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。

doris与presto对比

Doris和Presto都是大数据领域的分布式SQL查询引擎，但它们的设计目标和应用场景有所不同。

Doris是一个分布式列式存储系统，最初由阿里巴巴开发，现在由Apache Doris社区维护。Doris的设计目标是为在线分析处理（OLAP）场景提供高性能的数据存储和查询能力。它支持高并发的数据写入和复杂的多维分析查询，并且具有较低的查询延迟和高吞吐量。Doris还支持基于时间的分区和数据备份等功能。

Presto是一个分布式的SQL查询引擎，由Facebook开发，也是一个Apache项目。Presto的设计目标是为在线事务处理（OLTP）和在线分析处理（OLAP）场景提供高度灵活的查询能力。它可以查询多种数据源，包括Hadoop HDFS、MySQL、PostgreSQL、Oracle、MongoDB等，并且可以在多个数据源之间进行联合查询。Presto还支持高度灵活的查询优化和分布式执行计划。

在应用场景上，Doris更适合于大规模数据分析和多维度查询，而Presto则更适合于数据仓库和数据集成等应用场景。

总的来说，Doris和Presto都是优秀的分布式SQL查询引擎，具有各自的优势和适用场景。选择哪个取决于具体的业务需求和数据处理场景。