资源管理为了节省Doris集群内的计算、存储资源，Doris需要引入一些其他外部资源来完成相关的工作，如Spark/GPU用于查询，HDFS/S3用于外部存储， Spark/MapReduce用于ETL, 通过ODBC连接外部存储等，因此我们引入资源管理机制来管理Doris使用的这些外部资源。基本概念一个资源包含名字、类型等基本信息，名字为全局唯一，不同类型的资源包含不同的属性，具体参考各资源的介
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2024-09-12 14:20:13
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Spark Load 通过外部的 Spark 资源实现对导入数据的预处理，提高 Doris 大数据量的导入性能并且节省 Doris 集群的计算资源。主要用于初次迁移，大数据量导入 Doris 的场景。Spark Load 是利用了 Spark 集群的资源对要导入的数据的进行了排序，Doris BE 直接写文件，这样能大大降低 Doris 集群的资源使用，对于历史海量数据迁移降低 Doris 集群资
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2024-07-24 14:50:37
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关于mysql服务器性能，可能需要关注的点会比较多，如：如何确认服务器是否达到了性能最佳的状态，找出某条语句为什么执行不够快，以及诊断被用户描述成“停顿“,“堆积“或者“卡死“的某些间歇性疑难故障。这看起来很不简单。但是事实证明，有一个简单的方法能够从噪声中发现苗头。这个方法就是专注于测量服务器的时间花费在哪里，使用的技术则是性能剖析。 mysql性能的问题，可能不同人会有不同的说法。例
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2024-09-30 15:20:24
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# Doris和Hive性能对比
在大数据领域，Doris和Hive都是常用的数据仓库工具，用于存储和处理海量数据。两者都有各自的优势和特点，今天我们就来对比一下它们的性能。
## Doris
Doris（原名Palo）是一款开源的MPP分布式数据仓库，专注于实时性能和高并发查询。它采用了分布式存储和计算，支持PB级别的数据存储和秒级的查询响应。Doris的优势在于其高效的列式存储和计算引擎
原创
2024-03-01 07:46:49
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MongoDB却是一个“存储数据”的系统，增删改查可以添加很多条件，就像SQL数据库一样灵活，这一点在面试的时候很受用。 点击查看：MongoDB语法与现有关系型数据库SQL语法比较Mongodb与Redis应用指标对比 MongoDB和Redis都是NoSQL，采用结构型数据存储。二者在使用场景中，存在一定的区别，这也主要由于二者在内存映射的处理过程，持久化的处理方法不同。Mongo
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2024-10-19 22:03:16
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目录1、Doris数据的导入和导出1.1 数据导入1.1.1 Broker Load1.1.1.1 适用场景1.1.1.2 基本原理1.1.1.3 基本语法1.1.1.4 导入示例1.1.1.5 查看导入1.1.1.6 取消导入1.1.2 Stream Load1.1.2.1 适用场景1.1.2.2 基本原理1.1.2.3 基本语法1.1.2.4 导入示例1.1.2.5 取消导入1.1.3 Ro
引言领域驱动设计（Domain Driven Design），使用统一的建模语言、专注业务领域分析、采取化整为零并反复迭代的方式，以业务领域模型为圆心，向外辐射到系统轮廓的勾勒、具体模块的实现，为我们展现了一种表达更为自然、沟通更为顺畅的面向对象软件分析与设计方法。在应用DDD的实践中，它与测试驱动开发（Test Driven Development）、行为驱动开发（Behaviour Drive
# Doris与MySQL单机性能对比
在现代数据处理场景中，选择合适的数据库系统至关重要。Doris和MySQL都是广泛使用的数据库，但它们各自的性能特点和适用场景却大有不同。本文将探讨Doris与MySQL单机性能的对比，并通过代码示例来说明它们的用法。
## 1. 数据库介绍
### MySQL
MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统，使用结构化查询语言（SQL）进行数据的管理。它
原创
2024-08-15 07:38:26
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# GP和Spark性能对比
在大数据处理领域，GP（Greenplum）与Spark是两种常用的计算引擎。两者各有优缺点，针对不同场景会有不同的表现。在这篇文章中，我们将对GP和Spark在性能上的差异进行比较，并给出一些简单的代码示例，帮助大家理解它们的使用方式。
## 性能对比
### 1. 技术架构
GP是一种基于PostgreSQL的分布式数据库，主要用于高并发的SQL查询。它采
原创
2024-09-06 05:00:17
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Doris系列注：大家觉得博客好的话，别忘了点赞收藏呀，本人每周都会更新关于人工智能和大数据相关的内容，内容多为原创，Python Java Scala SQL 代码，CV NLP 推荐系统等，Spark Flink Kafka Hbase Hive Flume等等~写的都是纯干货，各种顶会的论文解读，一起进步。 今天和大家分享一下Doris系列之建表操作 #博学谷IT学习技术支持# 文章目录Do
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2024-10-25 07:02:03
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基于Spark-0.4和Hadoop-0.20.21. Kmeans数据：自己产生的三维数据，分别围绕正方形的8个顶点{0, 0, 0}, {0, 10, 0}, {0, 0, 10}, {0, 10, 10},{10, 0, 0}, {10, 0, 10}, {10, 10, 0}, {10, 10, 10}Point number189,918,08...
