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StarRocks是一款高性能实时分析数据库,通过三大核心技术解决海量数据分析难题:1)向量化执行引擎,采用批处理方式减少CPU开销,支持SIMD指令集加速计算;2)CBO优化器,基于统计信息智能选择最优执行计划,支持复杂查询改写和物化视图优化;3)列式存储结构,结合稀疏索引和Bitmap索引提升I/O效率。其企业级产品镜舟数据库在此基础上增强多租户隔离、RBAC权限控制等特性
某大型电网企业联合镜舟科技与腾讯云,基于开源分析型数据库StarRocks及腾讯TBDS大数据平台,构建电力行业国产化湖仓一体架构。该项目实现PB级电力数据统一管理,解决数据链路复杂、资源瓶颈、高并发查询等五大挑战,查询性能提升近8600倍。方案采用分层架构:Flink实时数据处理层、TBDS数据湖存储层、StarRocks分析加速层及可视化应用层,完成全栈国产化适配验证,支持业务平滑迁移。通过统一元数据目录和实时入湖机制,形成完整数据处理闭环,为能源行业核心系统国产化升级提供可复制的技术范本。
12月7日,StarRocksSummitAsia2024于北京圆满落幕。本次峰会以"LakehouseIsAllYouNeed"为主题,汇聚行业领袖和技术专家,共同探讨DataAI的创新与行业实践。正如张友东在演讲结束时所说:“Lakehouse不仅是技术演进的方向,更是释放数据价值的关键,LakehouseisALLyouneed,StarRockswillpoweryourlakehouse!
在大数据时代,数据分析技术不断演进,从数据仓库到数据湖,再到数据湖仓,企业如何选择合适的数据分析架构?本文将深入探讨数据湖仓的概念,以及StarRocks3.0如何引领这一创新架构,实现数据的高效分析与决策支持。一、数据仓库的演进与挑战数据仓库自1980年代以来一直是企业数据分析的核心。重点业务场景按需创建物化视图查询加速,查询性能提升10倍结语Lakehouse兼具数据仓库与数据湖的优势,是下一代数据分析架构的演进趋势;StarRocks是构建Lakehouse的佳选,已在微信、小红书、携程、平安银行等数十个大型企业落地实践,帮助企业实现Onedata、allanalytics的业务价值。
国际知名分析机构 Gartner 在 2021 年数据和分析趋势报告中指出,数据分析已经成为企业一项核心业务职能,企业的各个业务线开始打破原有的数据孤岛将数据整合起来分析,以发掘更大的业务价值...帆软于 2018 年入选福布斯中国非上市企业潜力榜 50 强,2018 年、2019 年、2020 年、2021 年连续入选中国大数据企业 50 强......