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；
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
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的对比
# 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
2056阅读
# 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
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
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
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
转载
2023-08-30 21:42:51
418阅读
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
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
# Doris 和 MySQL 查询对比
在数据库领域，Doris和MySQL都是常见的开源关系型数据库系统。虽然它们都提供了SQL查询语言的支持，但在某些方面存在一些差异。本文将介绍Doris和MySQL的一些查询差异，并提供相应的代码示例。
## Doris - 大规模分布式数据库
Doris是一款由Palo公司开发的大规模分布式列式存储数据库。它专注于在线分析处理(OLAP)领域，具有
# MySQL与Doris的对比分析指南
在数据库技术日新月异的今天，MySQL和Doris都是广泛使用的数据库管理系统。MySQL是一个成熟的传统关系型数据库，而Doris则是一个现代化的实时分析型数据库。它们有各自的优缺点，选择合适的数据库可以大大提高应用的性能和效率。本文将逐步指导一个初学者如何对比这两种数据库，并给出具体的步骤和代码示例。
## 流程概览
我们将整个过程分为以下几个步
京东到家订单中心系统业务中，无论是外部商家的订单生产，或是内部上下游系统的依赖，订单查询的调用量都非常大，造成了订单数据读多写少的情况。我们把订单数据存储在 MySQL 中，但显然只通过 DB 来支撑大量的查询是不可取的。同时对于一些复杂的查询，MySQL 支持得不够友好，所以订单中心系统使用了 Elasticsearch 来承载订单查询的主要压力。 Elasticsearch 作为一款
