Kylin离线/准实时/实时OLAP，兼容一部分明细类的查询。对于超大规模数据量olap（广告，曝光），目前没有对手。hbase作为存储引擎，通过m/r， spark根据维度的笛卡尔积组合计算聚合的结果。准实时/实时，3.0版本实时olap对标druid，未来极有可能超越。因为主要存储计算结果数据，90%查询结果直接可以通过rowkey获取，查询效率极高(可达ms级别)。维度和指标可以通过bitm
转载
2023-12-24 14:46:12
262阅读
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
2384阅读
# Doris与HBase的对比分析
在大数据存储和处理的领域中，Doris和HBase是两款常见的开源数据库，每种数据库都有其独特的性能特征和适用场景。本文将探讨Doris和HBase的优缺点，并通过具体的代码示例进行说明，帮助开发者根据自身的需要选择合适的技术栈。
## 概述
- **Doris** 是一款基于列存储的数据库，适用于OLAP场景，特别是需要高速查询的数据分析工作负载。
-
## 利用Doris与HBase进行TPS对比的全流程指南
在进行TPS（每秒事务数）对比时，选择合适的数据库系统是关键。本文将以Doris和HBase为例，介绍如何对这两者进行TPS对比测试。以下是整个流程的简要概述：
### 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|-----------
TiDB存储引擎原理
一 TiDB是什么TiDB 是 PingCAP 公司自主设计、研发的开源分布式关系型数据库。数据库大致可以分为两种，一种是集中式数据库，比如mysql、redis、mongo、rocksdb等，它们都是工作在一台电脑上的。还一种是分布式数据库，比如TiDB，它们是在许多台电脑上组成一个整体协同工作的。当处理的数据量比较小的时候，一般会采用集中式数据库处理，当
转载
2023-10-10 07:35:47
966阅读
Druid 和 Impala Shark 的对比取决于产品要求， 取决于系统是设计成做什么的Druid 被设计成 一直在线， 高可用性 实时插入数据 分片分块形式的任意查询据我所知 Impala 和 Shark 起初关心的是用更快的查询模块换Hadoop MapReduce, 查询模块是完全
转载
2023-12-28 10:31:17
128阅读
这就好比你有了汇编语言，虽然你几乎什么都能干了，但是你还是觉得繁琐。你希望有个更高层更抽象的语言层来描述算法和数据处理流程。于是就有了Pig和Hive。Pig是接近脚本方式去描述MapReduce，Hive则用的是SQL。它们把脚本和SQL语言翻译成MapReduce程序，丢给计算引擎去计算，而你就从繁琐的MapReduce程序中解脱出来，用更简单更直观的语言去写程序了。有了Hive之后，人们发现
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
转载
2024-04-18 20:03:12
314阅读
前言本文隶属于专栏《1000个问题搞定大数据技术体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！本专栏目录结构和参考文献请见1000个问题搞定大数据技术体系正文1. 数据类型HBase 只有简单的字符串类型，所有的类型都是交由用户自己处理，它只保存字符串。而 RDBMS 有丰富的类型选择，如数值类型、字符串类型、时间类型等。2. 数据操作HBase 只有很简单的插
转载
2023-10-22 19:12:00
93阅读
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
527阅读
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
转载
2024-04-25 13:10:03
325阅读
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
转载
2024-03-31 08:26:04
147阅读
文章目录第 1 章 Doris 简介1.1 Doris 概述1.2 使用场景1.3 技术概述1.4 元数据结构1.5 数据分发1.6 OLAP与OLTP1.7 环境准备第2章 编译与安装2.1 安装Docker环境2.2 端口说明2.3 Doris编译2.4 集群部署2.4.1 创建目录并拷贝编译后的文件2.4.2 部署FE2.4.3 启动FE报错2.4.4 部署BE2.4.5 在FE中添加BE
# 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
原创
2024-08-17 05:54:13
240阅读
1表操作语法1.1创建/连接数据库网络服务器模式connect 'jdbc:derby://localhost:1527/MYDB;create=true;user=root;password=123';（1）“jdbc:derby:”derby数据库URL的头部，必须有； （2）“//localhost:1527/MYDB”网络服务器模式必有的主机IP、derby数据库端口号、数据库名（数据库
```markdown
# HBase与Doris的区别：初学者指南
在大数据的世界中，HBase和Doris都是重要的分布式数据库。尽管它们有各自的优缺点及适用场景，但是了解它们之间的区别对于开发者来说至关重要。本文将简单介绍如何比较HBase与Doris的区别，并提供具体的步骤和代码示例以帮助您理解。
## 学习流程
以下是实现“比较HBase和Doris”的流程步骤：
```mark
原创
2024-10-10 04:10:17
207阅读
hbase和doris更像，主要体现在两者在数据存储、查询及扩展能力等方面的相似性。在现代大数据技术中，选择合适的存储系统至关重要。本文将详细探讨在这一主题下的备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、日志分析及最佳实践。
## 备份策略
为了确保数据的安全性和可恢复性，备份策略必须全面且高效。以下是备份策略的思维导图与存储架构图：
```mermaid
mindmap
root
一. 基础使用1.1 创建数据库MySQL> CREATE DATABASE example_db;
MySQL> SHOW DATABASES;
+--------------------+
| Database |
+--------------------+
| example_db |
| information_schema |
+----
在当今大数据时代，选择合适的数据存储解决方案对于企业至关重要。今天，我们将深入探讨“Doris和HBase的差异”，帮助你理解这两种技术的特点和适用场景。
### 背景定位
Doris（Apache Doris）是一款高性能的分布式分析数据库，主要用于实时数据分析和OLAP（联机分析处理）场景。而HBase是一个基于Hadoop的分布式、可扩展的NoSQL数据库，旨在对大规模结构化数据进行随机
# Doris与HBase的区别及应用
在大数据处理领域，Doris和HBase是两种流行的存储解决方案，它们各有优缺点，适用于不同的场景。本文将对这两者进行比较，并展示它们各自的特点和用法。
## 1. 概述
### Doris
Doris是一种高性能的实时分析型数据库，主要用于OLAP（联机分析处理）场景。通过列式存储和高速压缩，Doris能够快速响应复杂的查询请求，非常适合数据分析、大
