Clickhouse、Doris、Presto、Impala分别应用场景如何

ClickHouse、Doris、Presto和Impala都是一些常见的分布式数据处理系统，它们都有各自的优点和应用场景。

ClickHouse是一个高性能列式数据库管理系统，主要应用于实时分析、日志处理、数据仓库等场景。它支持快速的数据插入和查询，可以处理大量数据，并且能够快速响应复杂的查询请求。ClickHouse适合处理海量数据，以及需要进行实时数据分析和查询的场景。

Doris（原名Apache Doris）是一款支持实时数据分析和查询的开源分布式数据仓库系统，它采用了MPP（Massively Parallel Processing）架构，可以快速处理大规模数据。它的主要应用场景包括实时报表、数据分析和探索、数据挖掘等。

Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，它可以连接几乎所有的数据源，并且可以在不同的数据源之间执行SQL查询。Presto的主要特点是高性能和灵活性，它可以处理PB级别的数据，并且可以快速响应复杂的查询请求。Presto适合处理大规模数据和需要进行跨数据源查询的场景。

Impala是一个开源的分布式SQL查询引擎，主要应用于数据仓库和分析场景。它采用了类似于Hadoop的MapReduce架构，可以快速处理大规模数据。Impala的主要特点是高性能和易于使用，它可以轻松地集成到现有的Hadoop生态系统中，并且可以快速响应复杂的查询请求。Impala适合处理海量数据的数据仓库和分析场景。

相关问题

doris 手工造数

Doris是一个开源的分布式列式数据库，它特别适合处理大规模的数据分析和实时查询任务。与传统的行式数据库不同，Doris采用列式存储方式，这使得它在处理大量并行查询（OLAP）时非常高效，尤其是在数据挖掘、BI报告和日志分析等场景中。

"手工造数"通常指的是在Doris中手动创建和管理数据的过程，包括数据加载、表设计和优化等步骤。具体操作可能包括：

1. **数据加载**：使用Doris的SQL命令`LOAD DATA`或者其提供的工具如Presto或Impala等将外部数据源（如HDFS、S3等）中的数据导入到Doris集群中。

2. **表设计**：设计合理的表结构，包括确定列的数量、数据类型和分区策略，以满足特定的数据访问需求和性能目标。

3. **数据分区**：根据业务需求和查询频率对数据进行分区，这有助于提高查询速度和资源利用率。

4. **索引创建**：为经常用于查询的列创建索引，以加快数据检索的速度。

5. **监控和调整**：定期监控系统的性能，并根据需要调整表的配置，如内存分配、CPU使用等。

在github上关于Doris的项目有哪些？

GitHub上有很多关于Doris的项目，它们主要涵盖了Doris的各种应用场景、功能和特点。其中一些主要的项目包括：

1. Doris: 一个高性能的列式存储系统。
2. Doris-on-Spark: Doris在Spark上的应用。
3. Doris-on-Flink: Doris在Flink上的应用。
4. Doris-on-Hive: Doris在Hive上的应用。
5. Doris-on-Impala: Doris在Impala上的应用。
6. Doris-on-Kylin: Doris在Kylin上的应用。
7. Doris-on-Presto: Doris在Presto上的应用。
8. Doris-on-Stream: Doris在流处理上的应用。

这些项目都可以在GitHub上找到,可以根据自己的需求选择.