2、RDBMS与Hadoop：集成、重构与转型

RDBMS与Hadoop：集成、重构与转型

在当今的数据处理领域，关系型数据库管理系统（RDBMS）和Hadoop技术都有着各自独特的优势和应用场景。了解它们之间的差异以及如何将它们结合使用，对于数据处理和分析至关重要。

1. 概念差异

数据库设计自1970年E.F. Codd提出关系设计论文以来有了一些变革。如今的主流关系数据库系统（如Oracle或Microsoft SQL Server）虽不完全遵循Codd的设想，但仍使用其底层概念。关系型数据库有一个中央数据库服务器来存储数据，用户经过身份验证后（由数据库管理员定义）可以访问数据。此外，还有视图（用于管理细粒度权限）、触发器（根据数据“关系”操作数据）和索引（在读写数据时提高性能）等数据库对象。

关系型数据库的主要特点是可以为数据定义关系。以一家保险公司为例，它向个人客户销售各种（人寿、残疾、家庭）保险政策。客户的社会保险号码是唯一标识客户的良好选择。由于客户可能从保险公司购买多份保险，这些详细信息可能存储在不同的数据库表中，因此需要一种方法将所有这些数据与所属客户关联起来。关系型技术通过将社会保险号码作为客户表的主键或主要标识符，以及作为所有相关表（如人寿保险表或家庭保险表）的外键或引用标识符，轻松实现了这一点。

而使用HDFS进行存储的Hadoop和NoSQL数据库则有所不同。以HBase这个流行的NoSQL数据库为例，由于HDFS是分布式文件系统，数据会分散在所有数据节点上，与中央服务器不同。HBase使用Kerberos进行身份验证，但在细粒度授权方面的能力相比关系型数据库非常有限。HBase虽然提供索引功能，但与RDBMS提供的高级索引技术相比，其能力非常有限。主要的区别在于，HBase数据没