作者：StarRocksActiveContributer、微信OLAP内核研发工程师微信作为国内活跃用户最多的社交软件，其数据平台建设经历了从Hadoop到ClickHouse亚秒级实时数仓的阶段，但仍旧面临着数据体验割裂、存储冗余的问题。通过StarRocks的湖仓一体方案，以及和社区密切配合开发的实时增量物化视图，微信解决了“实时、极速”背后的“统一”诉求。在直播业务场景中，通过湖上建仓的方案改造，使得数据开发同学需要运维的任务数减半，同时存储成本降低65%以上，离线任务产出时间缩短两小时。当前，基于StarRocks的湖仓一体方案已经在微信的多个业务场景中上线使用，包括视频号直播、微信
StarRocks自2.3版本起支持Catalog（数据目录）功能，实现在一套系统内同时维护内、外部数据，方便您轻松访问并查询存储在各类外部源的数据。1.基本概念内部数据：指保存在StarRocks中的数据。外部数据：指保存在外部数据源（如ApacheHive™、ApacheIceberg、ApacheHudi、DeltaLake、JDBC）中的数据。2.Catalog当前StarRocks提供两种类型Catalog：internalcatalog和externalcatalog。2.1Internalcatalog内部数据目录，用于管理StarRocks所有内部数据。例如，执行CREATED
1StarRocks介绍StarRocks是新一代极速全场景MPP(MassivelyParallelProcessing)数据库，它充分吸收关系型OLAP数据库和分布式存储系统在大数据时代的优秀研究成果，在业界实践的基础上，进一步改进优化、升级架构，并增添了众多全新功能，形成了全新的企业级产品。StarRocks致力于构建极速统一分析体验，满足企业用户的多种数据分析场景，支持多种数据模型(明细模型、聚合模型、更新模型)，多种导入方式（批量和实时），可整合和接入多种现有系统(Spark、Flink、Hive、ElasticSearch)。StarRocks兼容MySQL协议，可使用MySQL客
本文介绍如何以二进制安装包方式手动部署最新版 StarRocks 3.0集群。什么是 StarRocksStarRocks 是新一代极速全场景 MPP (Massively Parallel Processing) 数据库。StarRocks 的愿景是能够让用户的数据分析变得更加简单和敏捷。用户无需经过复杂的预处理，就可以用 StarRocks 来支持多种数据分析场景的极速分析。StarRocks 架构简洁，采用了全面向量化引擎，并配备全新设计的 CBO (Cost Based Optimizer) 优化器，查询速度（尤其是多表关联查询）远超同类产品。StarRocks 能很好地支持实时数据分
一、版本信息Flink：1.16.1二代码实现pom文件如下projectxmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">modelVersion>4.0.0modelVersion>groupId>com.wysgroupId>artifactId>flinka
成都云览科技有限公司倾力打造了凤凰浏览器，专注于为海外用户提供服务，公司致力于构建一个全球性的数字内容连接入口，为用户带来更为优质、高效、个性化的浏览体验。作为数据驱动的高科技公司，从数据中挖掘价值一直是公司核心任务，公司以前选用了众多组件来提升内部大数据分析效率，如Trino作为即席查询的工具、用ClickHouse和StarRocks来加速报表业务查询，但经过长期实践，最终决定将所有内部数据分析平台统一至StarRocks。而且，社区在3.0.0版本中发布了存算分离能力，与公司内部大数据平台部门正在推动的降本增效理念非常契合，部门也在第一时间测试验证，确定评测各方面满足业务需求后，已经开始
本文将介绍使用DataX读出Cos的Orc文件往StarRocks里面写。 需求:需要将腾讯云cos上84TB的数据,同步到StarRocks某个大表。正常每个分区数据量20~30亿，600GB。工具：DataX插件：hdfsreader、starrockswriter对象存储COS：非融合hdfsreader：https://cloud.tencent.com/document/product/436/43654starrockswriter：https://docs.mirrorship.cn/zh/docs/loading/DataX-starrocks-writer DataX这里我使
1.前言对账是企业为了核实财务交易准确性、管理库存和了解业务绩效而进行的核对和调解过程。因为对账涉及到支付系统、订单系统、财务系统、结算系统和权益系统等多个系统，需要确保这些系统的数据能够有效地对应和匹配，需要一种高效可靠的方式以解决跨系统的数据匹配。2.支付闭环2.1支付背后隐藏的细节。一笔订单的完结，C端用户看到的仅仅是下单、支付简单的流程，实际上背后有一套更复杂的流程实现支付的闭环。比如支付成功通知、订单结算分账、结算成功通知、账务处理与报表生成等，以下是一个简化的支付闭环流程：图片3.支付对账架构的演进3.1对账1.0，AllinMySql图片基于Mysql数据库完成对账，将涉及到的分
1背景数据服务与数据分析场景是数据团队在数据应用上两个大的方向，行业内大家有可能会遇到下面的问题：1.1数据服务烟囱式开发模式：每来一个需求开发一个数据服务，数据服务无法复用，难以平台化，技术上无法积累服务维护难度大：当开发了大量数据服务后，后期维护是大问题，尤其是618、双11大促期间，在没有统一的监控、限流、灾备方案的情况下一个人维护上百个数据服务是一件很痛苦的事，也造成了很大的安全隐患业务需求量大：数据开发的同学常常会被大量重复枯燥的数据服务开发束缚，大量的时间投入在业务数据服务开发中1.2数据分析找数据难：用户难以找到自己想要，即便找到名称相近的指标或数据，由于指标口径不明确也不统一也
一、什么是 StarRocksStarRocks是一款新一代的极速全场景MPP（MassivelyParallelProcessing）数据库，通过向量化、MPP架构、CBO、智能物化视图、可实时更新的列式存储引擎等技术实现的新一代大数据数据库，同时它兼容Mysql5.7的协议，支持标准SQL语法，极大降低了使用成本。作为大数据数据库，StarRocks支持Hive作为外部catalog实现与 Hadoop 的直接对接，同时也支持将数据直接存储用于高效计算。二、X86和ARM众所周知，当前CPU的主流系统架构分为X86架构和ARM架构。其中X86架构的所有权归属于Intel公司，而ARM架构则
