影响数据库选择的因素数据量：是否海量数据，单表数据量太大会考验数据库的性能数据结构：结构化 (每条记录的结构都一样) 还是非结构化的 (不同记录的结构可以不一样)是否宽表：一条记录是 10 个域，还是成百上千个域数据属性：是基本数据 (比如用户信息)、业务数据 (比如用户行为)、辅助数据 (比如日志)、缓存数据是否要求事务性：一个事务由多个操作组成，必须全部成功或全部回滚，不允许部分成功实时性：对
# Doris与Hive选型指南
在大数据处理与分析的领域，选择合适的工具和平台至关重要。Doris和Hive是当前流行的两种数据处理方案，分别面向实时数据分析和批量数据处理。本篇文章将会对这两者进行详细比较，并提供一些代码示例，最后给出选型建议。
## 一、Doris概述
Doris（原名Palo）是一种高性能的交互式分析数据库，特别适用于实时分析场景。Doris通过列式存储、高效的查询引
1月7日，第11届《PostgreSQL中国技术大会》在武汉光谷会展大酒店盛大开启，大会以“开源论道，创新驱动，共建数字化未来”为主题，汇聚了众多行业技术专家与学术精英，南大通用受邀参加，GBase 8c数据库凭借高性能、高可用、弹性伸缩、高安全性等产品优势，在众多数据库产品中脱颖而出，斩获“第11届PostgreSQL中国技术大会数据库最佳产品奖”。中国技术大会作为PostgreSQL技术领域的
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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电池寿命受限
以平板电脑为例，如手机一般大小的电脑。虽然功能齐全，但大屏幕不一定方便，而且屏幕越大的智能硬件需要更大的电池。倘若电脑尺寸更小一些，其所需的电池量也是一样的。虽然看起来电池寿命问题归属硬件工程师领域，但是一些UX和专业的软件开发方法也可以有效提高设备的电池寿命：使用黑色：在AMOLED屏幕（无须背光模块）中黑色像素促使电池寿命最大化。一般来说，显示屏相对比之下鲜
分析型数据仓库的选择不同于普通的数据库选型, 它可能需要更多的综合考虑, 而不仅仅是数据库软件本身的选择, 硬件,软件,储存,用户需求, 而其中最大的挑战就是 性能 , 在其他硬件cpu , 内存都循着摩尔定律提升的时候,硬盘却没有明显的速度上的进步, 而大型分析型数据仓库往往又是大容量的同义词,所以性能比功能,管理性等等其他的都要重要.
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2023-10-19 21:40:40
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# 数据仓库选型：Doris、Hive、Greenplum与Iceberg
随着大数据的迅猛发展，数据仓库的选择变得愈发重要。本文将探讨四种常见的数据仓库：Doris、Hive、Greenplum和Iceberg，并提供具体的代码示例，让读者更好地理解它们的特性和应用场景。
## 1. Doris
Doris是一款高性能的分析型数据库，特别适合实时查询和分析。在大数据环境中，Doris能够快
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
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2024-07-26 10:18:19
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一、建用户授权操作Doris 采用 MySQL 协议进行通信，用户可通过 MySQL client 或者 MySQL JDBC连接到 Doris 集群。选择 MySQL client 版本时建议采用5.1 之后的版本，因为 5.1 之前不能支持长度超过 16 个字符的用户名。1、创建用户操作Root 用户登录与密码修改 Doris 内置 root 和 admin 用户，密码默认都为空。启动完 D
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2023-08-21 11:32:24
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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
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2023-08-30 21:42:51
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我们都知道，如果要实现事务，需要整体保证 ACID(A-原子性|C-持久性|I-隔离性|D-一致性) ，其中一致性是目标，原子性、持久性和隔离性都是手段，所以这里对比一下 MySQL 和 Redis 在事务实现上的区别，当然严格意义上来说，Redis 由于不满足原子性，不能算真正意义上实现了事务。原子性MySQL - 原子性MySQL 的原子性是通过 undolog 保证的，undolog 是 M
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2023-09-04 17:27:42
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1.Centos7安装Docker使用官方安装自动安装curl -fsSL ://get.docker. | bash -s docker --mirror AliyunDocker 镜像加速国内从 DockerHub 拉取镜像有时会遇到困难，此时可以配置镜像加速器。Docker 官方和国内很多云服务商都提供了国内加速器服务，例如：科大镜像：://docker.mir
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2024-06-25 15:03:48
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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
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2024-03-31 08:26:04
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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
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2023-11-21 15:38:13
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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
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2024-03-20 07:55:38
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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
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2024-04-25 13:10:03
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文章目录背景一、Doris 心法？1. 大吞吐2. 高并发二、优化之路1. 选择？2. 缓存3. 并发4. 批处理总结 背景Doris 官方介绍：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。在查询引擎方面，Doris 采用
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2024-02-21 21:48:54
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初学耗时：0.5h注：CSDN手机端暂不支持章节内链跳转，但外链可用，更好体验还请上电脑端。一、数据仓库与数据库的区别 记忆词： OLTP、OLAP
B06 - 999、大数据组件学习③ - Hive ギ 舒适区ゾ || ♂ 累觉无爱 ♀
一、数据仓库与数据库的区别数据库与数据仓库的区别实际讲的是 OLTP 与 OLAP 的区别。操作型处理，叫联机事务处理 OLTP（On-
# 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。
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原创
2024-10-07 04:12:42
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在数据处理的领域中，Hadoop 和 Doris 是两种重要的技术选择。Hadoop 以其分布式存储和处理能力广泛应用于大数据场景，而 Doris 则因其高效的实时分析能力而受到重视。在这篇博文中，我将分享如何通过合理的环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和性能对比来解决 Hadoop 和 Doris 的集成问题。
### 环境配置
在开始之前，我们需要配置适当的环境以支持 Had
