HBase即为NoSQL数据库。
Hadoop是分布式软件框架，他有很多子模块，包含HDFS、MapRece以及HBase。
‘叁’ 关系型数据库与Hadoop的本质区别在什么地方
都是分布式并行处理，本质一样，不同的是应用场景不一样：
1、hadoop是个轻量级的产品，又是开源的，不像dpf那么复杂，还要购买商业软件，搭个DPF环境需要费挺大力气的。
2、hadoop能处理半结构化，非结构化数据。
但hadoop要写map rece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。
‘肆’ 非关系型数据库主要包括几类各有什么特点
NoSQL描述的是大量结构化数据存储方法的集合，根据结构化方法以及应用场合的不同，主要可以将NoSQL分为以下几类。
(1)Column-Oriented
面向检索的列式存储，其存储结构为列式结构，同于关系型数据库的行式结构，这种结构会让很多统计聚合操作更简单方便，使系统具有较高的可扩展性。这类数据库还可以适应海量数据的增加以及数据结构的变化，这个特点与云计算所需的相关需求是相符合的，比如GoogleAppengine的BigTable以及相同设计理念的Hadoop子系统HaBase就是这类的典型代表。需要特别指出的是，Big Table特别适用于MapRece处理，这对于云计算的发展有很高的适应性。
(2)Key-Value。
面向高性能并发读/写的缓存存储，其结构类似于数据结构中的Hash表，每个Key分别对应一个Value,能够提供非常快的查询速度、大数据存放量和高并发操作，非常适合通过主键对数据进行查询和修改等操作。Key-Value数据库的主要特点是具有极高的并发读/写性能，非常适合作为缓存系统使用。MemcacheDB、BerkeleyDB、Redis、Flare就是Key-Value数据库的代表。
(3)Document-Oriented。
面向海量数据访问的文档存储，这类存储的结构与Key-Value非常相似，也是每个Key分别对应一个Value,但是这个Value主要以JSON(JavaScriptObjectNotations)或者XML等格式的文档来进行存储。这种存储方式可以很方便地被面向对象的语言所使用。这类数据库可在海量的数据中快速查询数据，典型代表为MongoDB、CouchDB等。
NoSQL具有扩展简单、高并发、高稳定性、成本低廉等优势，也存在一些问题。例如，NoSQL暂不提供SQL的支持，会造成开发人员的额外学习成本;NoSQL大多为开源软件其成熟度与商用的关系型数据库系统相比有差距;NoSQL的架构特性决定了其很难保证数据的完整性，适合在一些特殊的应用场景使用。
‘伍’ 有哪些轻型的非关系型数据库
常见的非关系型数据库有：1、mongodb；2、cassandra；3、redis；4、hbase；5、neo4j。其中mongodb是非常着名的NoSQL数据库，它是一个面向文档的开源数据库。
常见的几种非关系型数据库：
1、MongoDB
MongoDB是最着名的NoSQL数据库。它是一个面向文档的开源数据库。MongoDB是一个可伸缩和可访问的数据库。它在c++中。MongoDB同样可以用作文件系统。在MongoDB中，JavaScript可以作为查询语言使用。通过使用sharding MongoDB水平伸缩。它在流行的JavaScript框架中非常有用。
人们真的很享受分片、高级文本搜索、gridFS和map-rece功能。惊人的性能和新特性使这个NoSQL数据库在我们的列表中名列第一。
特点：提供高性能；自动分片；运行在多个服务器上；支持主从复制；数据以JSON样式文档的形式存储；索引文档中的任何字段；由于数据被放置在碎片中，所以它具有自动负载平衡配置；支持正则表达式搜索；在失败的情况下易于管理。
优点：易于安装MongoDB；MongoDB Inc.为客户提供专业支持；支持临时查询；高速数据库；无模式数据库；横向扩展数据库；性能非常高。
缺点：不支持连接；数据量大；嵌套文档是有限的；增加不必要的内存使用。
2、Cassandra
Cassandra是Facebook为收件箱搜索开发的。Cassandra是一个用于处理大量结构化数据的分布式数据存储系统。通常，这些数据分布在许多普通服务器上。您还可以添加数据存储容量，使您的服务保持在线，您可以轻松地完成这项任务。由于集群中的所有节点都是相同的，因此不需要处理复杂的配置。
Cassandra是用Java编写的。Cassandra查询语言(CQL)是查询Cassandra数据库的一种类似sql的语言。因此，Cassandra在最佳开源数据库中排名第二。Facebook、Twitter、思科(Cisco)、Rackspace、eBay、Twitter、Netflix等一些最大的公司都在使用Cassandra。
