关于数据库:StarRocks-Friends-上海站活动回顾

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6 月 17 日,StarRocks & Friends 上海站流动如期而至,近百位社区小伙伴参加交流活动;针对 StarRocks 存算拆散、StarRocks 在业界的利用实际、以及 StarRocks 与 BI 联合、湖仓一体布局等话题开展强烈的交换互动。

本文总结了技术交流活动的要害内容和视频材料,感激社区每一位小伙伴的反对和参加,将来咱们也会持续与大家分享更多优质的内容!

StarRocks & Friends 上海站精彩回顾

议题一:深刻摸索 StarRocks 存算拆散架构

讲师简介:蔡小华,StarRocks Active Contributor

StarRocks 3.0 版本正式反对存算拆散架构,能更好的解决存算一体架构面临的老本、弹性、资源隔离等挑战。基于存算拆散架构,通过采纳 S3/HDFS 等共享存储,帮忙用户节俭 80% 的存储老本,并实现秒级弹性伸缩,在后续版本还会提供 Multi-warehouse 的能力,不同的 workload 通过不同的 Warehouse 来承载,实现资源隔离,按需弹性。

以后多位社区用户已在实在业务场景测试了存算拆散架构,导入、查问性能均能满足业务需要,在开启本地 Cache 时,存算拆散架构能达到跟存算一体架构雷同的性能。

https://www.bilibili.com/video/BV12m4y1Y7Av/?spm_id_from=333….

议题二:StarRocks 在携程的利用实际

讲师简介:魏宁,携程大数据平台开发专家

在携程 OLAP 零碎演进中,StarRocks 凭借其极速查问性能、架构简略易运维、反对规范 SQL 等特点,在酒店实时业务数据、酒店调价、机票 fltinsight、火车票指标平台和酒店核算等十几个业务中失去了广泛应用,基于 StarRocks 的计划相比原有计划有 10+ 倍性能晋升。

随着 StarRocks 在携程的应用规模不断扩大,携程大数据平台通过 Tablet 治理、大表治理、导入治理、SQL 优化等伎俩确保 StarRocks 在携程的稳固运行,上线至今 0 故障。将来携程会持续与 StarRocks 社区深刻单干,推动湖仓交融一体化,实现高效的数据管理。

https://www.bilibili.com/video/BV1Pz4y1v7G9/?spm_id_from=333….

议题三:利用 StarRocks 构建中欧财产将来数仓

讲师简介:崔深圳,中欧财产数据平台负责人

面对一直减少的数据复杂度、业务模块增多以及数据要求进步等需要,通过一年多的摸索,StarRocks 已成为中欧财产数据平台的对立 OLAP 引擎,通过 StarRocks 特有的主键模型(2000+ 张主键模型表上线服务),在保障高查问性能的状况下反对实时更新 / 删除,胜利反对理财师服务、数据分析服务、用户服务等多个业务场景的稳固运行。

StarRocks 的利用升高了零碎整体复杂性、运维老本,中欧财产将继续关注 StarRocks 物化视图、存算拆散、主从集群同步等性能,并与 StarRocks 社区独特摸索将来数仓解决方案。

https://www.bilibili.com/video/BV1Qh4y1u7QY/?spm_id_from=333….

议题四:StarRocks 在唯品会的自动化同步实际

讲师简介:聂凡博,唯品会大数据组件研发负责人

随着唯品会 Business Report、Business Decision、System Monitor 等一直减少的 OLAP 利用场景,现有架构无奈满足需要,StarRocks 凭借其优良的架构设计和性能体现怀才不遇。基于 StarRocks,唯品会实现了自动化出仓计划,基于对立的 Hive 元数据,与 Spark、Flink 集成,实现数据的主动同步和更新,实现对业务的通明查问减速。

唯品会将继续关注 StarRocks 表面物化视图、存算拆散等能力,与社区一起探讨查问路由、离线环境和存算拆散等方面的倒退,进一步优化数据处理和剖析的能力。

https://www.bilibili.com/video/BV1Ua4y1w7uq/?spm_id_from=333….

议题五:大数据时代 BI 的挑战与应答

讲师简介:武鹏,观远数据后端开发专家

在面对数据规模减少、数据质量保证、数据多样性解决等挑战时,观远在应答简单数据处理挑战方面采取了一系列策略,通过存算拆散架构实现灵便的数据计算,间接对接数据湖来简化数据管理,内置多种计算引擎来满足不同利用场景的查问需要。观远将积极探索与开源组件的单干,与 StarRocks 进行更深度的连贯,充分发挥 StarRocks 的极速查问、物化视图等能力劣势;同时继续关注技术趋势、新兴技术如人工智能和机器学习在 BI 中的利用,以及数据驱动决策的进一步倒退。

https://www.bilibili.com/video/BV1Ao4y1P7wx/?spm_id_from=333….

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https://forum.mirrorship.cn/t/topic/7388

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