请阐述Hadoop（HDFS）与MySQL在数据存储和处理方面的主要差异。

解答思路：

对于这个问题，我们需要理解Hadoop（HDFS）和MySQL的基本概念和特性，然后对比两者的差异。可以从数据存储方式、应用场景、性能特点等方面进行比较。Hadoop（HDFS）是一个分布式文件系统，主要用于大数据的存储和处理；而MySQL是一个关系型数据库管理系统，主要用于结构化数据的存储和管理。因此，两者的区别主要在于其设计和应用领域的不同。

最优回答：

Hadoop（HDFS）和MySQL的区别主要体现在以下几个方面：

1. 数据存储方式：Hadoop（HDFS）是一个分布式文件系统，适合处理大量数据的存储和处理，而MySQL是一个关系型数据库管理系统，更适合处理结构化数据的存储和管理。
2. 应用领域：Hadoop（HDFS）主要用于大数据处理和分析，适用于需要处理海量数据的场景；而MySQL则广泛应用于各种需要处理结构化数据的应用场景，如网站、电商等。
3. 性能特点：Hadoop（HDFS）具有高性能、高可扩展性，适合处理大规模数据集；而MySQL则具有高效的事务处理能力和数据完整性保障。

1. Hadoop（HDFS）：是Hadoop的分布式文件系统，用于存储和处理大数据。它的设计目标是实现数据的容错性和可扩展性，以支持大规模数据集的处理和分析。
2. MySQL：是一个开源的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种应用场景，包括网站、电商等。它支持事务处理，具有高效的数据查询和更新能力，以及良好的数据完整性保障。

对于这个问题，还需要了解两者在处理数据的方式、数据存储结构等方面也存在差异。例如，Hadoop（HDFS）是面向块的数据存储，适合处理非结构化的数据；而MySQL则是面向行的数据存储，更适合处理结构化的数据。此外，两者在数据访问控制、数据安全性等方面也存在差异。这些差异使得两者在不同的应用场景中具有不同的优势和局限性。