RDBMS和Hadoop是两种不同的数据处理和管理技术，以下是它们的详细讲解和区别。
什么是RDBMS？
RDBMS是关系型数据库管理系统的缩写，它采用关系模型储存数据并且通过SQL查询语言来操作数据。RDBMS数据模型是被广泛采用的商用数据库。
以MySQL为例，下面是一个示例表：
CREATE TABLE students (
id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(50) NOT NULL,
age INT,
gender VARCHAR(10)
);
上述代码中定义了一个名为students的表，它具有id、name、age、gender四个列。其中id列为主键，保证了每一行的数据都是唯一的。
什么是Hadoop？
Hadoop是一个开源框架，用于处理和存储大型数据集。它能够处理非结构化数据和结构化数据。
Hadoop最核心的两个部分是HDFS和MapReduce。HDFS用于存储数据，而MapReduce用于分布式处理数据。
MapReduce工作过程如下：
- 输入数据被分为许多小块
- Map任务输入的数据采用键值对的形式，将输入数据映射为一个中间键值对的集合
- Reduce任务对中间键值对进行处理生成最终的输出
RDBMS和Hadoop的区别
RDBMS和Hadoop有如下的区别：
- 数据处理方式
RDBMS采用的是结构化数据处理方式，而Hadoop则可以同时处理结构化数据和非结构化数据。Hadoop通过MapReduce对分布式数据进行处理。这种处理方法具有可扩展性，可以处理更大规模的数据。
- 数据处理速度
RDBMS通过高效的索引和优化查询语句实现了很快的查询速度，但是其性能有一定的局限性，难以处理PB级别以上的数据。Hadoop采用分布式处理方式，它的处理速度比RDBMS更快，在处理PB级别以上的数据时，Hadoop表现更为优秀。
- 数据一致性
RDBMS通过事务保证数据的一致性，而Hadoop则是通过数据的冗余备份，保证数据的可靠性和完整性。
- 数据存储方式
RDBMS采用的是垂直扩展方式，即通过增加硬件性能来扩展数据的容量。Hadoop则采用的是水平扩展方式，即通过增加集群节点来扩展数据的容量。
- 默认存储格式
RDBMS默认采用的存储格式是行存储方式。Hadoop则默认采用的存储格式是列存储方式。
示例说明
假设我们有一个网站，记录了很多用户的访问记录，每个用户的日志数据大小在10KB~2MB之间。我们要求对这些数据进行分析处理，并得出以下信息：
- 用户访问最频繁的页面
- 用户访问的时间点分布
- 用户在网站停留的平均时长
如果采用RDBMS，需要建立多张表，对每个表进行索引和优化查询，然后再通过多个SQL语句进行分析。如果数据量比较大，处理速度较慢。
如果采用Hadoop，则可以将所有日志文件存储在HDFS中，然后通过MapReduce执行以下几个过程：
- 统计每个页面被访问的次数和用户ID
- 将时间点进行分段统计，得到用户访问的时间点分布
- 计算每个用户在网站停留的时长，求出平均值
通过上述过程，Hadoop能够很快地处理PB级别以上的数据，并且具有更好的扩展性。