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干货丨时序数据库DolphinDB与Spark的性能对比测试报告

1. 概述 Spark是基于内存计算的通用大数据并行计算框架,内置多种组件,如批处理、流处理、机器学习和图处理。Hive是基于Hadoop的数据仓库,支持类SQL的命令查询,提升了Hadoop的易用性。Spark与Hive、Hadoop通常是搭配使用,利用Hive中的数据分区可以方便地管理和过滤数据,提高查询效率。 DolphinDB是C++编写的高性能分布式时序数据库,内置高吞吐低延迟的列式内存引擎,集成了功能强大的编程语言,支持类Python和SQL的脚本语言,可以直接在数据库中进行复杂的编程和运算。DolphinDB内部用Data Source来抽象分区数据。在Data Source之上,可以完成SQL,机器学习,批处理和流处理等计算任务。一个Data Source既可以是内置的数据库分区,也可以是外部数据。如果Data Source是内置数据库的分区,大部分计算都可以在本地完成,极大地提升了计算和查询效率。 本报告将对DolphinDB、Spark直接访问HDFS(Spark+Hadoop,下文称为Spark)、Spark通过Hive组件访问HDFS(Spark+Hive+Ha...

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