ClickHouse: 生态系统相对较小,但与数据可视化工具(Elasticsearch、Grafana)和流数据处理框架(Kafka)有很好的兼容性。 6. 总结 综上所述,Hive 和 ClickHouse 各有优缺点,适用于不同的数据处理需求。Hive 适合批处理任务,尤其是处理大规模数据集时,而 ClickHouse 则专注于实时分析和高速查询。在选择使用
### Hive与ClickHouse的区别 Hive和ClickHouse都是大数据处理和分析领域的知名工具,但它们在设计理念、性能特点、使用场景等方面存在显著差异。以下是对这两者的详细比较: ### 一、设计理念 1. **Hive** - Hive是基于Hadoop的数据仓库软件,用于对存储在HDFS(Hadoop Distributed File System)或其他兼容存储系统中的大...
ClickHouse和Hive在性能方面也有一些不同。ClickHouse是为快速分析而设计的,它可以处理大规模数据并提供低延迟查询。Hive则更适合用于批处理任务,它可以处理更复杂的查询和数据转换。 数据导入和导出 ClickHouse和Hive都支持从各种数据源导入和导出数据。ClickHouse可以使用INSERT语句将数据插入表中,也可以使用各种格式的文件...
4.在 Doris 中设置 SQL 方言转换服务的 URL。该命令中127.0.0.1:5001是 SQL 方言转换服务的部署节点 IP 和端口。 MySQL> set global sql_converter_service_url = "http://127.0.0.1:5001/api/v1/convert" 1. 在完成服务部署后,我们可以直接在命令行中执行 SQL,在此以 Presto 与 Clickhouse SQL 方言为例...
Presto没有使用MapReduce,它是通过一个定制的查询和执行引擎来完成的。它的所有的查询处理是在内存中,这也是它的性能很高的一个主要原因。Presto和Spark SQL有很大的相似性,这是它区别于Hive的最根本的区别。 Presto由于是基于内存的,而 Hive 是在磁盘上读写的,因此 presto 比hive快很多,但是由于是基于内存的计算...
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ClickHouse中分为DistributeTable、LocalTable、Partition、Shard、Part、Column几个部分,差不多能和Doris对应起来,区别就是CH中每个Column都对应一组数据文件和索引文件,好处就是命中系统Cache性能更高,不好的地方就是IO较高且文件数量较多,另外CH有Count索引,所以Count时命中索引会比较快。
的分析数据基本存储在 Hive 数仓中,使用 Presto 完成 OLAP 分析,但是随着业务实时性增强,对查询性能的要求不断升高,同时许多数据应用产生,比如对接 BI 进行分析等,Presto不能满足需求,在这个阶段我们引入了ClickHouse,用来建设性能更强悍,响应时间更短的数据分析平台,以满足实时性要求,但如何连通 Hive 数仓和ClickHouse...
clickhouse和hive结合 clickhouse hive区别 ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。它的表分为两种:一种是分布式表,一种是本地表: 分布式表:一个逻辑上的表,可理解为数据库中的view,一般查询都是分布式表,分布式表的引擎会将读请求路由到本地表进行查询,然后汇总输出。这里强调一点:...