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、列式存储的数据仓库解决方案，它可以提供快速和高效的数据存储和查询能力。相比于Hive，Doris的查询速度更快，可以处理更大规模的数据，并且对实时查询也有很好的支持。
Doris的数据模型是表格模型，数据以表的形式进行存储。表格可以在Doris集群中进行水平分割，这样可以提高查询效率，并且支持数据的冷热分离。Doris还支持复杂的数据类型和索引，可以满足各种查询需求。
Doris与Hadoop的关系
Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，它使用Hadoop分布式文件系统（HDFS）来存储数据。Doris也是基于Hadoop的，但它不使用HDFS来存储数据，而是使用自己的列式存储引擎。这样可以避免HDFS的复杂性和低效性，提高数据存储和查询的效率。
然而，Doris与Hive并不是互斥的关系。实际上，我们可以将Doris作为Hive的外部表来使用。这样一来，我们既可以享受Doris高效的查询能力，又可以利用Hive的生态系统来进行数据处理和分析。
Doris建Hive外表的步骤
下面我们将一步一步地介绍如何在Hive中创建Doris外表。
步骤一：安装Doris集群
首先，我们需要安装和配置一个Doris集群。这个过程比较复杂，涉及到集群规模、硬件配置、网络拓扑等方面的考虑。在这里，我们不会深入讨论Doris集群的安装和配置细节，仅仅提供一个简单的示例。
步骤二：创建Doris表
在Doris集群上，我们需要创建一张表来存储数据。下面是一个简单的示例：
CREATE TABLE my_table (
id INT,
name STRING,
age INT
) ENGINE=OLAP
DISTRIBUTED BY HASH(id) BUCKETS 10
PROPERTIES (
'replication_num' = '3',
'in_memory' = 'false'
);
在这个示例中，我们创建了一个名为my_table的表，有三个列分别是id、name和age。表的存储引擎是OLAP（在线分析处理），并且使用哈希分区方式和10个分区桶来进行数据存储。我们还指定了表的复制因子为3，以及禁用了内存存储。
步骤三：在Hive中创建外表
在Hive中，我们可以使用EXTERNAL关键字来创建外部表。下面是一个示例：
CREATE EXTERNAL TABLE my_external_table (
id INT,
name STRING,
age INT
) STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.doris.DorisStorageHandler'
WITH SERDEPROPERTIES (
'doris.database' = 'mydb',
'doris.table' = 'my_table'
);
在这个示例中，我们创建了一个名为my_external_table的外部表，有三个列分别是id、name和age。外部表的存储处理器是org.apache.hadoop.hive.doris.DorisStorageHandler，并且指定了Doris数据库为mydb，表名为my_table。
