Hive是hadoop生态系统中必不可少的工具，它提供了一种SQL（结构化查询语言）方言，可以查询存储在hadoop分布式文件系统中（HDFS）的数据或其他和hadoop集成的文件系统，如：MapR—Fs、Amazon的S3和像HBase（hadoop数据库）和Cassandra这样的数据库中的数据。Hive简介•Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库
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2024-08-14 21:07:04
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Apache Doris 代码仓库地址：apache/incubator-doris 欢迎大家关注加星概述最早接触doris是在2020年初，当时是为了解决在海量数据上实时高并发查询的问题，当时调研了很多框架，在使用这Doris之前我的架构和其他公司的架构基本差不多，Hadoop，Hive，Spark，Presto，但是这些都满足不了我的需求，在调研Clickhouse的时候，发现了Doris，
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2024-05-13 08:55:07
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文章目录为什么要在本地使用Spark连接Hive？实现1. Scala实现1. 端口设置2. metastore设置3. 主机名设置4. 环境变量设置2. pyspark实现 为什么要在本地使用Spark连接Hive？很多时候，我们在编写好Spark应用程序之后，想要读取Hive表测试一下，但又不想进行打jar包、上传集群、spark-submit这一系列麻烦的操作，此时我们就可
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2023-10-11 21:28:24
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参考Hive安装 王家林DT大数据梦工厂场景Hive存在的意义，怎么安装？如何把本地数据导入到Hive中来？分析简介1、Hive是分布式数据仓库，同时又是查询引擎，所以Spark SQL取代的只是Hive的查询引擎，在企业实际生产环境下Hive+SparkSQL是经典组合。 2、Hive本身是一个简单单机版本的软件，主要负责： a) 把HQL翻译成Mapper(s)-Reducer-Mappe
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2024-02-28 14:54:41
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数据导入及查询本文档主要介绍 Doris 的数据导入及数据查询。数据导入方式Doris 为了满足不同业务场景的数据接入需求，提供不丰富的数据导入方式，去支持不同的数据源：外部存储（HDFS，对象存储）、本地文件、消息队列（Kafka）及其他外部业务系统数据库（MySQL、Oracle、SQLServer、PostgreSQL等），支持同步和异步的方式将数据接入到 Doris 中。Doris 数据计
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2024-01-12 01:31:12
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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
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2023-12-26 11:18:02
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Doris分析型数据库 Apache Doris 是一个基于 MPP 架构的高性能、实时的分析型数据库，以极速易用的特点被人们所熟知，仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，不仅可以支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景。基于此，Apache Doris 能够较好的满足报表分析、即时
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2024-04-11 16:44:58
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本次分享大纲如下：蜀海供应链业务介绍蜀海数据仓库架构演进路线以Apache Doris为核心的企业级数据仓库架构基于Apache Doris构建数据中台的实现方案概述最早接触Doris是在2020年初，当时是为了解决在海量数据上实时高并发查询的问题，当时调研了很多框架，在使用这Doris之前我的架构和其他公司的架构基本差不多，Hadoop，Hive，Spark，Presto， 但是这些都满足不了我
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2023-07-28 16:37:27
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对接hive数据源(Doris支持两种建表方式 , 分桶表和复合分区表/复合分区表先分区在分区内分桶)分桶表测试案例:建hive表:drop table tmp_txzl_as2;
CREATE TABLE `tmp_txzl_as2`(
`signalid` string,
`day_id` string,
`cnts` int)
ROW FORMAT SERDE
'or
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2023-07-14 17:48:01
