过去一年里，越来越多的企业开始为自有大数据平台引入湖仓一体数据架构方案，来解决实际的业务问题：微信实现多个平台数据需求统一，将平均数据查询速度提升3倍。芒果TV构建全新统一湖仓分析架构，将线上性能提升至原来的3-5倍。携程大住宿数据智能平台承载70%的实时数据场景，降低平均数据查询响应速度至200ms。是谁帮助这些企业获得如此大的提升？答案就是：StarRocks湖仓分析新范式。作为极速统一之道的践行者，StarRocks在过去一年实现从全场景OLAP分析到云原生湖仓的进化，并率先发布业内第一个成熟的湖仓一体化极速查询引擎。StarRocks3.0通过极速湖仓分析，结合物化视图、存算分离等业界
2023年9月26日，腾讯大数据团队与StarRocks社区携手举办了一场名为“构建新一代实时湖仓”的盛大活动。活动聚集了来自腾讯大数据、腾讯视频、腾讯游戏、同程旅行以及StarRocks社区的技术专家，共同深入探讨了湖仓一体技术以及其应用实践等多个备受瞩目的话题，观看人数两万+。大数据未来发展趋势和方向是许多开发者都关心的议题。活动一开场，腾讯大数据产研负责人陈鹏以及镜舟科技CTO张友东以业界专家的视角进行了一场精彩的技术对谈。他们就当前大数据技术热点、湖仓技术发展以及未来湖仓一体技术的发展趋势表达了未来大数据将朝着“onedata,allanalytics”的方向发展。腾讯作为国内领先的互
随着技术的迅速发展，各种多元化的数据库产品应运而生，它们不仅类型众多，而且形式各异，国产化数据库千余套，开源数据库百余套OceanBase、PolarDB、StarRocks…还有一些像Oracle、MySQL这些传统数据库。这些数据库产品有着各自的优势和特点，能够满足不同业务需求。如何找到一款工具能够对这些数据库进行管控，成为首要考虑的问题。此外，在使用数据库时，也涉及到很多常见的数据库安全管控问题，包括账号和密码管理、权限管理、数据备份与恢复、数据加密和脱敏、以及审计与监控。这些问题可能导致未经授权的访问、数据泄露、数据丢失或损坏等安全风险。为规避上述这些问题，CloudQuery对Sta
StarRocks采用Range-Hash的组合数据分布方式，也就是我们一直在提的分区分桶方式。1分区StarRocks中的分区是在建表时通过PARTITIONBYRANGE()语句设置，用于分区的列也被称之为分区键，当前分区键仅支持日期类型和整数类型（支持一列或多列）。例如前文中表table01中“PARTITIONBYRANGE(event_time)”，event_time即为分区键。若建表时我们不进行分区，StarRocks会将整个table作为一个分区（这个分区的名称和表名相同）。StarRocks会将数据使用分区进行裁剪，例如按天分区时，每天的数据都会单独存储在一个分区内，当我们使
starrocks官网的部署文档还是蛮详细的，可还是有坑要踩的。一、jdk版本问题（请使用JDK1.8）1.问题详情：2022-09-1307:34:00,444ERROR(leaderCheckpointer|65)[Checkpoint.runAfterCatalogReady():106]Exceptionwhengeneratenewimagefilejava.lang.reflect.InaccessibleObjectException:Unabletomakefieldprivatefinaljava.util.concurrent.locks.ReentrantReadWrit
一、StarRocks数据湖分析1、StarRocks3.0OverviewStarRock3.0之前定位于实时数仓，主要有以下几方面的能力：实时写入：从Kafka、Flink等系统实时插入、更新、删除数据的能力。批量导入：从 S3、Hadoop、Spark等各种系统批量导入数据的能力。实时引擎：具备实时存储引擎和实时查询引擎，在dashboard、BI、Ad-hocquery等各种场景中，都有比较好的性能和统一性。StarRocks3.0推出了新的数据湖分析功能，支持Hive、Iceberg、Hudi，和MySQL等传统DB外表，加上StarRocks本身的外表，使得StarRocks能够作
简述SAPHANA是由SAP开发的一款内存列式数据库,具有预测分析、空间数据处理、文本分析、文本搜索、流分析、图形数据处理等高级分析功能。HANA内存列式数据库特性，即启动后可以把所有数据载入内存，相比传统基于硬盘的数据库，性能提升10~10,000倍。HANA一般内置在SAPERP系统中提供服务，在制造业应用广泛。现如今企业尝试建立统一数据分析平台，SAPHANA保存了ERP相关数据，如何实时同步HANA数据到数据平台成为困扰企业的一个难题。CloudCanal最新版本已支持HANA作为源端迁移同步数据到StarRocks来构建实时数仓,本文简要介绍使用CloudCanal快速构建一个HAN
之前写过一篇427.【数据库】starrocks安装踩坑，今天把详细的安装步骤记录下来：一、环境准备starrocks安装包jdk8centos7服务器3台二、服务器互信任在三台服务器之间建立互信任，使得ssh连接时，无需输入密码，可参考170.【Linux】ssh-keyscan解决“离线环境”多节点互信任问题，里面的脚本可直接使用。互信任完成之后，就可以使用sync_scripts.sh脚本了，该脚本支持将一个命令同时在互信任的几个服务器中执行，省去了一些时间。有需要的自己写一个，或者也可以私信我。三、开始安装./sync_scripts.sh'cd/home/path_install_s
1.搭建测试环境dockerpullstarrocks/allin1-ubuntu:2.5.4dockerrun-p9030:9030-p8030:8030-p8040:8040-itdstarrocks/allin1-ubuntu:2.5.4dockerps2.简单测试2.1.使用mysqlclient连接mysql-P9030-h127.0.0.1-uroot--prompt="StarRocks>"#创建用户CREATEUSERtom@'%'IDENTIFIEDBY'123456';GRANTALLON*.*TO'tom'@'%';2.2.测试SQL#创建数据库CREATEDATABAS
一、前言SeaTunnel是一个分布式、高性能、可扩展的数据同步工具，它支持多种数据源之间的数据同步，包括Hive和StarRocks。可以使用SeaTunnel的Hive源连接器从Hive读取外部数据源数据，然后使用StarRocks接收器连接器将数据发送到StarRocks。通过StarRocks读取外部数据源数据。StarRocks源连接器的内部实现是从前端（FE）获得查询计划，将查询计划作为参数传递给BE节点，然后从BE节点获得数据结果。名称版本StarRocks2.4.2SeaTunnel2.3.1Spark3.2.1Flink1.16.1二、安装SeaTunnel安装并设置Java
