Hive最初是应Facebook每天产生的海量新兴社会网络数据进行管理和机器学习的需求而产生和发展的，是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架。作为Hadoop的一个数据仓库工具，Hive可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能。 Hive作为构建在Hadoop之上的数据仓库，它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存
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2024-08-02 08:18:03
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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、关于 Apache Doris 和 DorisDB、StarRocks 的关系Doris 最早是解决百度凤巢统计报表的专用系统，随着百度业务的飞速发展对系统进行了多次迭代，逐渐承担起百度内部业务的统计报表和多维分析需求。2013 年，我们把 Doris 进行了 MPP 框架的升级，并将新系统命名为 Palo ，2017 年我们以百度 Palo 的名字在 GitHub 上进行了开源，2
字段类型数据类型字节范围TINYINT1 字节-2^7 + 1 ~ 2^7 - 1SMALLINT2 字节-2^15 + 1 ~ 2^15 - 1INT4 字节-2^31 + 1 ~ 2^31 - 1BIGINT8 字节-2^63 + 1 ~ 2^63 - 1LARGEINT16 字节-2^127 + 1 ~ 2^127 - 1FLOAT4 字节支持科学计数法DOUBLE12 字节支持科学计数法D
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2024-07-09 12:31:36
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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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# Doris代替Hadoop的科普文章
在大数据技术快速发展的今天，数据处理的需求日益增加。Hadoop作为一款经典的开源大数据框架，曾在一段时间内占据了数据处理的主导地位。然而，随着新技术的不断完善，Doris作为一款高性能的分析型数据库逐渐崭露头角，成为了Hadoop的重要替代品。本文将详细探讨Doris相较于Hadoop的优缺点，并通过代码示例和流程图加深理解。
## 1. Hadoo
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
Written by chenxiaochen32 ,SCUTMSTechClub Hadoop Special Interest Group.一个hadoop集群拥有许多并行的计算机，用以存储和处理大规模数据集，分布式系统是向外扩展的，当客户端计算机发送作业到计算云时，计算云将会把任务划分到多个节点进行计算，然后节点将计算结果返回到主节点进行统计，再把结果输送给客户端。这也同时说明了，hadoo
# Doris与Hadoop对比的实现
在数据处理和分析的世界中，Doris和Hadoop是两种常用的技术，尽管它们有不同的优势和适用场景。在本文中，我们将探讨如何对比Doris和Hadoop，并帮助你完成这一过程。
## 流程概述
下面是进行Doris与Hadoop对比的简要流程：
| 步骤 | 描述 |
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# Hadoop 与 Doris 对比
在大数据处理的领域，Hadoop 和 Doris（原名 Apache Doris）是两个备受关注的开源技术。它们各自有不同的特点和应用场景。本文将对这两者进行全面对比，并在文中提供一些代码示例，帮助读者更好地理解它们的使用场景和优缺点。
## 什么是 Hadoop？
Hadoop 是一个开源框架，旨在分布式存储和处理大数据。它主要包括两个核心模块：Ha
启动：
格式化节点：bin/hdfs namenode -format
全部启动：sbin/start-dfs：datanode、namenode
&nbs
---恢复内容开始---建议配置1台，克隆两台，修改/etc/hostname即可创建hadoop用户组和用户创建用户组 sudo addgroup hadoop创建用户sudo adduser -ingroup hadoop hadoop给hadoop用户添加权限，打开/etc/sudoer
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
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2024-09-11 12:08:51
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关于Hadoop已经小记了六篇，《Hadoop实战》也已经翻完7章。仔细想想，这么好的一个框架，不能只是流于应用层面，跑跑数据排序、单表链接等，想得其精髓，还需深入内部。 按照《Hadoop阅读笔记（五）——重返Hadoop目录结构》中介绍的hadoop目录结构，前面已经介绍了MapReduce的内部运行机制，今天准备入手Hadoop RPC，它是hadoop一种通信机制。RPC（Remot
社区推荐是自己编译,官网在这里，过程相当简单，就一句话 sh build.sh，但是在编译过程中容易遇到各种失败，例如Failed to download DataTables.zip during the compilation of the third-party library就需要更改下载数据源，更改完这个可能还有其他问题，这里就用已编译版本了，如果坚持要自己编译可以看这个大神的博客。Do
文章目录介绍分步指南下载Hadoop 2.9.1二进制文件下载Windows兼容的二进制文件为datanode和namenode创建文件夹设置Hadoop环境变量编辑PATH环境变量配置Hadoop编辑hadoop-env.cmd编辑core-site.xml编辑hdfs-site.xml编辑mapred-site.xml格式名称节点启动HadoopHadoop Web用户界面资源经理节点管理器
# 选择 Hive 还是 Doris：新手开发者的指南
在数据处理和数据仓库的世界中，Hive 和 Doris 都是广受欢迎的选项。在这一篇指南中，我们将探讨如何选择这两个系统，并介绍了解决方案的整个流程。此文将提供清晰的步骤、每一步需要做的事情以及相关的代码示例。
## 流程概述
以下是选择 Hive 还是 Doris 的主要流程步骤：
| 步骤 | 描述 |
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# Apache Doris 使用 Hadoop 入门指南
Apache Doris 是一个高性能、可扩展的分析型数据库，支持 SQL 查询，适用于快速 OLAP 场景。如果您希望将 Apache Doris 与 Hadoop 结合使用，那么您将能够利用 Hadoop 的强大数据存储和处理能力。以下是实现这一目标的步骤，以及每一步的详细说明和代码示例。
## 整体流程
在开始之前，让我们先看
原创
2024-09-23 05:28:29
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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
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2023-11-03 09:30:19
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但随着互联网业务的发展，本地中心化的架构开始受到以下两个方面的挑战：数据增长越来越快，并且数据格式更加丰富多样，非结构化数据越来越多。传统的分布式存储引擎难以大规模存储和处理文本、音视频等非结构化数据。计算和存储强耦合在本地应用上，缺少弹性。强耦合的模式增加了企业成本，因为需要为计算或者存储的峰值需求准备资源。在大约2015年之后，由于对象存储具有极高的数据持久性，跨地域的容灾以及低成
