文章目录一. Doris简介二. Doris 整体架构2.1 Doris 整体架构简介2.2 Doris 数据分布2.3 Doris 的使用方式三. Doris关键技术3.1 数据可靠性3.2 易运维3.3 MySQL 兼容性3.4 支持 MPP四. Doris 数据模型4.1 Doris 数据模型特点4.1.1 键值对存储形式4.1.2 Key 列全局有序排列4.2 聚合计算说明4.2 按列存
数据划分本文档主要介绍 Doris 的建表和数据划分,以及建表操作中可能遇到的问题和解决方法。基本概念在 Doris 中,数据都以表(Table)的形式进行逻辑上的描述。Row & Column一张表包括行(Row)和列(Column)。Row 即用户的一行数据。Column 用于描述一行数据中不同的字段。Column 可以分为两大类:Key 和 Value。从业务角度看,Key 和 Va
 1 简介ClickHouse是俄罗斯的Yandex于2016年开源的一个用于联机分析(OLAP:Online Analytical Processing)的列式数据库管理系统(DBMS:Database Management System),简称CK , 主要用于在线分析处理查询(OLAP),能够使用SQL查询实时生成分析数据报告。ClickHouse是一个完全的列式数据库管
IS-IS 的相关术语        ES , end system 是指非路由设备,比如主机;        IS , intermidiate system 是指路由设备;
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浅谈Hive vs. HBase 区别在哪里 导读:Apache Hive是一个构建于Hadoop(分布式系统基础架构)顶层的数据仓库,Apache HBase是运行于HDFS顶层的NoSQL(=Not Only SQL,泛指非关系型的数据库)数据库系统。区别于Hive,HBase具备随即读写功能,是一种面向列的数据库。 对于刚接触大数据的用户来说,要想区分Hive与HBase是有一定难度的。
目前高端 服务器使用的专业网络存储技术大概分为四种,有DAS、NAS、SAN、iscsl,它们可以使用RAID阵列提供高效的安全存储空间。   一、直接附加存储(DAS)  直接附加存储是指将存储设备通过SCSI接口直接连接到一台服务器上使用。DAS购置成本低,配置简单,使用过程和使用本机硬盘并无太大差别,对于服务器的要求仅仅是一个外接的SCSI口,因
文章目录Doris与ClickHouse 对比相同点Doris优点Doris缺点总结 Doris与ClickHouse 对比之前公司有使用过一段时间的Clickhouse。最近在学习Doris 这里记录下学习过程中的一些对比。相同点都是可以用来存储海量数据的MPP数据库,都有着良好的查询性能,且都支持毫秒级别的条件查询。都扩展了一些一般数据库本身不具备的外部数据导入能力。比如不需要额外的导入工具
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嵌入式或LINUX相关研发面试题目 [size=4]基础试题(C语言)    一、ANSI C/C++方面的知识 一.1、简答题。下面的题目必须全部答对才给分(20分): 1、 如何在C中初始化一个字符数组。 2、 如何在C中为一个数组分配空间。 3、 如何初始化一个指针数组。 4、 如何定义一个有10个元素的整数型指针数组。 5、 s
随着数据量和数据复杂性的不断增加,越来越多的企业开始使用OLAP(联机分析处理)引擎来处理大规模数据并提供即时分析结果。在选择OLAP引擎时,性能是一个非常重要的因素。因此,本文将使用TPC-DS基准测试的99个查询语句来对比开源的ClickHouse、Doris、Presto以及ByConity这4个OLAP引擎的性能表现,以便为企业选择合适的OLAP引擎提供参考。1. TPC-DS 基准测试简
HBase与Doris对比 # 引言 随着大数据时代的到来,数据存储和处理变得越来越重要。HBase和Doris都是大数据领域使用广泛的存储和分析工具。本文将介绍HBase和Doris的基本概念、特点以及对比它们在不同方面的优势和劣势。 # HBase HBase是一种分布式、可扩展的面向列的NoSQL数据库。它基于Hadoop文件系统(HDFS)存储数据,使用分布式集群来提供高可用性和
原创 2023-08-24 14:45:33
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 再写  HDFS Federation机制的时候,发现基础不扎实,需要将之前的hadoop再详细记录一下原理(重点只说Hadoop2.0版本): Hadoop2.0版本,引入了Yarn。核心:HDFS+Yarn+MapreduceYarn是资源调度框架。能够细粒度的管理和调度任务。此外,还能够支持其他的计算框架,比如spark等。存储的基础知识以及原理:元数据信息和
