Mysql 简而言之，Hadoop和SQL之间的关系到底是什么？Hadoop会使SQL过时吗？请建议

通过自学，我已经准备好对SQL/DBMS有一个基本的/正确的理解，有人告诉我“Hadoop将在几年内淘汰SQL”。有人能告诉我这是怎么回事吗？SQL和Hadoop（如果有的话）之间有什么关系。Hadoop有新的查询语言吗？我真的很困惑。请帮忙。还是我应该放下所有的疑虑，认真学习SQL，以便掌握MySQL服务器的工作知识

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附言：我会确保不再问这样的非技术性问题。这一次请帮我一个忙。

Hadoop是一个分布式系统，设计用于处理大量（可能是）非结构化数据——想想Web服务器日志、文本文档等。它通常设计用于集群，通常是商品硬件，其中有多个处理节点执行映射/减少工作，以及跟踪/安排处理节点工作、处理故障、作业完成和其他概览任务的主节点。它使用的概念是从输入数据生成一些结果。映射部分涉及询问一些问题（通常是简单的，比如文档中每个单词的出现次数，但可能要复杂得多），而reduce部分接收映射器的输出，并将它们组合成一个摘要

最初使用Hadoop需要编写自己的map/reduce函数。由于这个原因，出现了像和这样的语言，它允许针对Hadoop集群发出类似SQL的语句，而不必编写map/reduce函数

另一方面，SQL有一个定义非常好的语法，用于从结构化数据中提取信息。如果数据被正确索引，您可以使用定义良好的SQL语言编写特殊查询。RDBMS提供了各种其他保证，以确保数据保持一致，并避免在节点发生故障时丢失数据。RDBMS也被设计为在多个节点上运行，但这更倾向于负载平衡和数据冗余（忽略切分，无论如何，切分应该与冗余相结合）

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RDBMS的典型用例是银行交易，您当然不希望在信用/借记操作过程中出现这种情况，而对于Hadoop，您可以考虑计算所有英文书籍（或任何其他书籍）中的所有单词语言——在这里，如果一个节点出现故障并被另一个节点替换了一半，您真的不太在乎。这些都是极端的例子，您当然可以在这两个方面做更多的工作，但我希望能够指出它们旨在解决的截然不同的业务问题。

谁告诉过您Hadoop会使SQL过时？它们的用途完全不同。一个允许您从（可能是）非结构化数据中收集信息（使用Mapreduce），而另一个要求您根据模式输入数据，但允许极其灵活的查询和各种ACID保证（这不是Hadoop的目的）。Hive（和Pig）是为针对Hadoop执行类似SQL的查询而创建的语言。但是，坦白地说，它们是完全不同的动物，对于不同的场景，告诉你Hadoop的人会使SQL过时被误导。而且，认真地，如果你想学习RDBMS，考虑MySQL上的PergReS. @ JangBar Ca A非常感谢。如果你能告诉我什么是Hadoop（外行术语）以及它是如何与SQL完全无关的，这会对我有帮助，而且会进一步帮助我。告诉我这件事的那个人最初是为了帮助我学习（我自己学习计算机科学课程），但现在由于某种病态的原因，他把我当作“制造业的竞争对手”，因为我对这些课程认真而坚定。我只是喜欢认真地学习这些技术知识，而不是成为任何人的竞争对手……嗯……请在您的评论/回答中添加更多内容。谢谢。嗯，Hadoop发明已经有几年了，人们仍然有这样的“洞察力”。无论如何，这个问题主要是基于意见的，因此不适合堆栈溢出。对不起，我投票关闭了它，然后决定它值得回答。