1.思路1）保持数据原貌不做任何修改，起到备份数据的作用。2）数据采用LZO压缩，减少磁盘存储空间。100G数据可以压缩到10G以内。3）创建分区表，防止后续的全表扫描，在企业开发中大量使用分区表。4）创建外部表。在企业开发中，除了自己用的临时表，创建内部表外，绝大多数场景都是创建外部表。2.Hive环境准备（1）Hive引擎简介Hive引擎包括：默认MR、tez、sparkHive on Spa
# Doris与Hive之间的数据对比指南
在数据处理和分析的领域，Apache Hive 和 Apache Doris 是两种常用的分布式数据存储和查询系统。有时候，我们需要将这两者的数据进行对比，以确保数据的一致性或完成某些业务需求。本文将指导您如何实现“Doris与Hive的数据对比”，并提供详细的代码示例和注释。
## 整体流程
我们可以将实现“Doris与Hive的数据对比”分为几
# 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
原创
2023-11-16 05:12:07
233阅读
Hadoop作为一个存储与服务的基础性平台，同时它的内部有采用了master/slave架构，那么其内部通信和与客户端的交互就是必不可少的了。Hadoop在实现时抛弃了JDK自带的一个RPC实现——RMI，而自己基于IPC模型实现了一个高效的轻量级RPC。整体结构 在IPC包中，最重要的3个类是ServerC，lient和RPC，它们具有层次化的结构。 &nb
apache和httpd区别 从我们仅仅web服务器使用者的角度说的话，它们是同一个东西。在 Apache 的网站上有两种安装包下载 httpd-2.0.50-i686-pc-linux-gnu.tar.gz 和 apache_1.3.33-i686-whatever-linux22.tar.gz 其实都是提供Web服务的，只是一个是早期版一个是新的版本模式。httpd是apache
转载
2024-10-21 21:01:02
50阅读
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，2018 年
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
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。
转载
2023-11-29 09:11:31
97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
关于"Doris、ClickHouse、Hive"的对比，今天我们将深入探讨这三者在技术上及其应用场景中的差异与特点。随着大数据技术的发展，选择合适的数据库系统已成为业务成功的关键之一。我们将从多个角度对这三者进行对比，帮助你在选择合适的解决方案时做出明智的决策。
### 背景定位
在现代大数据处理环境中，选择合适的数据存储与分析技术非常关键。Doris、ClickHouse和Hive各自拥有独
# Apache Doris 和 MySQL 对比
Apache Doris 是一个开源的分布式 SQL 查询引擎，专为大规模数据分析和交互式 SQL 查询而设计。与之相比，MySQL 是一个流行的关系型数据库管理系统，主要用于在线交易处理和数据存储。本文将对这两种数据库进行比较，探讨它们的优势和劣势。
## 数据模型
### MySQL
MySQL 是一个关系型数据库管理系统，采用传统的
原创
2024-03-09 05:46:02
727阅读
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与Hive的对比实现指南
在大数据领域，Doris和Hive都是数据查询与分析的重要工具。对于刚入行的小白来说，理解它们的区别与各自的特性非常重要。本文将为你介绍如何实现Doris和Hive的对比，并生成一个简单的流程图和角色旅程示例。
## 流程概述
下面是一个简明的流程表，便于理解实现的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-----
原创
2024-10-13 06:10:29
191阅读
看到一篇比较Hive和并行数据仓库的比较文章 ，写得比较犀利，转载如下：=============================================================最近分析和比较了Hive和并行数据仓库的架构，本文记下一些体会。 Hive是架构在Hadoop MapReduce Framework之上的开源数据分析系统。 Hive具有如下特点： 1. 数据以H
转载
2023-09-18 13:22:22
866阅读
1 系统架构1.1 What is Kylin1.2 What is Doris2 数据模型2.1 Kylin的聚合模型2.2 Doris的聚合模型2.3 Kylin C...
转载
2021-06-11 17:56:10
498阅读
1 系统架构1.1 What is Kylin1.2 What is Doris2 数据模型2.1 Kylin的聚合模型2.2 Doris的聚合模型2.3 Kylin C...
转载
2021-06-11 17:56:08
682阅读
GreenPlum6使用PXF进行连接HDFS、HIVE环境配置初始环境准备文件配置服务器文件修改PXF配置文件(pxf-env.sh)配置环境变量PXF服务器配置文件分发、启动建表、查询、测试 最近我们正在测试GP6.7的性能，尝试着使用PXF连接HDFS进行外部表获取，提供一个GreenPlum中文社区 PXF中文文档 环境配置配置环境：GreenPlum 6.7 ; PXF 5.11 ;
转载
2023-12-14 21:12:30
144阅读
# Doris和Hive性能对比
在大数据领域，Doris和Hive都是常用的数据仓库工具，用于存储和处理海量数据。两者都有各自的优势和特点，今天我们就来对比一下它们的性能。
## Doris
Doris（原名Palo）是一款开源的MPP分布式数据仓库，专注于实时性能和高并发查询。它采用了分布式存储和计算，支持PB级别的数据存储和秒级的查询响应。Doris的优势在于其高效的列式存储和计算引擎
原创
2024-03-01 07:46:49
1031阅读
