ClickHouse:ClickHouse针对OLAP场景进行了优化,其列式存储和向量化执行引擎使得它在处理复杂查询和大规模数据集时表现出色。ClickHouse能够快速地聚合和计算数据,提供低延迟的查询响应。 查询语言支持: Hive:Hive支持类SQL的查询语言HiveQL,这使得熟悉SQL的用户可以很容易地使用Hive进行数据查询和分析。 ClickHouse:ClickHouse...
本节对比的是,当ClickHouse和Hive都进行即席查询,ClickHouse比Hive快的原因。 1、严格数据组织更适合做分析 ClickHouse的数据组织相对于Hive更严格,需要用户在建表时制定排序键进行预排序。虽然Hive的ORC格式和ClickHouse的数据文件其实一定程度上是等价的,但是Hive的ORC格式并不要求数据存储前进行预排序。 在预排序的情况...
特性StarRocksHiveClickHouseTiDB 数据存储 列存储(Columnar Storage) 行存储(Row Storage) 列存储(Columnar Storage) 混合存储(行存储和列存储) 查询性能 高低高高 主要用途 实时分析(Real-time Analyti
个人理解,欢迎指正 对比指标 Hive Clickhouse 元数据管理 元数据存MySQL,通过HiveMetaStore管理 每个Shard自己管理 数据存储 HDFS 本地磁盘 架构设计 MR架构 MPP架构 资源消耗 运行时申请资源 常驻进程 线程模式 单线程 多线程 写数据过程 可以直接附
3. 性能对比 3.1 批处理 vs. 实时分析 Hive:由于使用 MapReduce,Hive 的查询性能在处理大规模数据时会受到一定影响,尤其是实时查询场景。它更适合用于批处理作业,例如定期的数据分析任务。 ClickHouse:专为实时分析而设计,ClickHouse 通过列式存储和数据压缩技术显著提高了查询速度。即使数据量非常庞大,它也能够在毫秒...
Hive与ClickHouse性能对比 Hive:适合大数据处理,特别是ETL任务和批量分析工作,但在实时查询和分析方面性能较差。 ClickHouse:在处理大量数据时性能较Hive更好,特别适合于实时数据分析场景。 在选择使用Hive还是ClickHouse时,企业应根据自身的业务需求、数据量大小以及对性能的要求来综合考虑。 0 赞 0 踩最新...
ClickHouse和Hive都是大数据处理领域中的重要工具,但它们各自具有独特的优势和适用场景,因此不能简单地认为ClickHouse能否完全替代Hive。以下是对两者在大数据处理方面的对比: 数据存储方式 Hive:使用Hadoop分布式文件系统(HDFS)存储数据,适用于大规模数据的批量处理和分析。 ClickHouse:使用自己开发的列式存储引擎,提供高性能...
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ClickHouse 与已有大数据分析技术有何不同 知道了 ClickHouse 的特性和不完美,下面我们可以对比一下之前的大数据分析跟现在的有啥区别? | 代替复杂的多样大数据技术组合架构 之前的大数据分析,例如 Hadoop 家族由很多技术和框架组合而成,犹如一头大象被拆分后其实所剩下的价值也就是 HDFS、Kafka、Spark ,其他的几乎都...
2、Doris数据模型、数据分布、索引应用 3、Doris常用函数应用 4、Doris实现BitMap精确去重和HLL估算去重 5、Doris企业应用案例 三、Hive 大数据计算引擎 1、HQL基础技能 2、HQL窗口函数 3、HQL常用技巧 4、Hive企业应用案例 其他资料: Doris 与 ClickHouse 的深度对比及选型建议 OLAP引擎比较ClickHouse VS Doris编辑...