原文:Hive與Clickhouse對比

個人理解,歡迎指正 對比指標 Hive Clickhouse 元數據管理 元數據存MySQL,通過HiveMetaStore管理 每個Shard自己管理 數據存儲 HDFS 本地磁盤 架構設計 MR架構 MPP架構 資源消耗 運行時申請資源 常駐進程 線程模式 單線程 多線程 寫數據過程 可以直接附加寫HDFS,不是排序的 舊數據在一個Part,新數據會寫另一個Part,然后通過MergeTree ...

2022-03-23 18:12 1 2368 推薦指數:

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Hbase、Kudu和ClickHouse對比

最近看了些大拿的相關文章,做筆記如下: Hadoop生態圈中HDFS一直用來保存底層數據。Hbase作為一款Nosql也是Hadoop生態圈的核心組件,它海量的存儲能力,優秀的隨機讀寫能力,能夠處理一些HDFS不足的地方。 Clickhouse是一個用於聯機分析(OLAP ...

Mon Sep 27 01:42:00 CST 2021 0 504
ClickHouse與ES的優劣對比

優點: ClickHouse寫入吞吐量大,單服務器日志寫入量在50MB到200MB/s,每秒寫入超過60w記錄數,是ES的5倍以上。 查詢速度快,官方宣稱數據在pagecache中,單服務器查詢速率大約在2-30GB/s;沒在pagecache的情況下,查詢速度取決於磁盤的讀取速率和數 ...

Thu Aug 05 04:47:00 CST 2021 4 1823
hive數據遷移到clickhouse

文章來自:hive數據遷移到clickhouse—使用Waterdrop工具-雲社區-華為雲 (huaweicloud.com) ...

Tue Dec 14 01:56:00 CST 2021 0 113
Hive文件格式對比

Hive的文件存儲格式包括:textfile, sequencefile, rcfile, orc, parquet textfile   默認的文件格式,行存儲。建表時不指定存儲格式即為textfile,導入數據時把數據文件拷貝至hdfs不進行處理。 優點:最簡單 ...

Wed Jul 18 23:41:00 CST 2018 0 1712
Pig和Hive對比

Pig Pig是一種編程語言,它簡化了Hadoop常見的工作任務。Pig可加載數據、表達轉換數據以及存儲最終結果。Pig內置的操作使得半結構化數據變得有意義(如日志文件)。同時Pig可擴展使用Java中添加的自定義數據類型並支持數據轉換。 Hive Hive在Hadoop中扮演數據倉庫 ...

Sun Aug 20 07:14:00 CST 2017 0 1401
hive 存儲格式對比

Apache Hive支持Apache Hadoop中使用的幾種熟悉的文件格式,如 TextFile,RCFile,SequenceFile,AVRO,ORC和Parquet格式。 Cloudera Impala也支持這些文件格式。 在建表時使用 STORED ...

Tue Nov 19 01:41:00 CST 2019 0 481
 
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