hdfs文件系统可以代替mysql吗

不能。

不是一个概念。mysql是传统的关系型数据库。hdfs是nosql hadoop的存储方式。hdfs是分布式的自带高可用存储，文件格式跟mysql的存储引擎不一样。大数据离线存储，当然是hdfs更合适。通过Map/Reduce进行批处理递送到Apache Hadoop仍然是中枢环节。但随着要从“超思维速度“分析方面获取竞争优势的压力递增，因此Hadoop(分布式文件系统)自身经历重大的发展。

科技的发展允许实时查询，如Apache Drill, Cloudera Impala和Stinger Initiative正脱颖而出，新一代的资源管理Apache YARN 支持这些。为了支持这种日渐强调实时性 *** 作,我们正发布一个新MySQL Applier for Hadoop(用于Hadoop的MySQL Applier)组件。它能够把MySQL中变化的事务复制到Hadoop / Hive / HDFS。Applier 组件补充现有基于批处理Apache Sqoop的连接性。

hadoop的hdfs支持海量数据量存储mapreduce支持对海量数据的分布式处理\x0d\x0aoracle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\x0d\x0a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，倾向于数据存储。要说比较可以比较hbase与oracle。\x0d\x0ahbase是一种nosql数据库，列式数据库，支持海量数据存储，支持列的扩展，但是查询 *** 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

hdfs的特点

一、hdfs的优点

1.支持海量数据的存储：一般来说，HDFS存储的文件可以支持TB和PB级别的数据。

2.检测和快速应对硬件故障：在集群环境中，硬件故障是常见性问题。因为有上千台服务器连在一起，故障率很高，因此故障检测和自动恢复hdfs文件系统的一个设计目标。假设某一个datanode挂掉之后，因为数据是有备份的，还可以从其他节点里找到。namenode通过心跳机制来检测datanode是否还存活。

3.流式数据访问：（HDFS不能做到低延迟的数据访问，但是HDFS的吞吐量大）=》Hadoop适用于处理离线数据，不适合处理实时数据。HDFS的数据处理规模比较大，应用一次需要大量的数据，同时这些应用一般都是批量处理，而不是用户交互式处理。应用程序能以流的形式访问数据库。主要的是数据的吞吐量，而不是访问速度。访问速度最终是要受制于网络和磁盘的速度，机器节点再多，也不能突破物理的局限。

4.简化的一致性模型：对于外部使用用户，不需要了解hadoop底层细节，比如文件的切块，文件的存储，节点的管理。一个文件存储在HDFS上后，适合一次写入，多次读取的场景。因为存储在HDFS上的文件都是超大文件，当上传完这个文件到hadoop集群后，会进行文件切块，分发，复制等 *** 作。如果文件被修改，会导致重新触发这个过程，而这个过程耗时是最长的。所以在hadoop里，2.0版本允许数据的追加，单不允许数据的修改。

5.高容错性：数据自动保存多个副本，副本丢失后自动恢复。可构建在廉价的机器上，实现线性扩展。当集群增加新节点之后，namenode也可以感知，将数据分发和备份到相应的节点上。

6.商用硬件：Hadoop并不需要运行在昂贵且高可靠的硬件上。它是设计运行在商用硬件（在各种零售店都能买到的普通硬件）的集群上的，因此至少对于庞大的集群来说，节点故障的几率还是非常高的。HDFS遇到上述故障时，被设计成能够继续运行且不让用户察觉到明显的中断。

二、HDFS缺点（局限性）

1、不能做到低延迟数据访问：由于hadoop针对高数据吞吐量做了优化，牺牲了获取数据的延迟，所以对于低延迟数据访问，不适合hadoop。对于低延迟的访问需求，HBase是更好的选择。

2、不适合大量的小文件存储 ：由于namenode将文件系统的元数据存储在内存中，因此该文件系统所能存储的文件总数受限于namenode的内存容量。根据经验，每个文件、目录和数据块的存储信息大约占150字节。因此，如果有一百万个小文件，每个小文件都会占一个数据块，那至少需要300MB内存。如果是上亿级别的，就会超出当前硬件的能力。

3、修改文件：对于上传到HDFS上的文件，不支持修改文件。Hadoop2.0虽然支持了文件的追加功能，但是还是不建议对HDFS上的文件进行修改。因为效率低下。HDFS适合一次写入，然后多次读取的场景。

4、不支持用户的并行写：同一时间内，只能有一个用户执行写 *** 作。

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