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
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这篇博客将会简单记录Hadoop与Spark对比，HDFS，MapReduce的基本概念，及Spark架构设计，RDD，运行模式。整理起来一起阅读方便我们理解整个大数据处理框架全局和发展。1. Hadoop1.1 背景Hadoop就是解决了大数据（大到一台计算机无法进行存储，一台计算机无法在要求的时间内进行处理）的可靠存储和处理。 HDFS: 分布式文件存储 YARN: 分布式资源管理 Ma
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2023-11-21 15:38:13
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在数据处理的领域中，Hadoop 和 Doris 是两种重要的技术选择。Hadoop 以其分布式存储和处理能力广泛应用于大数据场景，而 Doris 则因其高效的实时分析能力而受到重视。在这篇博文中，我将分享如何通过合理的环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和性能对比来解决 Hadoop 和 Doris 的集成问题。
### 环境配置
在开始之前，我们需要配置适当的环境以支持 Had
Written by chenxiaochen32 ,SCUTMSTechClub Hadoop Special Interest Group.一个hadoop集群拥有许多并行的计算机，用以存储和处理大规模数据集，分布式系统是向外扩展的，当客户端计算机发送作业到计算云时，计算云将会把任务划分到多个节点进行计算，然后节点将计算结果返回到主节点进行统计，再把结果输送给客户端。这也同时说明了，hadoo
之前，我们简单介绍了一下Hadoop，知道他是一个处理大数据的框架。今天我们来看看Hadoop的核心构成之一—-HDFS.一、基础概念1、是什么 HDFS是Hadoop Distribute File System 的简称，也就是Hadoop的一个分布式文件
Hadoop 集群被成功启动后，可以通过如下 URL 访问各节点Namenode: http://<dockerhadoop_IP_address>:9870/dfshealth.html#tab-overview
History server: http://<dockerhadoop_IP_address>:8188/applicationhistory
Datanod
一.大数据概念概念:最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮Hadoop:Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的
目录：一、大数据技术生态图二、Hadoop1、HDFS2、MapReduce3、Yarn三、Hive1、背景2、Hive框架四、SparkRDD 初识Spark Streamming介绍五、Flume1、Flume基础概念2、核心组件配置介绍3、Kafka、Flume对比六、大数据架构图示例1、基于开源Hadoop生态技术的大数据架构图：2、Hadoop大数据生态图：前言：&n
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2024-04-10 20:09:44
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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
1.首先了解下hadoop： 1.1分为三个重要模块：HDFS —— 实现将文件分布式存储在很多的服务器上MapReduce —— 实现在很多机器上分布式并行运算Yarn —— 帮用户调度大量的mapreduce程序，并合理分配运算资源 1.2hadoop：相关框架Hadoop：Java编写的软件框架，以支持数据密集型分布式应用ZooKeeper：高可靠性分布式协调系统Map
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2024-07-01 20:20:13
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# Doris代替Hadoop的科普文章
在大数据技术快速发展的今天，数据处理的需求日益增加。Hadoop作为一款经典的开源大数据框架，曾在一段时间内占据了数据处理的主导地位。然而，随着新技术的不断完善，Doris作为一款高性能的分析型数据库逐渐崭露头角，成为了Hadoop的重要替代品。本文将详细探讨Doris相较于Hadoop的优缺点，并通过代码示例和流程图加深理解。
## 1. Hadoo
社区推荐是自己编译,官网在这里，过程相当简单，就一句话 sh build.sh，但是在编译过程中容易遇到各种失败，例如Failed to download DataTables.zip during the compilation of the third-party library就需要更改下载数据源，更改完这个可能还有其他问题，这里就用已编译版本了，如果坚持要自己编译可以看这个大神的博客。Do
文章目录介绍分步指南下载Hadoop 2.9.1二进制文件下载Windows兼容的二进制文件为datanode和namenode创建文件夹设置Hadoop环境变量编辑PATH环境变量配置Hadoop编辑hadoop-env.cmd编辑core-site.xml编辑hdfs-site.xml编辑mapred-site.xml格式名称节点启动HadoopHadoop Web用户界面资源经理节点管理器
关于Hadoop已经小记了六篇，《Hadoop实战》也已经翻完7章。仔细想想，这么好的一个框架，不能只是流于应用层面，跑跑数据排序、单表链接等，想得其精髓，还需深入内部。 按照《Hadoop阅读笔记（五）——重返Hadoop目录结构》中介绍的hadoop目录结构，前面已经介绍了MapReduce的内部运行机制，今天准备入手Hadoop RPC，它是hadoop一种通信机制。RPC（Remot
---恢复内容开始---建议配置1台，克隆两台，修改/etc/hostname即可创建hadoop用户组和用户创建用户组 sudo addgroup hadoop创建用户sudo adduser -ingroup hadoop hadoop给hadoop用户添加权限，打开/etc/sudoer
学习大数据之Hadoopday3 hadoop伪分布式的搭建首先做好准备工作1 jdk java8 版本以上2 hadoop 的安装包，本人使用的是 hadoop-2.6.5.tar.gz3 网络环境良好开搞1 首先我们把 jdk ，hadoop 的安装包上传到 Linux中（个人建议上传到统一的文件夹，方便管理）ps：我们可以使用xftp上传，或者使用rz命令上传（可以通过 yum instal
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2024-09-11 12:08:51
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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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# 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
启动：
格式化节点：bin/hdfs namenode -format
全部启动：sbin/start-dfs：datanode、namenode
&nbs
环境：ubuntu14.04下面以３台机器为例，讲解安装过程1) 准备3台机器，一台作为nameNode，命名为master，两台作为dataNode，命名为slave01, slave02。强调命名是为了方便管理，其实命名无所谓。如果已命名为其它名称，可通过编辑/etc/hostname进行更改。2) 为所有主从节点配置静态ip，因为主从节点间需要相互访问，如果ip
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2024-06-25 17:52:06
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