一、前言1、本文将介绍如何添加自定义StarRocks服务托管在CDH上，需要按照一定的规则流程制作相关程序包，最后发布到CDH上。相关安装包已经分享到百度网盘，需要的可以自取链接：https://pan.baidu.com/s/1nT0BgUutW66cyiu2C_jqIg提取码：Acdy本文章以社区版StarRocks服务打包成parcel包部署为例a.cm添加starrocks服务b.cm管理starrocksc.cm启停配置参数，以及日志管理等二、CDHParcel打包规则介绍制作完成的parcel包和csdjar包需要校验其合法性，cdh提供了jar方便我们对制作完成parcel包和
环境flink1.15.3(此时最新版本为1.16.1)mysql5.7+starrocks2.5.2mysql同步表结构mysql中的timestamp字段是可以正常同步的，但是多了8小时，设置了mysql链接属性也没效果CREATETABLE`temp_flink`(`id`int(11)NOTNULL,`name`varchar(100)COLLATEutf8mb4_general_ciDEFAULTNULL,`remark`varchar(100)COLLATEutf8mb4_general_ciDEFAULTNULL,`create_date`datetimeDEFAULTNULL,
文章目录一、ApacheDoris和DorisDB、StarRocks之间的关系二、StarRocks概述1）特征2）适用场景1、OLAP多维分析2、实时数据仓库3、高并发查询4、统一分析三、StarRocks架构1）FE（Frontend）2）BE（Backend）四、数据管理五、StarRocks环境部署1）前期准备1、机器与角色信息2、关闭交换区swap3、修改Overcommit4、安装jdk2）部署FE节点1、下载并解压安装包2、配置FE节点3、启动FE节点4、检查FE5、访问FEWebUI页面6、部署FE节点的高可用集群（添加FE节点）【第一步】从已部署的机器上copy一份部署包并
文章目录一、ApacheDoris和DorisDB、StarRocks之间的关系二、StarRocks概述1）特征2）适用场景1、OLAP多维分析2、实时数据仓库3、高并发查询4、统一分析三、StarRocks架构1）FE（Frontend）2）BE（Backend）四、数据管理五、StarRocks环境部署1）前期准备1、机器与角色信息2、关闭交换区swap3、修改Overcommit4、安装jdk2）部署FE节点1、下载并解压安装包2、配置FE节点3、启动FE节点4、检查FE5、访问FEWebUI页面6、部署FE节点的高可用集群（添加FE节点）【第一步】从已部署的机器上copy一份部署包并
作者简介Kane，携程高级数仓经理，专注数仓建设、数据应用和分析；Wn，大数据平台开发专家，专注大数据领域。携程火车票事业群运营着铁友、携程火车票和去哪儿火车票等重要的业务和品牌，目前正在积极地拓展海外市场。火车票的指标平台旨在为业务人员提供便捷的指标查询服务，让业务人员能够快速灵活地获得这些业务和品牌相关的指标数据。一、早期OLAP架构与痛点火车票事业群的业务涵盖了火车票、国际火车票、汽车票（含船票）等产品，错综复杂的业务也产生了多种多样订单和行为数据，通过对这些数据的分析可以揭示当前业务的发展现状，也可以为未来的发展提供方向指引。早些时候事业群开发过一套指标平台，根据不同的指标类型使用了3
StarRocks的改表语句文章目录StarRocks的改表语句1数据类型2修改表结构3示例1数据类型2修改表结构StarRocks支持多种DDL操作。可以通过ALTERTABLE命令可以修改表的Schema，包括增加列，删除列，修改列类型（暂不支持修改列名称），改变列顺序。1增加列例如，在以上创建的表中，在ispass列后新增一列uv，类型为BIGINT，默认值为0。ALTERTABLEdetailDemoADDCOLUMNuvBIGINTDEFAULT'0'afterispass;2删除列删除以上步骤新增的列。注意如果您通过上述步骤添加了uv，请务必删除此列以保证后续QuickStart内
1.先学习一下StarRocks的架构图：2.基本概念2.1Row&Column一张表包括行（Row）和列（Column）。Row即用户的一行数据。Column用于描述一行数据中不同的字段。Column可以分为两大类：Key和Value。从业务角度看，Key和Value可以分别对应维度列和指标列。从聚合模型的角度来说，Key列相同的行，会聚合成一行。其中Value列的聚合方式由用户在建表时指定。2.2Tablet&Partition在StarRocks的存储引擎中，用户数据被水平划分为若干个数据分片（Tablet，也称作数据分桶）。每个Tablet包含若干数据行，各个Tablet之间的数据没有
1.先学习一下StarRocks的架构图：2.基本概念2.1Row&Column一张表包括行（Row）和列（Column）。Row即用户的一行数据。Column用于描述一行数据中不同的字段。Column可以分为两大类：Key和Value。从业务角度看，Key和Value可以分别对应维度列和指标列。从聚合模型的角度来说，Key列相同的行，会聚合成一行。其中Value列的聚合方式由用户在建表时指定。2.2Tablet&Partition在StarRocks的存储引擎中，用户数据被水平划分为若干个数据分片（Tablet，也称作数据分桶）。每个Tablet包含若干数据行，各个Tablet之间的数据没有
测试介绍： 1. 配置化sqlwhere条件（5个线程，每个线程执行不同的where条件，通过csv文件实现） 2.实现固定并发数执行几分钟（如果只是固定并发数执行一次，压测是不合格的，QPS是达不到你设置的并发数）整个测试涉及到的大概这么多1.JmeterJDBC连接Doris或StarRocks兼容mysql协议，通过jdbc方式连接说是要加个mysql-connect的jar包2.csv配置化比如我3个线程 执行3个where条件1. wehrename='zs' 2.whereage='18' 3.wheresex='male' csv里按行存就行（这里没
在上一篇文章中，我们介绍了如何下载安装部署SeaTunnelZeta服务（3分钟部署SeaTunnelZeta单节点Standalone模式环境），接下来我们介绍一下SeaTunnel支持的第一个同步场景：离线批量同步。顾名思意，离线批量同步需要用户定义好SeaTunnelJobConfig，选择批处理模式，作业启动后开始同步数据，当数据同步完成后作业完成退出。下面以MySQL离线同步到StarRocks为例，介绍如何使用SeaTunnel进行离线同步作业的定义和运行。1.定义作业配置文件SeaTunnel使用配置文件来定义作业，在这个示例中，作业的配置文件如下，文件保存路径~/seatunn