特点：线性可伸缩；；保持快速响应时间；支持原子性、一致性、隔离性和耐久性(ACID)等属性；使用Apache Hadoop支持MapRece；分配数据的最大灵活性；高度可伸缩；点对点架构。
优点：高度可伸缩；无单点故障；Multi-DC复制；与其他基于JVM的应用程序紧密集成；更适合多数据中心部署、冗余、故障转移和灾难恢复。
缺点：对聚合的有限支持；不可预知的性能；不支持特别查询。
3、Redis
Redis是一个键值存储。此外，它是最着名的键值存储。Redis支持一些c++、PHP、Ruby、Python、Perl、Scala等等。Redis是用C语言编写的。此外，它是根据BSD授权的。
特点：自动故障转移；将其数据库完全保存在内存中；事务；Lua脚本；将数据复制到任意数量的从属服务器；钥匙的寿命有限；LRU驱逐钥匙；支持发布/订阅。
优点：支持多种数据类型；很容易安装；非常快（每秒执行约11万组，每秒执行约81000次）；操作都是原子的；多用途工具（在许多用例中使用）。
缺点：不支持连接；存储过程所需的Lua知识；数据集必须很好地适应内存。
4、HBase
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。
HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。
5、neo4j
Neo4j被称为原生图数据库，因为它有效地实现了属性图模型，一直到存储层。这意味着数据完全按照白板的方式存储，数据库使用指针导航和遍历图。Neo4j有数据库的社区版和企业版。企业版包括Community Edition必须提供的所有功能，以及额外的企业需求，如备份、集群和故障转移功能。
特点：它支持唯一的约束；Neo4j支持完整的ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)规则；Java API: Cypher API和本机Java API；使用Apache Lucence索引；简单查询语言Neo4j CQL；包含用于执行CQL命令的UI: Neo4j Data Browser。
优点：容易检索其相邻节点或关系细节，无需连接或索引；易于学习Neo4j CQL查询语言命令；不需要复杂的连接来检索数据；非常容易地表示半结构化数据；大型企业实时应用程序的高可用性；简化的调优。
缺点：不支持分片
‘陆’ GreenPlum和Hadoop什么关系
GreenPlum采取的是PostgreSql框架，是PostgreSql系的重要应用。从这个角度上可以知道GreenPlum是关系型数据库。
Hadoop框架是一种分布式的平台设计理念。它本身不是数据库。其中Impala可以认为是一种非关系型的数据库, Hive相当于SQL。
分布式，是多个方面的，最主要是存储方面。GreenPlum的分布式主要体现在多个机器文件存储，授权等方面。而Hadoop的文件管理方面，也是分布式的，因为只有分布式的部署才能最大效力的发回Hadoop的功能。
因此可以认为GreenPlum和Hadoop没有直接关系。
‘柒’ Hbase和Hive在Hadoop中的功能有什么联系他们怎么分别作业的.两个数据库不会有重复信息导致资源浪费吗
简单来说hive用来批量处理数据，HBase用来快速索引数据。
HBase是一个分布式的基于列存储的非关系型数据库。HBase的查询效率很高，主要由于查询和展示结果。
hive是分布式的关系型数据库。主要用来并行分布式 处理 大量数据。hive中的所有查询除了"select * from table;"都是需要通过Map\Rece的方式来执行的。由于要走Map\Rece，即使一个只有1行1列的表，如果不是通过select * from table;方式来查询的，可能也需要8、9秒。但hive比较擅长处理大量数据。当要处理的数据很多，并且Hadoop集群有足够的规模，这时就能体现出它的优势。
通过hive的存储接口，hive和Hbase可以整合使用。参见：http://wenku..com/view/faec57fb04a1b0717fd5dd00.html?st=1
‘捌’ hadoop和mysql区别
hadoop和mysql严格的来说没有任何关系，区别为hadoop是一种分布式计算框架，用于处理大量的数据，而mysql是数据库用来存放数据的。
但是一般来说，配合hadoop的数据库不是mysql这类传统的关系型数据库，因为当数据量非常大的时候，这些数据库的处理速度会非常慢（就算做了集群也一样慢），取而代之的则是hbase这类非关系型数据库，在大量数据处理过程中，处理速度会比较稳定。
2. hadoop跟mysql的区别是什么？
举个简单的例子。mysql就是一个麻袋，里面装的是数据。而hadoop则是一种很强大的工具，它的作用就是去处理包括这些麻袋在内的大数据。
所以，实际上他俩是不存在直接关系的。