doris和hive的区别

Doris和Hive是两种开源的数据仓库工具，都可以用来分析大型数据集。

Doris是由阿里巴巴开发的一款大数据分析工具，具有低延迟、高吞吐、高可扩展性等优点。它采用PAL（Parallel & Analytic）引擎来实现大规模并行分析和存储。Doris也可以通过SQL语言来进行数据分析。

Hive是由Apache基金会开发的一款大数据分析工具，它基于Hadoop构建，可以通过SQL-like语言（HiveQL）来进行数据分析。Hive的优点在于，它可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并支持大量的数据仓库工具，例如OLAP和数据挖掘。

总的来说，Doris和Hive都是用来进行大数据分析的工具，但是Doris更加注重性能和可扩展性，而Hive则更加强调对结构化数据的支持。

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。