Doris与Hadoop区别详解

这是一个非常经典的大数据领域问题。Doris 和 Hadoop 是两种完全不同但有时会协同工作的技术。简单来说，Hadoop 是一个庞大的、综合性的生态系统，而 Doris 是一个专注于高性能分析的数据库。

下面我将从多个维度详细解释它们的区别。

核心概念与定位

• Apache Hadoop：

  • 定位：一个分布式系统基础架构和生态系统。它的核心设计目标是使用廉价的商用硬件，以可靠、可扩展的方式存储和处理海量（PB级别）的原始数据（包括结构化和非结构化）。
  • 核心组件：HDFS（分布式文件系统）、MapReduce（分布式计算框架）、YARN（资源调度器）。围绕它还有Hive, HBase, Spark, Flink等大量项目。
  • 类比：一个大型的“原始数据湖”和“大型综合加工厂”。它先把所有原材料（原始数据）囤积起来，然后可以用各种工具（Hive, Spark等）对这些原材料进行不同方式的加工和处理。

• Apache Doris：

  • 定位：一个高性能、实时的MPP（大规模并行处理）分析型数据库。它的设计目标是对大规模数据进行快速的即席查询（Ad-hoc Query）和多维分析（OLAP），提供秒级甚至亚秒级的查询响应。
  • 核心特性：兼容MySQL协议，支持标准SQL，支持高并发，支持实时数据更新。
  • 类比：一个