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
Doris总结-Join1.Broadcast Join
2.Shuffle Join
3.Colocation Join
4.Bucket Shuffle Join
5.Runtime Filter
顺序：Colocate Join -> Bucket Shuffle Join ->Broadcast Join -> Shuffle Join 目录Doris总结-Jo
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2023-11-16 14:31:06
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# Hive与Doris的外表对比
在现代大数据处理和分析领域，Hive和Doris都扮演着重要的角色。虽然两者都有各自的优势，但在具体的使用场景中，如何选择合适的工具往往显得尤为重要。本文将对Hive与Doris的外观及其特点进行探讨，并通过代码示例以及序列图帮助读者更好理解。
## Hive简介
Apache Hive 是一个数据仓库基础设施，可以方便地对存储在Hadoop上的数据进行读
原创
2024-09-23 04:09:49
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# Doris外表Hive：一个高效的数据处理框架
在现代的数据处理场景中，能够快速、准确地对海量数据进行分析和处理的工具尤为重要。Doris和Hive是两款广泛使用的大数据处理工具。本文将对Doris的外表Hive进行分析，探讨它们的特性与应用场景，并提供一些示例代码，帮助读者更好地理解它们的工作原理。
## 一、Doris与Hive的概述
### 1.1 Doris简介
Doris是一
实现“Doris Hive 外表”的步骤如下：
1. 创建外表
2. 指定外表的位置
3. 定义外表的结构
4. 加载数据到外表中
下面是每一步需要做的事情以及相应的代码：
1. 创建外表
首先，你需要使用CREATE EXTERNAL TABLE语句来创建外表。外表是基于已存在的数据文件或数据源的逻辑表。这意味着外表只是对数据进行了描述，实际数据并不存储在外表中。
```sql
CRE
原创
2024-02-09 05:58:23
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# 从 Hive 到 Doris 的外表迁移指南
在如今的数据处理领域中，Doris 和 Hive 是两个流行的大数据处理工具。Doris 提供更快速的 OLAP 查询能力，而 Hive 则常用于数据仓库的构建。将 Hive 中的数据迁移到 Doris 的外表，可以利用 Doris 强大的分析能力。本文将为你介绍如何实现这一过程。
## 整体流程
实现“Doris 外表 Hive”的步骤如下
原创
2024-10-22 06:19:58
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# Doris MySQL 外表的科普
在大数据时代，数据处理和存储的需求不断增加，Doris作为一款兼具高性能和高并发的分布式数据库，受到了越来越多企业的关注。在Doris中，“外表”的概念尤为重要，它为用户提供了与MySQL等传统数据库的紧密集成。本文将深入探讨Doris中的外表概念，并通过实例代码进行演示。
## 什么是Doris外表？
外表（External Table）是Doris
原创
2024-10-28 06:37:04
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Apache Doris 代码仓库地址：apache/incubator-doris 欢迎大家关注加星 物化视图物化视图是将预先计算（根据定义好的 SELECT 语句）好的数据集，存储在 doris中的一个特殊的表。物化视图的出现主要是为了满足用户，既能对原始明细数据的任意维度分析，也能快速的对固定维度进行分析查询。目前doris物化视图只支持单表，不支持多表j
Hive 7、Hive 的内表、外表、分区
1、Hive的内表Hive 的内表，就是正常创建的表，在 中已经提到； 2、Hive的外表创建Hive 的外表，需要使用关键字 External： CREATE EXTERNAL TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name
[(col_n
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2023-09-17 09:55:00
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1.Doris概述首先 Doris 一个MPP架构的，分析型的数据库产品。对于PB数量级的，结构化数据，可以做到亚秒级查询响应。使用上兼容 MySQL 协议，语法是标准的 SQL。本身不依赖任何其他系统，相比hadoop生态产品更易于运维。应用场景包括：固定历史报表xxx用户的原始数据，比如日志，或者在事务数据库中的数据，经过流式系统或离线处理后，导入到Doris中，供上层的报表工具或者数据分析师
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2024-08-05 22:01:05
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# Doris查询Hive外表
