文章目录一、 简介1.1 什么是clickhouse二、 OLAP场景的关键特征三、 MergeTree系列3.1 MergeTree3.1.1 基本语法3.1.2 参数解读3.1.3 建表示例四、 clickhouse优化逻辑4.1 建表时分区4.2 建表时用查询频率较高的字段建立索引4.3 多表关联4.4 查询优化五、 数据同步六、 查询熔断 一、 简介1.1 什么是clickhouseCl
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2023-09-24 22:11:17
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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
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
## Hive, Doris, and ClickHouse: A Comparative Overview
![Cover Image](
### Introduction
In the world of big data analytics, Hive, Doris, and ClickHouse are three popular open-source tools. These to
# Doris Hive ClickHouse
## 简介
Doris Hive ClickHouse是一种用于大数据处理的分布式列式数据库系统。它具有可扩展性、高性能和高可用性的特点,适合处理海量数据。
### Doris
Doris是一个开源的分布式列式数据库系统,最初由百度开发。它提供了高效的数据压缩和索引技术,能够在PB级别的数据量下提供低延迟的查询和高吞吐量的数据写入。
###
# 使用Hive和Doris实现数据同步
## 1. 整体流程
首先,让我们来看一下整个数据同步的流程。我们需要在Hive中将数据准备好,然后通过Doris将数据从Hive载入到Doris中。
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 在Hive中创建数据表 |
| 2 | 将数据从Hive导出为文本文件 |
| 3 | 在Doris中创建数据表 |
| 4 | 将文
# 实现doris和hive集成
## 整体流程
首先,我们需要创建Hive表,然后将数据导入Doris,并在Doris中创建表,最后在Doris中查询数据。
### 步骤表格
| 步骤 | 操作 |
|------|--------------|
| 1 | 创建Hive表 |
| 2 | 导入数据到Doris |
| 3 | 在Doris中创建表
一、背景介绍Apache Doris是由百度贡献的开源MPP分析型数据库产品,亚秒级查询响应时间,支持实时数据分析;分布式架构简洁,易于运维,可以支持10PB以上的超大数据集;可以满足多种数据分析需求,例如固定历史报表,实时数据分析,交互式数据分析和探索式数据分析等。ClickHouse是俄罗斯的搜索公司Yandex开源的MPP架构的分析引擎,号称比事务数据库快100-1000倍,团队有
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2023-07-12 10:40:49
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# 教你如何实现 Hive 和 Doris 的整合
Hive 和 Doris 是大数据生态的重要组成部分。Hive 提供了一个 SQL 接口来使用 Hadoop 存储的数据,Doris 则是一个高性能的分布式 SQL 数据库。将二者结合,可以在处理和分析大数据时充分发挥其优势。本文将为您详细讲解如何整合 Hive 和 Doris。
## 整体流程
首先,让我们看一下整个整合的流程。
```
早期的时候为了方便储存及使用数据,出现了关系型数据库,后来又出现了NOSQL,又后来由于数据存储要求越来越高又出现了大数据(hadoop),以及相关的工具(hbase、hive、spark计算引擎).现在由于更复杂的业务背景,比如复杂维度查询,以及如何对大数据进行简化使用(使用了hadoop,就必须要使用对应的工具),所以市面上就出现新的数据系统:分析型数据库clickhouse、dorisDB和
前言Doris是百度自研的交互式 SQL 数据仓库,其前身是 Palo ,Palo 是百度自研的基于 MPP 的交互式 SQL 数据仓库,主要用于解决报表和多维分析。现简单介绍Doris的数据模型。基本概念Doirs与传统的关系库相同,都是以表(Table)的形式存储数据,其中一张表包括行Row和列Column。Column分为两类:Key和Value,从业务角度看,Key和Value可以分别对应
一、hive方式映射数据官方文档:mongo-hadoop官方文档
组件版本要求:
Hadoop 1.X版本必须是1.2及以上版本Hadoop 2.X版本必须是2.4及以上版本Hive版本必须是1.1及以上版本依赖的mongodb java dirver 版本必须是3.0.0及以上版本依赖的jar包下载地址,根据需求选择不同版本:
mongo-hadoop-coremongo-hado
目录Doris导入方式及链接Doris 目前支持以下4种导入方式:Doris 数据导入- Stream Load 通过 http 协议进行流式数据导入数据导入样例 1. 将本地文件'testData'中的数据导入到数据库'testDb'中'testTbl'的表,使用Label用于去重 &nbs
看到一篇比较Hive和并行数据仓库的比较文章 ,写得比较犀利,转载如下:=============================================================最近分析和比较了Hive和并行数据仓库的架构,本文记下一些体会。 Hive是架构在Hadoop MapReduce Framework之上的开源数据分析系统。 Hive具有如下特点: 1. 数据以H
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2023-09-18 13:22:22
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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
数据导入:将用户的原始数据导入到Doris中,导入成功后可以通过Mysql客户端进行查询。所有的导入方式都支持CSV格式,其中Broker Load 中支持parquet和orc数据格式。Broker Load导入方式:通过Broker进程访问读取外部数据源(HDFS)的数据导入到Doris中,数据量在几十到百GB级别。通过SHOW LOAD命令查看导入结果。基本原理:用户在提交导入任务后,FE会
ClickHouse最近几年很火,几家互联网大厂都开始用上了ClickHouse,培训机构也是宣传各种概念,那么ClickHouse到底是什么,跟传统的数据库又有什么区别,下面我们介绍下ClickHouse。什么是ClickHouse简单一句话,ClickHouse是一种列式存储数据库管理系统,应用于OLAP场景(online analytical processing of queries)。
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2023-09-08 23:19:55
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# Doris和Hive的区别
## 1. 流程图
```mermaid
sequenceDiagram
participant 开发者
participant 小白
开发者->>小白: 解答doris和hive的区别
```
## 2. 引言
在开始介绍Doris和Hive的区别之前,我们先了解一下这两个工具的背景和用途。Doris和Hive都是用于大数
总结来说,ClickHouse 更倾向于极致查询性能和大数据量下的复杂分析,而 Doris 则在保证查询性能的同时,更加注重易用性、实时查询体验以及针对BI工强调即时数据分析能力,支持高并发的低延迟查询,特别适合即席查询和 BI 分析场景。