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。

相关问题

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。

scala写flink消费kafka后数据写入hive和doris

首先，你需要在 Scala 代码中引入以下依赖：

libraryDependencies += "org.apache.flink" %% "flink-scala" % flinkVersion
libraryDependencies += "org.apache.flink" %% "flink-streaming-scala" % flinkVersion
libraryDependencies += "org.apache.flink" %% "flink-connector-kafka" % flinkVersion
libraryDependencies += "org.apache.flink" %% "flink-connector-hive" % flinkVersion
libraryDependencies += "org.apache.flink" %% "flink-connector-jdbc" % flinkVersion

然后，你可以使用以下代码来消费 Kafka 数据：

import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

val kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer[String]("topic", new SimpleStringSchema(), properties)
val stream = env.addSource(kafkaConsumer)

// 对数据进行处理
val result = stream.map(...)

其中，`properties` 是一个 `Properties` 对象，用于配置 Kafka 的连接信息。

接下来，你需要将处理后的数据写入到 Hive 和 Doris 中。可以使用以下代码：

import org.apache.flink.table.api.bridge.scala._
import org.apache.flink.table.catalog.hive.HiveCatalog
import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamTableEnvironment

val tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env)

val hiveCatalog = new HiveCatalog("myHiveCatalog", "myDatabase", "/path/to/hive/conf", "2.3.4")
tableEnv.registerCatalog("myHiveCatalog", hiveCatalog)
tableEnv.useCatalog("myHiveCatalog")

tableEnv.executeSql("CREATE TABLE myHiveTable (...) WITH (...)")
result.toTable(tableEnv, "myResultTable")
tableEnv.executeSql("INSERT INTO myHiveTable SELECT * FROM myResultTable")

val jdbcUrl = "jdbc:mysql://localhost:3306/my_database"
tableEnv.executeSql(s"CREATE TABLE myDorisTable (...) WITH (...)")
tableEnv.executeSql(s"INSERT INTO myDorisTable SELECT * FROM myResultTable")

其中，`myHiveCatalog` 是 Hive 的 Catalog 名称，`myDatabase` 是 Hive 中的数据库名称，`/path/to/hive/conf` 是 Hive 的配置文件所在路径，`2.3.4` 是 Hive 的版本号。

`myHiveTable` 和 `myDorisTable` 是你要写入数据的表名，`(...)` 是表的列定义和其他属性，`myResultTable` 是处理后的数据表名。

`jdbcUrl` 是 Doris 数据库的连接信息，你需要根据实际情况进行修改。

你需要将上述代码中的 `...` 替换为实际的处理逻辑和表定义。