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。
# 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
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
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
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
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
一、hive原理hive是hadoop的数据仓库，是数据仓库的解决方案。 将结构化的数据映射一张数据库表，hive本身不存储数据，只处理数据。hive的interface-命令行窗口有两种工具：beeeline和hive命令行 有两种交互模式：命令行模式（使用较多）和交互模式 首先初始化元数据： nohup hive --service metastore &； hive的交互模式：hiv
转载
2023-10-28 11:25:11
343阅读
hive与impala相关hive的orc格式详解ORC（The Optimized Row Columnar），被设计用来给hive提供更高效的数据存储格式。和其它数据格式相比（parquest、text、rc），orc在读、写、处理数据上有着更优的表现。ORC是一种文件结构，排列组织存储数据的一种结构，而非一种数据压缩格式，就像hbase索引数据用B+树形式来存储数据。orc是列式存储结构，（
自从今年鼎石科技公开了自家的DorisDB后（相关视频见B站）， Apache Doris 在社区中掀起了一波热潮， 我也跟风来学习一下，相关总结与大家分享。首先简单的说下啥是Doris吧，Doris是一个基于mpp的交互式SQL数据仓库，是一个面向多种数据分析场景的、 兼容MySQL协议的， 高性能的， 分布式关系型列式数据库，用于报告和分析。它最初的名字是Palo，由百度开发。在于2018年捐
转载
2023-10-24 21:44:53
251阅读
Doris–基础–1.3–理论–架构1、名词1.1、FE(Frontend)Doris 的前端节点。开发语言：以 Java 为主功能
接收和返回 客户端请求元数据 管理集群 管理生成 查询计划1.2、BE(Backend)Doris 的后端节点。开发语言：以 C++ 为主功能：
负责 数据存储负责 数据管理执行 查询计划1.3、Tablet是一张表，是实际的物理存储单元
一张表按
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
一、doris是什么Apache Doris是一个现代化的MPP（大规模并行分析）分析型数据库产品。仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果，有效地支持实时数据分析。Apache Doris的分布式架构非常简洁，易于运维，并且可以支持10PB以上的超大数据集。Apache Doris可以满足多种数据分析需求，例如固定历史报表，实时数据分析，交互式数据分析和探索式数据分析等。令数据分析工作更加简单高效！二
# 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 |
|-----
Apache Doris(incubating)从2008年第一个版本开始到今天已经走过了11个年头。期间，Doris 从最初的只为解决百度凤巢报表的专用系统，已经成长为目前国内唯一的分析型数据库孵化项目。一路走来， Doris 的初心从未改变。Apache Doris —— 为分析而生从诞生之日起，Doris 的每一步都是为了解决切实的业务痛点，每一次转变都是在面对不同的业务挑战。一路上，Dor
编者荐语： 网易互娱于 2021 年 4 月引入了 Apache Doris 产品，目前已经发展为多个集群，服务数十个业务，在查询速度及易用性方面也得到了业务的认可，将来会有更多的业务正在往 Doris 集群上迁移。以下是网易互娱的实践分享。作者介绍：Pencil，网易游戏数据与平台的离线平台组高级开发工程师，目前负责 Trino (Presto)/Doris 等组件的开发和业务支持工作。离线平台
前言Doris是百度自研的交互式 SQL 数据仓库，其前身是 Palo ，Palo 是百度自研的基于 MPP 的交互式 SQL 数据仓库，主要用于解决报表和多维分析。现简单介绍Doris的数据模型。基本概念Doirs与传统的关系库相同，都是以表（Table）的形式存储数据，其中一张表包括行Row和列Column。Column分为两类：Key和Value，从业务角度看，Key和Value可以分别对应
讲座主要分为四部分内容：为什么需要全局字典什么是全局字典全局字典的技术实现总结与未来规划1. 为什么需要全局字典我们在业务上需要OLAP引擎能够⽀持精确去重的预计算，但这个需求本身是不是合理的呢？目前线上数据分析会有一些与⾦钱相关的计算，比如某一个业务方要计算他们个人的销售业绩、以及一些广告的点击率等，这些能够转化为金钱的计算需求是要求精确去重的，近似去重是⽐较难以容忍的。目前 Doris 的 B
转载
2023-09-11 14:44:38
70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
779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 ;
1 整体介绍Doris是基于MPP架构的交互式SQL数据仓库，主要用于解决近实时的报表和多维分析。Doris高效的导入、查询离不开其存储结构精巧的设计。本文主要通过阅读Doris BE模块代码，详细分析了Doris BE模块存储层的实现原理，阐述和解密Doris高效的写入、查询能力背后的核心技术。其中包括Doris列存的设计、索引设计、数据读写流程、Compaction流程、Tablet和R
