hudi和doris的区别

Hudi和Doris都是大数据处理领域的开源项目，分别专注于实时数据湖和实时数据分析。它们之间的主要区别在于目标场景、数据模型、查询性能和生态系统等方面。

1. 目标场景：

- Hudi（Hadoop Upserts and Incremental processing）专注于支持Hadoop生态系统中的实时数据湖场景。Hudi的主要目标是实现低延迟的数据插入、更新和删除操作，同时支持高效的批处理和流处理查询。

- Doris（Disk-Oriented Recovery and Isolation System）则专注于实时数据分析场景，尤其适用于低延迟的在线分析处理（OLAP）和流处理应用。Doris旨在为用户提供高性能的查询和实时分析能力。

2. 数据模型：

- Hudi基于Hadoop生态系统的数据湖模型，支持多种存储格式（如Parquet、ORC、Avro等）。Hudi提供了一种类似于数据库表的抽象，可以对数据进行高效的插入、更新和删除操作，同时保留了数据湖的灵活性和可扩展性。

- Doris采用了列式存储模型，支持行列混合存储、位图索引、压缩等技术。Doris的数据模型主要包括Table（表）和Segment（段），用户可以在Doris中创建表，并通过插入、更新和删除操作来管理数据。

3. 查询性能：

- Hudi的查询性能相对较低，因为Hudi主要关注实时数据湖场景下的数据插入和更新操作。虽然Hudi支持高效的查询，但其查询性能相对于其他专门的分析引擎（如Spark、Presto等）可能存在差距。

- Doris的查询性能较高，尤其擅长处理低延迟的实时分析查询。Doris采用了多种优化技术，如物化视图、查询下压、预计算等，以提高查询性能和降低响应时间。

4. 生态系统：

- Hudi主要与Hadoop生态系统（如HDFS、Spark、Hive等）集成，可以轻松地与这些数据处理框架进行交互。Hudi还支持与其他数据湖解决方案（如Delta Lake）进行集成。

- Doris可以独立运行，也可以与其他大数据处理框架（如Spark、Flink等）集成。Doris与Apache Kylin等其他实时分析引擎具有一定的竞争关系，但也有许多用户将其视为Kylin的替代品。

总之Hudi和Doris分别聚焦于不同的目标场景，具有不同的数据模型和查询性能特点。在选择使用时，需要根据具体的业务需求和场景来决定。