HDFS文件系统HDFS(Hadoop Distributed File System) : 分布式文件系统,适合一次写入,多次读出的场景,不支持文件修改,适合做数据分析,不适合做网盘类似应用.优点:(1)高容错性 : 增加副本形式,提高容错性(2)适合处理大数据 规模大,数据级别高(GB,TB,PB…)(3)可构建在廉价机器上,通过增加副本提高可靠性缺点:(1)不适合实时性,低延迟数据访问(ms
、hadoop、Storm该选哪 区别hadoopStorm该部答问题： 一.hadoop、Storm各运算 二.Storm称流式计算系统 三.hadoop适合场景情况使用hadoop 四.吞吐量 首先整体认识：Hadoop磁盘级计算进行计算数据磁盘需要读写磁盘；Storm内存级计算数据直接通中国络导入内存读写内存比读写磁盘速度快n数量级根据Harvard CS陆一课件磁盘访问延迟约内存访问延迟漆
1 HDFS概述1.1 HDFS产出背景及定义1.1.1 HDFS产生背景随着数据量越来越多，在一个操作系统存不下所有的数据，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件管理系统。HDFS只是分布式文件管理系统中的一种。1.1.2 HDFS定义HDFS（Hadoop Distributed File System），它是一个
HDFS知识梳理应用背景当数据集的大小超过一台独立物理计算机的存储能力时，有必要对它进行分区并存储到若干台单独的计算机上管理网络中跨多台计算机存储的文件系统称为分布式文件系统分布式文件系统架构于网络之上，必然会引入网络编程的复杂性，分布式文件系统比普通磁盘文件系统更加复杂Hadoop有一个抽象的文件系统概念，HDFS是其中的一个实现简介分布式存储系统HDFS（Hadoop Distributed
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
doris介绍Doris是一个MPP的OLAP系统，以较低的成本提供在大数据集上的高性能分析和报表查询功能。 MPP (Massively Parallel Processing)，即大规模并行处理。简单来说，MPP是将任务并行的分散到多个服务器和节点上，在每个节点上计算完成后，将各自部分的结果汇总在一起得到终的结果(与Hadoop相似)。 Apache Doris 是一个基于 MPP 架构的高性
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
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
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
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
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
这篇博客将会简单记录Hadoop与Spark对比，HDFS，MapReduce的基本概念，及Spark架构设计，RDD，运行模式。整理起来一起阅读方便我们理解整个大数据处理框架全局和发展。1. Hadoop1.1 背景Hadoop就是解决了大数据（大到一台计算机无法进行存储，一台计算机无法在要求的时间内进行处理）的可靠存储和处理。 HDFS: 分布式文件存储 YARN: 分布式资源管理 Ma
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
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
学习大数据之Hadoopday3 hadoop伪分布式的搭建首先做好准备工作1 jdk java8 版本以上2 hadoop 的安装包，本人使用的是 hadoop-2.6.5.tar.gz3 网络环境良好开搞1 首先我们把 jdk ，hadoop 的安装包上传到 Linux中（个人建议上传到统一的文件夹，方便管理）ps：我们可以使用xftp上传，或者使用rz命令上传（可以通过 yum instal
# 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
# 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
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。
Spark-RDD1.RDD概述RDD是Spark的基石，是实现Spark数据处理的核心抽象。那么RDD为什么会产生呢？
Hadoop的MapReduce是一种基于数据集的工作模式，面向数据，这种工作模式一般是从存储上加载数据集，然后操作数据集，最后写入物理存储设备。数据更多面临的是一次性处理。
MR的这种方式对数据领域两种常见的操作不是很高效。第一种是迭代式的算法。比如机器学习中ALS、凸优化梯