原创
精选
2023-07-26 11:55:04
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转载自：http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2012/08/13/2636149.html基于Spark-0.4和Hadoop-0.20.21. Kmeans数据：自己产生的三维数据，分别围绕正方形的8个顶点{0, 0, 0}, {0, 10, 0}, {0, 0, 10}, {0, 10, 10},{10, 0, 0}
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2021-08-17 21:02:40
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最近网上和各大公司在对比spark 和flink , 也有一部分人，演讲时不分析代码原理，不根据事实，直接吹嘘flink比spark好，flink 能干掉spark 的话，今天就跟大家从技术，应用和未来发展角度对两个产品进行对比。先说产品特性：1.spark中批处理使用 RDD， 流处理使用 DStream，flink中批处理使用 Dataset， 流处理使用 DataStreams。目前flin
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2023-08-18 16:54:41
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在批处理时代，Hive一枝独秀；在实时交互式查询时代，呈现出的是百花齐放的局面。Hive onTez, Hive on Spark, Spark SQL, Impala等等，目前看也没有谁干掉谁的趋势。引用今年图灵奖得主Michael Stonebraker的话说，现在的数据库领域已经不是”one size fit all”的时代了。那么面对这么多系统，我们改如何选择呢？这里谈谈这些系统的区别和优
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2023-12-02 14:02:11
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1. 实验环境CPU:4 内存：8G ip:192.168.0.187开启iptables防火墙 关闭selinux java >=1.5 使用yum方式安装的java,提前配置好JAVA_HOME环境变量vim /etc/profile.d/java.sh
#!/bin/bash
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openj
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2024-04-24 15:28:02
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HadoopHadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流
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2024-04-03 21:34:27
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目录简介安装基础操作数据库表分区表视图增删改数据类型 简介俄罗斯搜索引擎Yandex于2016年6月发布,开发语言为C++,ClickHouse是一个面向联机分析处理(OLAP)的开源的面向列式存储的DBMS。具有以下特点：ROLAP在线实时查询完整的dbms列式存储不需要任何数据预处理拥有非常完整的sql支持和函数支持批量更新支持高可用不依赖hadoop生态相比传统数据库，查询效率成倍数增长，
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2024-04-30 06:27:41
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文章目录1. 《ClickHouse和Doris之OLAP谁与争锋》课程介绍1.1. 本次系列课程介绍1.2. 今日课程大纲2. ClickHouse 表引擎详解和架构原理2.1. ClickHouse 设计思想和核心技术特征2.1.1. ClickHouse 全知全解2.1.2. ClickHouse 设计思路剖析2.2. ClickHouse 表引擎详解2.2.1. ClickHouse 表
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2023-12-13 22:01:27
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什么是GreenPlum？GreenPlum是业界最快最高性价比的关系型分布式数据库,它在开源的PostgreSQL的基础上采用MPP架构（Massive Parallel Processing，海量并行处理）,具有强大的大规模数据分析任务处理能力。GreenPlum作为大数据融合存储平台中众多数据库之一，与其他数据库系统和文件系统一起，为OceanMind提供完整的OceanStorage大数据
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2023-12-20 07:38:09
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# ArgoDB与Spark SQL性能对比实现指南
在大数据分析的世界中，选择合适的数据存储和查询引擎至关重要。本文将帮助你了解如何进行 ArgoDB 和 Spark SQL 的性能对比。整个过程包括数据准备、环境搭建、性能测试和结果分析。下面是整个流程的简要概述：
| 步骤 | 内容 |
|------|------|
| 1 | 数据集准备 |
| 2 | ArgoDB 环境
