数据库与hadoop的区别和联系分布式数据库涉及精炼的数据，传统的分布式关系型数据库会定义数据元组的schema，存入取出删除的粒度较小 。分布式文件系统现在比较出名的有GFS(未开源)，HDFS(Hadoop distributed file system) 。分布式数据库现在出名的有Hbase，oceanbase 。
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 。
【关于hadoop与sqlserver的信息】两者的思路是一样，都是分布式并行处理 。本质肯定一样 ， 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和hive之间有什么关系?1、hive是hadoop的延申 。hadoop是一个分布式的软件处理框架，hive是一个提供了查询功能的数据仓库，而hadoop底层的hdfs为hive提供了数据存储 。hive将用户提交的SQL解析成mapreduce任务供hadoop直接运行，结合两者的优势，进行数据决策 。
2、Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行 。
3、Hadoop分为两大部分：HDFS、Mapreduce 。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算 。由于编写MapReduce程序繁琐复杂，而sql语言比较简单，程序员就开发出了支持sql的hive 。
hadoop,storm和spark的区别,比较Storm用于处理高速、大型数据流的分布式实时计算系统 。为Hadoop添加了可靠的实时数据处理功能 Spark采用了内存计算 。从多迭代批处理出发 ， 允许将数据载入内存作反复查询 ， 此外还融合数据仓库，流处理和图形计算等多种计算范式 。
实际流计算和批处理系统没有本质的区别，像storm的trident也有批概念，而mapreduce可以将每次运算的数据集缩小(比如几分钟启动一次)，facebook的puma就是基于hadoop做的流计算系统 。
Storm由java和clojure写成 ， storm的优点是全内存计算，因为内存寻址速度是硬盘的百万倍以上，所以storm的速度相比较hadoop非常快 。hadoop是实现了mapreduce的思想，将数据切片计算来处理大量的离线数据数据 。
Storm与Spark、Hadoop这三种框架，各有各的优点，每个框架都有自己的最佳应用场景 。所以，在不同的应用场景下，应该选择不同的框架 。
如果题主的hadoop指的是mapreduce的话 。Storm说白了就是一个跑起来不会停的mr，所以适合拿来做流式实时计算，和mr不是一个应用场景，不用比较 。spark相比mr最大的优势在于快速启动，mr是慢启动的 。
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