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
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# 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 |
|-----------
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
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2023-12-24 14:46:12
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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
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2023-12-28 10:31:17
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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
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2023-10-22 19:12:00
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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
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2023-10-10 07:35:47
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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
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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
# 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
# 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
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# 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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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
启动：
格式化节点：bin/hdfs namenode -format
全部启动：sbin/start-dfs：datanode、namenode
&nbs
概述 在Hbase中,表的RowKey 按照字典排序, Region按照RowKey设置split point进行shard，通过这种方式实现的全局、分布式索引. 成为了其成功的最大的砝码。 然而单一的通过RowKey检索数据的方式,不再满足更多的需求，查询成为Hbase的瓶颈，人们更加希望像Sql一样快速检索数据，可是，Hbase之前定位的是大表的存储，要进行这样的查询，往往是要通过类似Hive
Endpoint Coprocessor客户端调用过程：107.1 演示环境介绍CM版本：5.14.3CDH版本：5.14.3编写示例代码及运行为Java107.2 操作演示HBase中自带的Endpoint的协处理器，所以首先确认hbase-examples-1.2.0-cdh5.14.2.jar是否在[root@ip-168-31-8-230 lib]# pwd
/opt/cloudera/p
Doris–基础–1.1–理论–介绍1、介绍是一个基于 MPP 架构的高性能、实时的分析型数据库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。使用场景:
报表分析即席查询统一数仓构建数据湖联邦查询用户可以在上面构建用户行为分析、AB 实验平台、日志检索分析、用户画像分析、订单分析等应用。1.1、特点极速易用
高度兼容MySql协议支持在线表
HBase vs Cassandra: why we moved 下文中将讨论为何选择Cassandra作为我们的NOSQL方案。 是否Cassandra的血统预言了未来？我发现在软件问题上，我们先去考虑上层问题而不是直接深入到细节，可以节约大量时间。在选择HBase还是Cassandra上我也遵循了这一信条。HBase还是Cassandra具有完全不同的血统和基因，这决定了他
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
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# 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
