Kudu、ClickHouse、Doris、Druid、Hbase

**大数据存储系统比较**

在大数据领域，选择合适的存储系统对于数据分析和处理至关重要。以下几个系统：Kudu、ClickHouse、Doris、Druid、Hbase，是目前较为流行的大数据存储系统之一。下面我们将对这些系统进行比较，并提供一些代码示例。

###1. Kudu**概述**

Apache Kudu是一种列式存储系统，旨在支持高性能的分析工作负载。它是由Cloudera开发的，目前已成为Apache基金会的一个项目。

**特点**

* 支持列式存储* 高性能和低延迟* 支持事务性写入* 可以与Hadoop集成###2. ClickHouse**概述**

ClickHouse是一种开源的分布式列式数据库管理系统，主要用于分析大型数据集。它由Yandex开发。

**特点**

* 支持列式存储* 高性能和低延迟* 支持SQL查询* 可以与Hadoop集成###3. Doris**概述**

Doris（原名为Fennec）是一种开源的分布式列式数据库管理系统，主要用于分析大型数据集。它由Baidu开发。

**特点**

* 支持列式存储* 高性能和低延迟* 支持SQL查询* 可以与Hadoop集成###4. Druid**概述**

Druid是一种开源的分布式实时数据分析系统，主要用于处理大型数据集。它由Metamarkets开发。

**特点**

* 支持列式存储* 高性能和低延迟* 支持SQL查询* 可以与Hadoop集成###5. Hbase**概述**

Apache HBase是一种开源的分布式NoSQL数据库管理系统，主要用于处理大型数据集。它是由Apache基金会开发的。

**特点**

* 支持行式存储* 高性能和低延迟* 支持事务性写入* 可以与Hadoop集成###代码示例#### Kudu

from kudu.client import KuduClient, Partitioning# 创建Kudu客户端client = KuduClient()

# 创建表table_name = 'my_table'
schema = [
 {'name': 'id', 'type': 'int'},
 {'name': 'name', 'type': 'string'}
]
partitioning = Partitioning('id')
client.create_table(table_name, schema, partitioning)

import clickhouse_driver# 创建ClickHouse连接conn = clickhouse_driver.connect(
 host='localhost',
 port=9000,
 user='my_user',
 password='my_password'
)

# 创建表table_name = 'my_table'
schema = [
 {'name': 'id', 'type': 'Int32'},
 {'name': 'name', 'type': 'String'}
]
conn.execute('''
 CREATE TABLE {table_name} (
 id Int32,
 name String ) ENGINE = MergeTree()
'''.format(table_name=table_name))

import doris_driver# 创建Doris连接conn = doris_driver.connect(
 host='localhost',
 port=9030,
 user='my_user',
 password='my_password'
)

# 创建表table_name = 'my_table'
schema = [
 {'name': 'id', 'type': 'Int32'},
 {'name': 'name', 'type': 'String'}
]
conn.execute('''
 CREATE TABLE {table_name} (
 id Int32,
 name String ) ENGINE = MergeTree()
'''.format(table_name=table_name))

from druid_driver import Connection, QueryBuilder# 创建Druid连接conn = Connection(
 host='localhost',
 port=8082,
 user='my_user',
 password='my_password'
)

# 创建表table_name = 'my_table'
schema = [
 {'name': 'id', 'type': 'Int32'},
 {'name': 'name', 'type': 'String'}
]
query_builder = QueryBuilder()
query = query_builder.create_query(table_name, schema)
conn.execute(query)

from hbase_driver import Connection, Table# 创建HBase连接conn = Connection(
 host='localhost',
 port=9090,
 user='my_user',
 password='my_password'
)

# 创建表table_name = 'my_table'
schema = [
 {'name': 'id', 'type': 'Int32'},
 {'name': 'name', 'type': 'String'}
]
table = Table(conn, table_name)
table.create()