关系型资料库与Hadoop的本质区别在什么地方1、都是分布式并行处理 ， 本质一样，不同的是应用场景不一样：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 。hadoop能处理半结构化，非结构化数据 。
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、hadoop是个轻量级的产品，又是开源的，不像dpf那么复杂，还要购买商业软体，搭个DPF环境需要费挺大力气的 。hadoop能处理半结构化，非结构化资料 。但hadoop要写mapreduce函式 ， 这个比起SQL来，方便灵活性差太多了 。
4、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 。
5、数据库与hadoop与分布式文件系统的区别和联系 用向外扩展代替向上扩展 扩展商用关系型数据库的代价是非常昂贵的 。它们的设计更容易向上扩展 。要运行一个更大 的数据库，就需要买一个更大的机器 。
大数据的定义是什么?1、大数据的基本概念指那些数据量特别大、数据类别特别复杂的数据集，这种数据集不能用传统的数据库进行转存、管理和处理 ， 是需要新处理模式才能具有更强大的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增差率和多样化的信息资产 。
2、大数据（big data） ， IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产 。
3、大数据是指规模巨大、复杂度高、处理速度快的数据集合 。这些数据集合通常无法使用传统的数据处理方法和工具进行处理和分析 。
4、大数据是指在一定时间内 ， 常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合 。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式，以具备更强的决策、洞察和流程优化能力 。
5、世纪初获得了动力，当时行业分析师Doug Laney将现在主流的大数据定义表达为三个V ：卷 ， 组织从各种来源收集数据，包括业务交易，社交媒体和来自传感器或机器到机器数据的信息 。
大数据下的地质资料信息存储架构设计1、大数据下的地质资料信息存储架构设计 根据国土资源部做出的全面推进地质资料信息服务集群化产业化工作的部署 ， 国土资源部倡导全国地质资料馆使用国土资源部信息中心开发的地质资料信息集群化共享服务平台，实现地质资料信息的存储和共享 。
2、摘要 地质资料是地质工作取得的重要信息资源，随着信息化建设的发展及社会对服务需求及服务质量的不断提升 ， 通过建设地质资料数据中心 ， 实现数据资源的集群化管理 ， 服务系统集成及数据共享 ， 提供多元化的服务 ， 从而提升管理及服务水平是十分必要的 。
3、基于嵌入式架构的存储系统 节点NVR架构主要面向小型高清监控系统，高清前端数量一般在几十路以内 。系统建设中没有大型的存储监控中心机房 ， 存储容量相对较小 ， 用户体验度、系统功能集成度要求较高 。
4、如何在大数据时代背景下完善地质资料的信息管理，成为所有档案工作者迫切需要解决的问题 。
【mongodb应用实例 mongodb国内外研究现状】5、大数据的三大技术支撑要素：分布式处理技术、云技术、存储技术 。
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