# Doris对比Hive实现流程 ## 1. 准备工作 在开始对比Doris和Hive之前,我们需要先明确一下整个流程中需要用到的工具和环境。具体而言,我们需要准备以下内容: | 需要准备的工具和环境 | | --- | | Doris集群 | | Hive集群 | | SQL客户端(如MySQL客户端) | ## 2. 数据准备 在开始对比Doris和Hive之前,我们需要先准备一些测试
原创 11月前
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Elasticsearch简单介绍Elasticsearch是大数据家族非常重要的一员, 有着强大的数据分析能力。 下面简要总结下优缺点:优点: 1,基于lucene,使用倒排索引,有非常强大数据搜索能力.能快速从海量数据中抓取敏感数据2,默认dsl表达能力非常强大,灵活性非常高3,分布式,以及无额外依赖....缺点: 1, dsl强大但是学习成本以及门槛高(测试和业务方等介入成本
ELK 性能(1) — Logstash 性能及其替代方案介绍当谈及集中日志到 Elasticsearch 时,首先想到的日志传输(log shipper)就是 Logstash。开发者听说过它,但是不太清楚它具体是干什么事情的:当深入这个话题时,我们才明白集中存储日志通常隐含着很多的事情,Logstash 也不是唯一的日志传输工具(log shipper)从数据源获取数据:文件、UNIX soc
MongoDB 和 Redis 的区别: 简介 MongoDB 更类似 MySQL,支持字段索引、游标操作,其优势在于查询功能比较强大,擅长查询 JSON 数据,能存储海量数据,但是不支持事务。MySQL 在大数据量时效率显著下降,MongoDB 更多时候作为关系数据库的一种替代。Redis 是一个开源(BSD许可)的,内存中的数据结构存储系统,它可以用作数据库、缓存和消息中间件。它支持多种类型的
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BE 配置项该文档主要介绍 BE 的相关配置项。BE 的配置文件 be.conf 通常存放在 BE 部署路径的 conf/ 目录下。 而在 0.14 版本中会引入另一个配置文件 be_custom.conf。该配置文件用于记录用户在运行是动态配置并持久化的配置项。BE 进程启动后,会先读取 be.conf 中的配置项,之后再读取 be_custom.conf 中的配置项。be_custom.con
目录审计日志插件Doris On ES创建ES索引Doris中创建ES外表Doris output pluginHive External Table of DorisDoris 插件框架ODBC External Table Of Doris调试工具审计日志插件Doris 的审计日志插件是在 FE 的插件框架基础上开发的。是一个可选插件。用户可以在运行时安装或卸载这个插件。 该插件可以将 FE
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下面是了解一、什么是ECMAScript?来看下前端的发展历程: web1.0时代: • 最初的网页以HTML为主,是纯静态的网页。网页是只读的,信息流只能从服务的到客户端单向流通。开发人员也只关心页面的样式和内容即可。 web2.0时代: • 1995年,网景工程师Brendan Eich 花了10天时间设计了JavaScript语言。 • 1996年,微软发布了JScript,其实是JavaS
1.思路1)保持数据原貌不做任何修改,起到备份数据的作用。2)数据采用LZO压缩,减少磁盘存储空间。100G数据可以压缩到10G以内。3)创建分区表,防止后续的全表扫描,在企业开发中大量使用分区表。4)创建外部表。在企业开发中,除了自己用的临时表,创建内部表外,绝大多数场景都是创建外部表。2.Hive环境准备(1)Hive引擎简介Hive引擎包括:默认MR、tez、sparkHive on Spa
apache和httpd区别 从我们仅仅web服务器使用者的角度说的话,它们是同一个东西。在 Apache 的网站上有两种安装包下载 httpd-2.0.50-i686-pc-linux-gnu.tar.gz   和 apache_1.3.33-i686-whatever-linux22.tar.gz 其实都是提供Web服务的,只是一个是早期版一个是新的版本模式。httpd是apache
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