doris和hive的区别

Doris和Hive都是大数据领域中的数据仓库，但是它们有一些区别：

1. 存储引擎：Doris使用了自己研发的存储引擎，而Hive则是基于Hadoop上的HDFS存储数据。

2. 数据模型：Doris使用了基于列的存储模型，而Hive使用的是基于行的存储模型。

3. 查询效率：Doris在查询效率上表现优异，支持高并发、低延迟的实时查询，而Hive则更适合离线计算。

4. SQL支持：Doris支持的SQL语法更加丰富，支持更多的数据类型和函数，而Hive的SQL语法则更加类似于传统的关系型数据库。

总的来说，Doris更加适合实时场景下的数据分析和查询，而Hive则更适合离线批处理场景下的数据分析和查询。

相关问题

doris对比hive

Doris和Hive都是大数据领域的数据仓库，但是它们有一些不同之处：

1. 数据模型：Doris支持关系型数据模型，可以使用SQL进行数据查询和操作。Hive则是基于Hadoop的MapReduce计算模型，使用HiveQL查询语言进行数据查询和操作。

2. 查询性能：Doris相对于Hive有更好的查询性能，因为Doris采用了类似于MPP（Massively Parallel Processing）的架构，可以对数据进行分区处理，从而提高查询效率。

3. 数据存储：Doris采用列式存储，可以大幅度降低存储成本，并且在某些场景下有更好的性能表现。而Hive则是基于Hadoop的分布式文件系统进行数据存储，可以进行大规模的数据存储和处理。

4. 部署和管理：Doris相对于Hive会更容易部署和管理，因为Doris本身就是一个分布式数据库系统，具备自动化的管理和维护功能，而Hive需要依赖于Hadoop生态系统的其他组件来进行管理和维护。

总的来说，Doris和Hive都有各自的优缺点，需要根据具体的业务场景和需求来选择合适的数据仓库。

hive和doris的区别

Hive和Doris都是大数据存储和分析框架，但是它们有一些不同之处：

1. 数据模型：Hive是基于Hadoop的分布式数据仓库，数据模型是表格，支持结构化和半结构化数据。而Doris则是基于列存储的分布式数据库，数据模型是行和列。

2. 查询引擎：Hive使用HiveQL查询语言，并通过MapReduce执行查询。而Doris使用Palo查询引擎，支持SQL查询语言，并使用MPP架构来加速查询。

3. 数据存储：Hive数据存储在HDFS中，而Doris则使用自己的存储引擎。

4. 数据更新：Hive不支持实时数据更新，只能支持批量导入。Doris则支持实时数据更新，并且性能更高。

5. 数据安全：Hive支持Kerberos身份验证和Apache Ranger访问控制，Doris则支持MySQL身份验证和内置访问控制。

综上所述，Hive适合用于离线批量数据分析，而Doris则适合用于实时数据分析和查询。