StarRocks 3.3 重磅发布,Lakehouse 架构发展进入快车道!
作为下一代 Lakehouse 架构的代表,StarRocks 3.3 在稳定性、计算性能、缓存设计、物化视图、存储优化和 Lakehouse 生态系统等方面进行了全方位的优化和创新。
SeaTunnel StarRocks 连接器的使用及原理介绍
Apache SeaTunnel(以下简称 SeaTunnel)是一个分布式、高性能、易扩展、用于海量数据(离线&实时)同步和转化的数据集成平台。StarRocks 通过与 SeaTunnel 的结合可以轻松实现 StarRocks 和不同数据源之间的数据交换。
CloudCanal 落地 StarRocks 数据迁移同步的实践与思考
本文内容主要分为以下两个部分: 1. 什么是 CloudCanal :包括 CloudCanal 的核心能力、应用场景、产品特点和用户群体。 2. CloudCanal 落地 StarRocks 的数据迁移同步过程:包括 StarRocks 对端的使用、基础能力、写入优化,以及 StarRocks 和 CloudCanal 一起构建的数据体系在用户层面的应用。
Paimon+StarRocks 湖仓一体数据分析方案
本文整理自阿里云高级开发工程师曾庆栋(曦乐)在 Streaming Lakehouse Meetup 分享的内容,深入探讨了传统数据仓库分析、Paimon+StarRocks 湖仓一体数据分析、StarRocks 与 Paimon 的协同使用方法与实现原理,以及StarRocks 社区湖仓分析的未来规划。
StarRocks × Apache Flink:如何构建简单强大的实时数仓架构
当前在构建实时数仓时,由于数据源的多样性,需要使用不同的采集工具,如 Flume、Canal、Logstash。对于不同的业务,我们通常会采用不同的分析引擎。
深度好文|实时数仓不用愁,StarRocks+Flink 来解忧!
2022年1月9日, StarRocks 亮相 Flink Forward Asia 2021 大会开源解决方案专场, StarRocks 解决方案架构师谢寅做了题为【双剑合璧:Flink + StarRocks 构建实时数仓解决方案】的主题演讲。本文以主讲嘉宾从技术方案的角度,为社区的小伙伴带来最全、最详细的文字版回顾。
如何利用 StarRocks 加速 Iceberg 数据湖的查询效率
直播 | StarRocks 实战系列第一期——部署&导入
From Zero to StarRocks Hero
实战系列第一期:部署&导入
实战系列第二期:导入优化&问题排查
实战系列第三期:StarRocks 运维相关
01|手动搭建 StarRocks 集群环境
02|手动构建高可用 StarRocks 集群环境
03|如何在 StarRocks 中创建表?
04|StarRocks 表模型基本介绍
05|StarRocks 极速特性介绍
06|StarRocks 统一特性介绍