深入比较BigData20与MySQL的异同（bd2和mysql区别）

如今，随着大数据行业的快速发展，越来越多的企业使用大数据技术来处理海量的数据。而在大数据技术中，最具代表性的就是Hadoop生态系统。Hadoop生态系统中的两个核心技术就是HDFS和MapReduce。而对于关系型数据库中的MySQL，也是一个非常流行的数据库管理系统。BigData2.0和MySQL都是数据存储和管理的重要工具，两者在很多方面都不同。本文将深入比较这两个工具的异同点。

一、数据存储及处理的能力

由于存储设备的限制，MySQL在处理大量数据时，往往需要将数据分割成多个表，以避免出现性能和存储问题。相比之下，BigData2.0更适用于海量数据的存储和处理。Hadoop生态系统中的HDFS和MapReduce结合在一起可以实现大规模数据的存储和处理。而Hadoop还提供了许多工具和技术，如Pig和Hive，提供面向用户的数据处理和查询。

二、数据处理的速度

MySQL是一个非常传统的关系型数据库系统，支持多个事务同时对数据进行操作。但是，与此同时，MySQL也面临着数据处理速度较慢的问题。相比之下，BigData2.0的MapReduce程序可以通过将数据分解成小块，在多个节点上并行处理数据，从而提高处理速度。此外，Hadoop生态系统还提供了现代化的实时处理框架，如Spark，可以实时分析实时数据。

三、数据处理的灵活性

MySQL的优势之一在于其较高的灵活性。它可以更自由地适应各种业务需求。相比之下，BigData2.0的开发和部署需要耗费更多的工作，因为Hadoop生态系统中的工具通常基于Java编写，而且它们仍然需要使用命令行进行配置和管理。但是，随着Hadoop生态系统不断发展，出现了更多的GUI（图形用户界面）工具，如Ambari和Hue，以更好地管理和配置Hadoop生态系统。

BigData2.0和MySQL都是非常流行的数据管理系统。它们在数据存储能力、数据处理速度和数据处理灵活性方面有所不同。企业可以根据自身情况选择使用哪种数据管理工具。但是，对于面对海量数据处理的需求，BigData2.0显然更为合适。