前言本文隶属于专栏《大数据技术体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！本专栏目录结构和参考文献请见大数据技术体系MySQL与StarRocks建表区别StarRocks兼容MySQL5协议，在建表时，与MySQL稍有不同。MySQL中建表语句CREATETABLE mysqltestdb・test_mysql(dateid DATE,siteid INTDEFAULT10,citycode SMALLINT,username VARCHAR(32)DEFAULT'',pv BIGINTDEFAULT0)ENGINE=InnoDBDEFAULTCHARS
1、pom依赖.compiler.source>8/maven.compiler.source>.compiler.target>8/maven.compiler.target>.version>1.13.6/flink.version>.binary.version>2.12/scala.binary.version>/properties>!--ApacheFlink的依赖,这些依赖项，生产环境可以不打包到JAR文件中.-->org.apache.flink/groupId>flink-java/artifactId>${flink.version}/version>/dependency
1.列式存储1.1列式存储方式有以下几个优点：1.快速的数据查询由于数据是按照列进行存储的，所以查询某个列时只需要读取该列所在的块，而不是整行数据，从而大大提高了查询效率。2.压缩效率高由于列式存储的数据块中只有一个值的数据，所以可以使用更高效的压缩算法进行压缩，从而减少存储空间。3.易于扩展由于数据是按列存储的，所以可以很容易地添加或删除列，从而方便地扩展或缩减表的大小。在StarRocks中，每个表都被分成多个块（block），每个块包含了一定数量的列数据。当执行查询时，StarRocks会根据查询条件定位到相应的块，并从这些块中读取所需的列数据，从而实现高效的查询。为了支持列式存储，St
StarRocks支持数据类型：数值类型、字符串类型、日期类型、半结构化类型、其他类型。您在建表时可以指定以下类型的列，向表中导入该类型的数据并查询数据。5.1数值类型SMALLINT 2字节有符号整数，范围[-32768,32767]INT 4字节有符号整数，范围[-2147483648,2147483647]BIGINT 8字节有符号整数，范围[-9223372036854775808,9223372036854775807]LARGEINT 16字节有符号整数，范围[-2^127+1~2^127-1]DECIMAL DECIMAL(P[,S])高精度定点数，P代表一共有多少个有效数字(p
🐓 序言StarRocks是新一代极速全场景MPP(MassivelyParallelProcessing)数据库。StarRocks的愿景是能够让用户的数据分析变得更加简单和敏捷。用户无需经过复杂的预处理，可以用StarRocks来支持多种数据分析场景的极速分析。 🐓 语法区别字符串操作函数（StringFunctions）CONCAT_WSMySQL:CONCAT_WS用于连接字符串，并可指定分隔符。StarRocks:不支持CONCAT_WS函数，但可以通过使用concat()和join()方法来实现相同效果。示例：CONCAT()将多个字符串连接起来。如果参数中任意一个值是NULL，
一、StarRocks 产品介绍EMRServerlessStarRocks产品目前主要以全托管和半托管两种形态存在。虽然我们目前并不主力推广半托管形态，但该形态仍会持续提供，以满足部分用户在云端快速构建、部署和运维的需求。半托管版本采用开源模式，并在运维方面提供一定的支持。相较而言，我们更倾向于引导用户使用全托管形态，因为它除了具备StarRocks所宣传的极速统一等特性外，还提供了全托管服务，在serverless环境下实现了免运维。此外，还针对内核和管控方面做了许多数据运维管理工作，例如可视化分析MySQL的性能数据、导入任务管理、元数据管理以及外表元数据管理等。为了方便用户进行Adho
文章目录一.通过nginx实现starrocks负载均衡与故障转移1.架构逻辑与nginx配置2.nginx相关知识：`stream`模块和`http`模块2.1.`stream`模块2.2.`http`模块二.使用flink消费SR实战1.Expect:100-continue问题1.1.`Expect:100-continue`的逻辑1.2.问题分析与解决2.noliveupstreamswhileconnectingtoupstream3.recv()failed(104:Connectionresetbypeer)whilereadingresponseheaderfromupstre
作者：京东物流数据专家刘敬斌小编导读：京东集团2007年开始自建物流，2017年4月正式成立京东物流集团，截至目前，京东物流已经构建了一套全面的智能物流系统，实现服务自动化、运营数字化及决策智能化。京东物流在运营数字化及决策智能化过程中，实时化运营分析的业务需求越来越多，原有平台架构中的数据孤岛、查询性能低、运维难度大、开发效率低等问题日益凸显。2022年，京东物流基于StarRocks打造了Udata统一查询引擎，高效解决了数据服务与数据分析的众多痛点。近两年来，京东物流在StarRocks的使用中不断进行性能提升优化，取得了良好的效果。在StarRocksSummit2023上，京东物流数
这次主要介绍生产工作中使用Starrocks时的常用命令4.1连接StarRocks4.1.1Linux命令行连接[root@hadoop1011fe]#yuminstallmysql-y[root@hadoop1011fe]#mysql-hhadoop101-uroot-P9030-p4.1.2Windows客户端DBeaver连接4.2常用命令4.2.1查看状态1.查看fe状态showPROC'/frontends';showfrontends;showfrontends\G;2.查看be状态showbackends;showbackends\G;3.切换到数据库查看表大小showdata
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_records实现将表sales_records中的数据导出到HDFS中，使用parquet格式保存。也可以使用insertintofooselect*fromfiles("path"="hdfs://xxx.xx.xxx.xx:9000/u
