Hadoop与doris区别

Hadoop和doris都是大数据处理领域的技术，但是它们有不同的应用场景和特点。

Hadoop是一个分布式计算框架，主要用于存储和处理大规模数据集。它提供了分布式存储和计算能力，可以处理PB级别的数据。Hadoop的核心是HDFS（Hadoop Distributed File System），它是一个分布式文件系统，可以将数据分散存储在多个节点上，实现数据的高可靠性和可扩展性。另外，Hadoop还提供了MapReduce编程模型，可以将计算任务划分为多个子任务，分布式地在集群中执行。

Doris（原名Palo）是一个分布式列式存储和分析系统，主要用于在线实时数据分析和查询。Doris将数据按列存储，支持高效的压缩和编码算法，能够提供高速的查询响应时间和高效的数据压缩率。Doris还提供了多维分析和数据可视化功能，能够帮助用户发现数据中的规律和趋势。

总的来说，Hadoop适用于离线计算和批处理任务，而Doris适用于在线实时数据分析和查询。

相关问题

impala sql语法与doris sql语法区别

Impala和Doris都是Hadoop生态系统中的数据仓库解决方案，它们的SQL语法有一些区别。

1. 数据类型支持：Impala支持更多的数据类型，包括ARRAY、MAP、STRUCT等，而Doris则不支持这些数据类型。

2. 聚合函数：Impala支持更多的聚合函数，包括GROUP_CONCAT、APPROX_COUNT_DISTINCT等，而Doris则不支持这些聚合函数。

3. 窗口函数：Impala支持窗口函数，包括LAG、LEAD、RANK等，而Doris则不支持这些窗口函数。

4. JOIN语法：Impala和Doris的JOIN语法是相似的，但是Impala支持更多的JOIN类型，包括FULL OUTER JOIN、LEFT SEMI JOIN等。

总的来说，Impala比Doris更加强大和灵活，但是Doris也有自己的优势，例如支持更高的并发查询和更快的查询速度等。选择哪个SQL语法取决于具体的应用场景和需求。

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。