启动：
格式化节点：bin/hdfs namenode -format
全部启动：sbin/start-dfs：datanode、namenode
&nbs
# 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 |
|
# 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
HDFS文件系统HDFS(Hadoop Distributed File System) : 分布式文件系统,适合一次写入,多次读出的场景,不支持文件修改,适合做数据分析,不适合做网盘类似应用.优点:(1)高容错性 : 增加副本形式,提高容错性(2)适合处理大数据 规模大,数据级别高(GB,TB,PB…)(3)可构建在廉价机器上,通过增加副本提高可靠性缺点:(1)不适合实时性,低延迟数据访问(ms
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2024-06-09 10:40:02
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# Doris 与 Hadoop 分区存储对比指导
在对大数据处理和分析进行研究时，了解不同的数据存储方案是非常关键的。本文将指导小白开发者如何对 Doris 和 Hadoop 的分区存储进行对比。我们将逐步进行，包括流程概述、每一步的操作代码，并进行详细的注释说明。
## 流程概述
我们将遵循以下步骤来完成任务：
| 步骤 | 描述
1 HDFS概述1.1 HDFS产出背景及定义1.1.1 HDFS产生背景随着数据量越来越多，在一个操作系统存不下所有的数据，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件管理系统。HDFS只是分布式文件管理系统中的一种。1.1.2 HDFS定义HDFS（Hadoop Distributed File System），它是一个
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2023-10-19 19:50:58
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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
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2024-04-18 20:03:12
314阅读
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
749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，2
# 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
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
一、架构 FE（Frontend） 和 BE（Backend）节点FE 为Doris 的前端节点。主要负责接收和返回客户端请求、元数据以及集群管理、查询计划生成等工作；BE 为Doris 的后端节点。主要负责数据存储与管理、查询计划执行等工作；FE 节点分为 follower 和 observer 两类。各个 FE 之间，通过 bdbje（BerkeleyDB Java Edition&
再写 HDFS Federation机制的时候，发现基础不扎实，需要将之前的hadoop再详细记录一下原理（重点只说Hadoop2.0版本）： Hadoop2.0版本，引入了Yarn。核心：HDFS+Yarn+MapreduceYarn是资源调度框架。能够细粒度的管理和调度任务。此外，还能够支持其他的计算框架，比如spark等。存储的基础知识以及原理：元数据信息和
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2024-09-19 13:14:19
49阅读
Doris与MySQL的对比分析
在大数据和实时数据处理的背景下，Doris和MySQL分别在不同的场景中发挥着各自的价值。Doris作为一款现代化的分析型数据库，相比于传统的关系型数据库MySQL，具有更为强大的查询性能和更高的可伸缩性。在这篇博文中，我将详细探讨Doris与MySQL之间的区别，从核心维度、特性以及实战应用等方面进行深入对比。
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flowchart TD
# 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
为什么要CompactionDoris 采用了类似于 LSM-Tree 的数据写入模型，将数据以追加的方式顺序写入磁盘，实现了写优化。这样可以提高系统的写入性能，但是也带来了读取时的额外开销。为了处理多次写入造成的数据变化，Doris 在读取时需要通过 Merge-on-Read 的策略，对不同版本的数据进行合并。Merge-on-Read 会影响读取的效率，为了降低读取时需要合并的数据量，基于
# 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。
-
今天被朋友圈刷屏了，StarRocks开源——携手未来，星辰大海！可能大家对StarRocks不太熟悉，但是DorisDB想必都是听说过的。在过去相当长的一段时间，对于ClickHouse 与 DorisDB的性能之争一直经久不息。对于实时OLAP引擎的选择，Doris也越来越多并企业所应用。DorisDB是一款纯国产的高性能的， 分布式关系型列式数据库。DorisDB脱胎于百度广告业务的实时分析
严格来说stopPropagation与preventDefault其实没什么关系，一个是停止传播事件，一个是阻止默认的行为。 由于IE8并不兼容这两个方法，所以，我们如果需要考虑兼容性的话，应该这样写：if (event.stopPropagation){
event.stopPropagation();
}
else{
event.canc
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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