Hadoop 和 NoSQL 都与大数据密切相关。它们都非常适合管理大型数据集和处理各种数据格式。看起来他们是竞争对手，但事实是，他们不是。 尽管 它们都用于大数据处理，但它们都是为不同的工作负载而 设计 的。
Hadoop 适用于分析和历史档案用例，而 NoSQL 适用于运行当前工作负载。
简单来说，
- NoSQL 是处理海量大数据的分布式数据库基础设施；
- 而 Hadoop 是允许进行大规模并行计算的文件系统。
大数据爆炸促使组织以更好的方式存储、管理和分析数据，以获得竞争优势。凭借上述所有优势，Hadoop 和 NoSQL 的强强联合可以成为满足公司当前和未来大数据需求的强大而有效的解决方案。
使用NoSQL存储大数据
NoSQL 也称为 Not Only SQL，是一种不同的数据库框架。分析来自各种来源的大量数据的需求催生了 NoSQL。它可用于实时数据分析和物联网。许多组织正在将 NoSQL 作为一种云友好的解决方案来应对他们的大数据挑战。NoSQL和关系 DBMS (RDBMS)之间的选择取决于您的业务数据需求。对于数据工作负载更倾向于处理和分析大量不同数据的组织而言，NoSQL 被证明是一种有益的选择。
使用 Hadoop存储和计算大数据
存储和分析计算来自各种来源的大量数据成为一项难以管理 和无法完成的任务。 Hadoop 通过高效且经济高效地管理原始数据，执行稳健的分析数据管理和分析任务，帮助公司解决这个问题。
金融、电信、零售、电子商务等行业可以利用Hadoop，通过分析投标数据量，从海量数据中提取重要信息，找出客户的需求。因此，企业可以使用这项技术来找出其产品的确切客户。他们还可以根据收集到的信息跟踪用户之前的旅程，并根据客户的兴趣，为客户提供更好的建议。
Hadoop 将成为数字世界中数据摄取的重要组成部分，而不是取代其他数据库。
Hadoop 已成为企业的首选数据管理工具。