一、先说结论如果您的StarRocks版本在3.1.4及以下，并且使用了metadata_journal_skip_bad_journal_ids来跳过某个异常的journal，结果之后就出现了FE的元数据无法进行Checkpoint的现象，那么选择升级版本到3.1.4以上，就可以解决。二、背景已经平稳运行了几个月的StarRocks集群突然奔溃

这里引用官网的文章+我在使用时遇到的问题。官网已经讲解的很明白了。从MySQL实时同步StarRocks支持多种方式将MySQL的数据实时同步至StarRocks，支撑实时分析和处理海量数据的需求。本文介绍如何将MySQL的数据通过ApacheFlink®实时（秒级）同步至StarRocks。注意导

1.架构1.1.整体架构StarRocks的架构相对简单。(1).整个系统只包含两种类型的组件，前端(FE)和后端(BE)，StarRocks不依赖任何外部组件，简化了部署和维护。(2).FE和BE可以在不停机的情况下横向扩展。(3).StarRocks具有元数据和服务数据的复制机制，这增加了数据的可靠性，并有效地防

严格来说，StarRocks并没有所谓的“Standalone运行模式”，生产环境下更是不建议进行单实例部署。这里将单机部署整理出来，主要是考虑当用户测试环境受限于机器数量或仅希望验证功能，那么也可以在一台机器上简易部署把StarRocks跑起来。一、部署节点主机IP主机名内存1

现象：启动FE后，通过命令 ss-nalp|grep 9030 查询不到服务已经启动。 查看fe/log/fe.log日志可以看到报错信息：ERROR(stateChangeExecutor|90)[NodeMgr.checkCurrentNodeExist():680]currentnodeisnotaddedtothecluster,willexit原因：之前启动失败，导致创建

1、StarRocks的MV（物化视图）机制是如何工作的？StarRocks的物化视图（MV）机制通过预先计算和存储数据的聚合结果或者转换结果来提高查询性能。其工作原理如下：(1)、数据预处理：在创建物化视图时，StarRocks会对指定的表进行数据聚合或转换操作，然后将结果存储在物化视图中。这个过程类

  公司有一套StarRocks的大数据库在大股东的腾讯云环境中，通过腾讯云的对等连接打通，通过dolphinscheduler调度datax离线抽取数据和SQL计算汇总，还有在大股东的特有的Flink集群环境，该环境开发了flink开发程序包部署，实时同步数据。   公司业务帆软报表平台有40张左右的报表

一、背景目前需要将阿里云RDS数据库的数据同步到自建的StarRocks集群。之前使用DolphinScheduler通过定时调度Datax任务，将数据同步到StarRocks集群中，但是随着业务的发展，这种方式出现了三个问题：1.为了满足系统三级等保的要求，阿里云RDS不再支持通过公网进行访问，只能在阿里云内网中

2779.数组的最大美丽值暴力超时解

XSSFSheet复制页面设置publicvoidCopyPrintSetup(XSSFSheetsrcSheet,XSSFSheettgtSheet,){IPrintSetupsrcSheetPs=srcSheet.PrintSetup;IPrintSetuptgtSheetPs=tgtSheet.PrintSetup;varproperties=tgtSheetP

表引擎选择OLAP引擎特点与适用场景：这是StarRocks中用于数据分析场景的主要引擎。它针对海量数据的复杂分析查询进行了优化，能够高效地处理聚合、分组、排序等操作。例如，在数据仓库场景下，当需要对销售数据进行按地区、时间等维度的统计分析时，OLAP引擎能够快速返回结

主键表优势：支撑实时数据更新的同时，也能保证高效的复杂即席查询性能主键表中的主键具有唯一非空约束，用于唯一标识数据行，如果新数据的主键值与表中原数据的主键值相同，则存在唯一约束冲突，此时新数据会替代原数据应用场景实时对接事务型数据至StarRocks。事务型数据库中，除了插

在现代数据架构中，数据同步是保证数据一致性和分析准确性的关键步骤之一。本文将介绍如何利用ETLCloud技术实现MySQL数据库与StarRocks数仓数据库的高效数据同步，以及其在数据管理和分析中的重要性。数据同步的重要性在数据驱动的时代，企业依赖于准确、实时的数据分析来做出战略决

一、引言2024年之前，DBA维护的StarRocks集群存在在用低版本多、稳定性受组件bug影响大的问题，给日常运维带来一定压力，版本升级迫在眉睫。于是，我们在今年年初安排了针对2.5以下版本升级2.5.13的专项。这里和大家分享下，针对因版本兼容问题而不能原地升级的场景下，进行跨集群升级

简介在实时数据开发过程中，大家经常会用FlinkSQL或者FlinkDataStreamAPI来做数据加工。通常情况下选用2者都能加工出想要的数据，但是总会有FlinkSQL覆盖不了的问题，但SQL的易用性又难以让人释怀。所以有些场景在使用FLinkSQL开始就与需要额外注意，下面就介绍一种多

StarRocks官方只提供了单节点运行的镜像，如果是构建可以分布式运行的StarRocks的容器镜像，那么基于基础镜像可以有两种选择，分别是：starrocks/artifacts-ubuntu和starrocks/allin1-ubuntu，这两个都是基于Ubuntu22.04的基础镜像。其中前者是其中只包含StarRocks编译好的安装文

一、问题描述依据StarRocks官网快速开始安装教程，用dockercompose安装了starrocks，log模块从rabbitMq的队列批量获取log消息，发现队列消息有堆积，一晚上下来大概能对接4000条消息。经单元测试发现insertinto到starrocks中时间竟然相差几百倍。mysql每条insertsql执行3.5mss

本文介绍如何在StarRocks中创建数据库和表，插入数据，执行常用的系统管理命令，以及一些常用配置的修改方法，快速了解上手StarRocks。设置环境变量首先，我们需要设置JAVA_HOME环境变量，以便StarRocks能够找到Java运行时环境。exportJAVA_HOME="/data3/starrocks/jdk-17.0.11"

现代分布式数据库中，常见的数据分布方式有如下几种：Round-Robin、Range、List和Hash。如下图所示： 数据分布|StarRockshttps://docs.starrocks.io/zh/docs/table_design/Data_distribution/StarRocks的数据分布方式​StarRocks支持单独和组合使用数据分布方式。说明除

特性StarRocksHiveClickHouseTiDB数据存储列存储（ColumnarStorage）行存储（RowStorage）列存储（ColumnarStorage）混合存储（行存储和列存储）查询性能高低高高主要用途实时分析（Real-timeAnalytics）大数据批处理（BatchProcessing）实时分析（Real-timeAnalytics）OLTP与O

hive写入star，csv格式的streamload注意字符串中的转移字符直接拼接\n而要显示\\是非转义字符publicclassGcyDataTrans{privatestaticStringSTARROCKS_HOST="IP";privatestaticStringSTARROCKS_HTTP_PORT="8030";privatestaticStringSTARROCKS_DB