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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
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2023-11-03 20:01:37
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1.概要Broker load 是一个异步的导入方式，支持的数据源取决于 Broker 进程支持的数据源。用户需要通过 MySQL 协议 创建 Broker load 导入，并通过查看导入命令检查导入结果主要适用于以下场景：外部数据源（如 HDFS等）读取数据，导入到Doris中。数据量在 几十到百GB 级别。主要用于数据迁移，或者定时批量导入Broker load 支持文件类型：PA
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2024-08-16 17:13:37
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# 实现 Doris 连接 Hive 的完整指南
在大数据技术生态中，Doris 和 Hive 都是极其重要的工具。Doris 是一款用于在线分析处理（OLAP）的分布式数据库，而 Hive 则是一个数据仓库工具，主要用于处理和分析存储在 Hadoop 上的海量数据。为了实现数据的无缝交互，我们需要将 Doris 连接到 Hive。本文将详细介绍如何实现这一连接，并提供每一步的代码示例和说明。
原创
2024-09-25 03:50:03
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目录4.1.1条件函数4.1.1.1 if函数4.1.1.2 ifnull,nvl,coalesce,nullif函数4.1.1.3 case4.1.1.4 练习题4.1.2聚合函数4.1.2.1 min,max,sum,avg,count4.1.2.2 min_by和max_by?4.1.2.3 group_concat4.1.2.4 collect_list，collect_set (1.2版
文章目录查询设置增大内存修改超时时间查询重试和高可用代码方式JDBC连接器ProxySQL方式简单查询基本查询联合（join）查询子查询Join查询广播Join默认使用 Broadcast Join显式使用 Broadcast Join混洗JoinColocation Join原理Colocation Group（CG）Colocation Group Schema（CGS）使用限制使用建表查询
通过MySQL Client 连接Doris，需要指定-P 端口关键端口 8030(web访问) 9030(mysql连接端口) 9010(审计端口)默认账号密码： root 无密码 ；同理mysql登录也无密码启动 加--daemon 守护进程估计Doris的存储空间时，除了基本的数据空间*3，还需要预留40%的空间，作为后台压缩和中间数据的存放(比如rollup表，视图表)broker 作为d
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2024-07-23 20:48:54
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作者 | 郭炜责编 | 伍杏玲测试方案测试整体方案本次测试针对现有Olap的7大Sql引擎Hadoop(2.7)、Hive(2.1)、HAWQ(3.1.2.0)、Presto(0.211)、Impala(2.6.0)、SparkSQL(2.2.0)、ClickHouse(18.1.0-1.El7)、Greenplum(5.7.0) 基础性能测试。我们采用多表关联和单大表性能分别对比不同组件在查询性
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2024-05-14 14:03:58
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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
# Doris查询Hive外表
## 引言
在大数据领域，Hive作为一种高效的数据仓库解决方案，被广泛应用于数据分析和查询任务中。然而，随着数据量的增长，Hive的查询性能可能会受到限制。为了解决这个问题，我们可以使用Doris作为Hive的加速引擎，通过将数据加载到Doris中，提高查询性能。
本文将介绍如何在Doris中查询Hive外表，帮助读者理解Doris与Hive的集成以及如何进
原创
2023-10-07 09:27:57
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物化视图创建完成后，用户的查询会根据规则自动匹配到最优物化视图。 如上图：有一张销售记录明细表，并且在这个明细表上创建了三张物化视图。一个存储了不同时间不同销售员的售卖量，一个存储了不同时间不同门店的销售量，以及每个销售员的总销售量。 当查询7月19日各个销售员都买了多少钱时，我们 可以匹配mv_1物化视图， 直接对mv_1的数据进行查询。自动匹配过程自动匹配的过程分为两个步骤：对候选集合进行一个
目录1 创建数据仓库2 创建Hive分区表3 数据分析3.1 统计总记录数3.2 统计非空记录数3.3 关键词分析3.4 uid分析4 用户行为分析4.1 单击次数与rank之间的关系4.2 个性化行为分析5 实时数据1 创建数据仓库我们的目标是在Hive中创建数据仓库，以便利用Hive的查询功能实现交互式数据处理，所以接下来在Hive客户端进行操作。确保Hadoop和MySQL服务已经启动后再进
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2024-06-14 19:27:54
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