## 引言
在大数据领域，Hive作为一种高效的数据仓库解决方案，被广泛应用于数据分析和查询任务中。然而，随着数据量的增长，Hive的查询性能可能会受到限制。为了解决这个问题，我们可以使用Doris作为Hive的加速引擎，通过将数据加载到Doris中，提高查询性能。
本文将介绍如何在Doris中查询Hive外表，帮助读者理解Doris与Hive的集成以及如何进
原创
2023-10-07 09:27:57
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# Doris Hive外表分区
在Doris（原名Kylin）中，Hive外表（External Table）是一个非常有用的概念，它可以让用户在Doris中引用Hive中的数据。分区是Hive中用于数据存储和查询的一种重要概念，它可以将数据按照指定的字段进行逻辑上的划分，方便数据管理和查询。本文将介绍如何在Doris中使用Hive外表分区的相关操作。
## 什么是Hive外表分区？
Hi
原创
2024-05-06 04:57:01
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# 使用Doris实现MySQL外表的指导
在数据工程中，有时需要将数据整合到一个统一的平台上，Doris作为一种高性能的分析型数据库，支持通过外表（External Table）连接到MySQL等其他数据库。本文将指导新手开发者如何在Doris中创建MySQL外表，步骤将通过表格的形式展示，并附上完整的代码示例。我们还会用甘特图和旅行图来帮助理解整个流程。
## 流程概述
| 步骤 | 描
# MySQL外部表写入Doris的完整指南
在现代数据处理架构中，将数据从一个存储系统传输到另一个存储系统已经变得越来越普遍。Apache Doris，作为一个高性能的分析数据库，能够高效地处理大规模的数据集。本文将介绍如何使用MySQL外部表将数据写入Doris，并结合代码示例和甘特图来帮助您更好的理解这一过程。
## 什么是Apache Doris？
Apache Doris是一个用于
MySQL创建数据表并建立主外键关系详解作者：Brambling前言为mysql数据表建立主外键需要注意以下几点：需要建立主外键关系的两个表的存储引擎必须是InnoDB。外键列和参照列必须具有相似的数据类型，即可以隐式转换的数据类型。外键列和参照列必须创建索引，如果外键列不存在索引，mysql将自动创建索引。一、SQL语句创建数据表并设置主外键关系create table demo.Chinese
# Doris建Hive外表
在大数据领域，数据仓库是一种常见的数据存储和分析解决方案。Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，它通过使用Hive查询语言（HQL）来处理大规模的结构化和半结构化数据。然而，Hive在对海量数据进行查询时速度较慢，这就需要我们使用一种更高效的数据存储和查询引擎来替代Hive。Doris就是这样一种解决方案。
## Doris简介
Doris是一种分布式、列式
原创
2023-12-24 09:14:08
207阅读
# 数据库与数据表
数据库（Database）是一个以某种方式存储的数据集合，在计算机领域中，通常是指以某种数据模型组织和存储数据的集合。而数据表（Table）是数据库中的一个基本单位，用于存储具有相似结构的数据。
在关系型数据库中，数据表是一个二维的结构，其中每行代表一个记录，每列代表一个属性。而在本文中，我们将讨论一个关系型数据库管理系统（RDBMS）中的一种具体实现：MySQL。
#
原创
2024-03-20 04:10:18
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表的内连和外连内连接(inner join on) 内连接就是多表查询中where子句对笛卡尔积的筛选，我们前面学习的都是内连接。 语法：select 字段 from 表1 inner join 表2 on 连接条件 and 其他条件; 例如：显示SMITH的名字和部门名称 外连接左外连接：联合查询中，左侧的表完全显示，就是左外连接。 语法：select 字段 from 表名1 left jo
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2023-12-17 13:25:38
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## Doris创建Hive的外表教程
### 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(连接Doris) --> B(创建外表)
B --> C(导入数据)
```
### 2. 整体步骤
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 连接Doris |
| 2 | 创建Hive外表 |
| 3 | 导入数据 |
### 3.
原创
2024-06-21 06:30:41
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Hive 基础及安装 Hive 操作（一） hive 操作（二）——使用 mysql 作为 hive 的metastore hive 操作（三）——hive 的数据模型 hive 操作（四） 大的分类可分为：（1）受控表（MANAGED_TABLE）内部表分区表桶表（2）外部表（external table）和受控表不同，对外部表删除，仅删除引用，而不删除真实存储的数据；内部表（1）表定
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2023-10-03 13:48:23
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