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

ClickHousevsStarRocks选型对比面向列存的DBMS新的选择Hadoop从诞生已经十三年了，Hadoop的供应商争先恐后的为Hadoop贡献各种开源插件，发明各种的解决方案技术栈，一方面确实帮助很多用户解决了问题，但另一方面因为繁杂的技术栈与高昂的维护成本，Hadoop也渐渐地失去了原本

先说结论：0、本次测试，未调优二者的参数，开箱起服务，直接测试的，部署架构一致。1、在单表查询下，StarRocks在部分场景下优于Doris，但是二次查询，二者不分伯仲。2、在多表查询下，仅在一个场景下Doris速度逊于StarRocks，大部分场景是Doris优于StarRocks的。3、在cpu和内存的使用上，dori

KylinApacheKylin™是一个开源的、分布式的分析型数据仓库，提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持超大规模数据，最初由eBay开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的表。 在OLAP（在线分析处理）和数据仓库的上下文中，星型模型（StarSchema）和雪花模

当前按照官网上的提供的安装包方式安装，版本是3.2.2，部署模式为存算一体，安装的操作系统是Ubuntu22.04，JDK版本为OpenJDK11，这里选择3个节点进行安装，节点的hosts定义如下：10.0.1.25ec2510.0.1.26ec2610.0.1.27ec27由于StarRocks安装包比较大，所以选择在每个节点上都

Flink版本：1.17.1CDC版本：2.3.0StarRocks版本：2.5.8前言最近需要实时同步几个Mysql表到StarRocks，薅出之前写的Demo代码，简单改造了一下，加了个配置文件，可以通过修改配置文件指定source、sink表，这样就不用讲表名什么的写死到代码里面。再利用flinksession模式，把一堆任

Starrocks扩展FileSystem代码分析Starrocks支持使用FILES()算子对接文件系统例如可以使用insertintofiles("path"="hdfs://xxx.xx.xxx.xx:9000/unload/data1","format"="parquet","compression"="lz4")select*fromsales_reco

简介：1月20日深圳阿里中心，阿里云xStarRocks邀你现场体验云上极速湖仓实战营，从0-1轻松上手StarRocks湖仓分析。StarRocks自3.0大版本起，实现了从计算OLAP分析到统一Lakehouse的重大产品能力升级。通过存算分离架构，帮助用户降低存储成本、提升计算弹性；通过数据湖分析、

DataSophon集成StarRocks分析数据库StarRocks官方文档：StarRocks|StarRocksStarRocks下载地址：DownloadStarRocksFree|StarRocks选择自己要安装的版本下载,StarRocks-3.2.1.tar.gzwgethttps://releases.starrocks.io/starrocks/StarRocks-3.2.1.tar.gz准备StarRocks

StarRocks介绍1.StarRocks介绍StarRocks是新一代极速全场景MPP数据库。StarRocks充分吸收关系型OLAP数据库和分布式存储系统在大数据时代的优秀研究成果，在业界实践的基础上，进一步改进优化、升级架构，并增添了众多全新功能，形成了全新的企业级产品。StarRocks致力于构建极速统一

python处理异步物化视图同时执行导致内存溢出问题一、前提：因为物化视图过多，同时物化视图到时间同时爆发，导致CPU爆满，所以采用datax自带的调度服务来执行python命令二、直接看代码:importpymysqlimportpymssqlimportdatetimeimporttimeclassMaterialized_plan:d

一、StarRocks是开源的新一代极速全场景MPP数据库。它采用新一代的弹性MPP架构，可以高效支持大数据量级的多维分析、实时分析、高并发分析等多种数据分析场景。StarRocks性能出色，它采用了全面向量化技术，比同类产品平均快3-5倍。二、定位。原有的以Hadoop为核心的大数

StarRocks简介StarRocks（前身为Doris）是新一代极速全场景MPP数据库StarRocks高效支持实时数据分析用户可使用StarRocks构建大宽表、星型模型、雪花模型等多种模型快速上手，兼容MySQLProtocol，对现有研发人员非常友好注：MPP数据库：MassivelyParallelProcessing大规模并行处理

Page由4部分组成PageBody，PageFooter，FooterSize(4)，CheckSum(4)PageBody是由page类型决定的，可能是压缩的。PageFooter是经过序列化的PageFooterPB。它包含page_type、未压缩的body大小和其他通用的元数据。如果PageBody的大小和未压缩的body大小一致，则表示这个page是未压缩的。F

解析SQL中的底表主要目标是获取出StarRocks雾化中的底表和字段备注，之后给字段赋予备注值，存入库表，可以动态生成数据字典，web可以利用该表实现mybatis的动态sql拼接，动态化的excel导出导入，魔板等功能。尝试使用了Jsqlparser解析sql语句，发现遇到部分复杂的子查询内包含unionall情况

StarRocks中要读取Segment中的数据，需要先创建SegmentIteratorStatusOr<ChunkIteratorPtr>Segment::_new_iterator(constSchema&schema,constSegmentReadOptions&read_options){DCHECK(read_options.stats!=nullptr);//tryingtoprunethecurrentse

FE参数分为动态参数和静态参数。动态参数可通过SQL命令进行在线配置和调整，方便快捷。静态参数必须在FE配置文件 fe.conf 中进行配置和调整。调整完成后，需要重启FE使变更生效。参数是否为动态参数可通过 ADMINSHOWCONFIG 返回结果中的 IsMutable 列查看。TRUE 表