adoop数据处理利器：SQL Server与Hadoop（sqlserver.h）

Hadoop 和 SQL Server 在现今数据处理领域中被经常用作比较，其中每个具有重要的优势，适用于不同的场景。Hadoop 是低成本存储解决方案，并且适用于大量数据的处理，而 SQL Server 则可在短时间内提供可靠的数据驱动模型和动态管理模型，准备处理结果。

Hadoop 具有成本低的关注点，它可以搭建出一个容量大，可扩展的分布式文件系统，用于存储各种类型的和格式的数据。它的地位是用户虚拟的可能的需求和使用情况，弹性的，允许弹性扩展或缩小集群节点，以适应不断变化的需求。这表明你可以根据当前存储需求而不是投资成本来处理数据，可以重新利用现有的资源来处理数据，使得计算成本低。

SQL Server 是 Microsoft 开发的关系型数据库管理系统，在即时查询和数据的存储和管理方面表现出卓越的性能，并允许用户进行大量的数据解析和处理，提供高可靠性和可缩放性。它拥有许多可用的功能，如安全存储，高性能查询，提供可靠的在线事务处理，自动数据压缩，表分区，以及允许复杂查询和报表处理的 Transact-SQL 语言。

虽然这些方法有着不同的特点，但是它们之间也存在一种互补性。 SQL Server 和 Hadoop 可以一起使用，使用 Hadoop 处理大量的数据，尤其是海量数据，然后将这些数据保存在 SQL Server 中，使得其他更高效的数据库应用成为可能。 例如，基于 Hadoop 分布式文件系统的并行处理可以将大型数据集分割成许多小型数据集，在这些小型数据集上进行查询和聚合，将结果保存在 SQL Server 中，可以提高对数据查询的效率。

因此，Hadoop 和 SQL Server 是一对强大的数据处理一对利器。 Hadoop 把成本降到了最低，而 SQL Server 以其强大的功能，安全可靠的运行性能和高可用性，使其成为被广泛使用的数据库开发和数据管理工具，从而成为强大的组合。