1、Hadoop的HDFS支持海量数据的存储，而Oracle数据库则是关系型数据库，更擅长数据存储。Hadoop的MapReduce框架则擅长对海量数据进行分布式处理。相比之下，Oracle虽然可以搭建集群，但在数据量达到一定限度后，查询和处理的速度会显著下降，并且对硬件性能要求较高。在处理方式上，Hadoop和Oracle有着本质的区别。
2、hadoop是个轻量级的产品，又是开源的，不像dpf那么复杂，还要购买商业软件，搭个DPF环境需要费挺大力气的。hadoop能处理半结构化，非结构化数据。但hadoop要写mapreduce函数，这个比起SQL来，方便灵活性差太多了。
3、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。
4、Hbase作为Hadoop下的一个子项目，目前发展比较强大，和传统的关系型数据库oracle来比，两者各有优缺点，我们先看一个简单的表格。
5、大数据的特征主要包括数据体量巨大、处理速度快、数据种类多样和价值密度低。 管理方式上，传统数据库主要采用关系型数据库管理系统（RDBMS），如MySQL、Oracle等，而大数据的管理则更多依赖于分布式文件系统，如Hadoop的HDFS，以及NoSQL数据库，如MongoDB和Cassandra等。
1、在面对Oracle大数据量割接方案时，首先需明确当前使用的是哪个版本的Oracle数据库。针对不同版本，可采取的策略也有所差异。对于较高版本的Oracle数据库，expdp和impdp是常用的工具，它们提供了丰富的数据迁移能力，包括完整数据库、表、分区等数据的导出和导入。
2、负责向项目经理及时反馈软件开发中的情况，并根据实际情况提出改进建议。参与软件开发和维护过程中重大技术问题的解决，参与软件首次安装调试、数据割接、用户培训和项目推广。负责相关技术文档的拟订。负责对业务领域内的技术发展动态。
3、数据库：如果没有基础的话，建议多花时间，至少一个月，开始建议用mysql，然后是oracle，然后是sqlserver，这段时间最关键的就是sql语言的编写。 xml就是一种封装数据的格式，没啥好学的，练习一下怎么用dom4j或者jdom读写xml即可。 jsp，servlet，tomcat：这段时间说白了就是用jsp来做个网站。
在Oracle数据库中，导入和导出大数据量的方法有多种选择，其中包括利用PL/SQLDeveloper工具以及使用命令行工具。PL/SQLDeveloper是Oracle数据库中用于导入或导出数据库的主要工具。对于使用PL/SQLDeveloper进行操作，首先需要通过其菜单栏进行。
导入表数据（yes/no）：yes 导入整个导出文件（yes/no）：no yes . 正在将TEST的对象导入到 SCOTT . . 正在导入表 CMAMENU 4336行被导入 成功终止导入，但出现警告。
准备环境 确保你有足够的权限来执行导入操作。通常，需要拥有 IMP_FULL_DATABASE 或 DBA 权限。 导入操作 使用 imp 工具来导入 .dmp 文件。
sqlplus /nolog @ 输入第一步生成的.sql文件的位置 exit 以上步骤完成后，通过.bat文件执行.sql文件，系统将依据emp表的数据，每达到一定记录数时自动分段导出为多个.txt文件。具体记录数可以自行调整，以确保导出文件大小合适。
另一种方法是通过.cvs/.xls文件导入数据。大多数数据库图形界面都提供了这样的功能，可以将表信息导出为.cvs/.xls文件，然后再通过图形界面导入到目标数据库。这种方法适用于不同数据库间的转换，但需要注意的是，从Oracle导出的number类型数据到.cvs/.xls文件时可能会变成科学记数。
大数据量提交可能会造成系统瘫痪，所以不建议这样做。如果有需要，可以在导出insert语句的时候分批次commit（提交）。
