hadoop的hdfs支持量存储    mapreduce支持对的分布式处理

oracle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。要说比较可以比较hbase与oracle。hbase是一种，列式数据库，支持存储，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

 

HBASE可以做实时数据查询，而且效率很高

但要注意以下几点 1、Hbase Table的ROWKEY设计要合理 2、Hbase Table的INDEX需要自己创建（利用协处理器，或利用MAPREDUCE异步建立索引） 3、Hbase 不能直接用SQL查询，但可以使用开源SQL项目解决部分问题，比如phoenix 参考https://github.com/forcedotcom/phoenix phoenix 是基于0.92版本后的协处理器运行的，解决利用SQL在HBASE上执行聚合命令的问题 比如SUM\AVG\COUNT\MAX\MIN等 还包括LIMIT\SORT等操作 但是目前phoenix 目前还不支持JOIN操作，也不支持创建INDEX，此类方法任然需要自己实现。 我个人推荐自定义ENDPOINT（放弃SQL），自定义钩子可以直接绑定到phoenix 创建出来的表上 4、HBASE本身并不适合做为BI，需要通过MAPREDUCE定制业务。

 

百万级的数据，无论侧重OLTP还是OLAP，当然就是MySql了。

过亿级的数据，侧重OLTP可以继续Mysql，侧重OLAP，就要分场景考虑了。实时计算场景：强调实时性，常用于实时性要求较高的地方，可以选择Storm;批处理计算场景：强调批处理，常用于数据挖掘、分析，可以选择Hadoop;实时查询场景：强调查询实时响应，常用于把DB里的数据转化索引文件，通过搜索引擎来查询，可以选择solr/elasticsearch;企业级ODS/EDW/数据集市场景：强调基于关系性数据库的大数据实时分析，常用于业务数据集成，可以选择Greenplum；数据库系统一般分为两种类型：一种是面向前台应用的，应用比较简单，但是重吞吐和高并发的OLTP类型；一种是重计算的，对大数据集进行统计分析的OLAP类型。传统数据库侧重交易处理，即OLTP，关注的是多用户的同时的双向操作，在保障即时性的要求下，系统通过内存来处理数据的分配、读写等操作，存在IO瓶颈。OLTP（On-Line Transaction Processing，联机事务处理）系统也称为生产系统，它是事件驱动的、面向应用的，比如电子商务网站的交易系统就是一个典型的OLTP系统。OLTP的基本特点是： 数据在系统中产生； 基于交易的处理系统（Transaction-Based）； 每次交易牵涉的数据量很小； 对响应时间要求非常高； 用户数量非常庞大，主要是操作人员； 数据库的各种操作主要基于索引进行。 分析型数据库是以实时多维分析技术作为基础，即侧重OLAP，对数据进行多角度的模拟和归纳，从而得出数据中所包含的信息和知识。OLAP（On-Line Analytical Processing，联机分析处理）是基于数据仓库的信息分析处理过程，是数据仓库的用户接口部分。OLAP系统是跨部门的、面向主题的，其基本特点是： 本身不产生数据，其基础数据来源于生产系统中的操作数据（OperationalData）； 基于查询的分析系统； 复杂查询经常使用多表联结、全表扫描等，牵涉的数据量往往十分庞大； 响应时间与具体查询有很大关系； 用户数量相对较小，其用户主要是业务人员与管理人员；