大家好
，欢迎来到《StarRocks 4 月社区动态》！
时间飞快，今年已经走过了三分之一！大家今年的计划进展得怎么样了？
上个月，我们社区围绕湖仓新范式推出了超多干货，特别是“当 AI 遇上 SQL”活动，我们深入讨论了大数据工程师如何利用 AI 提升工作效率，反响热烈！
未来我们也将会继续带来精彩内容，助你实现目标。同时，也期待你在评论区留下宝贵建议哦！
最后，特别感谢那些为社区贡献代码和内容的朋友们，你们是社区的超级英雄！
技术动态
版本发布
文档动态
中文文档
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【导入】：FLink connector 导入 和 Stream Load 补充需要打通的网络端口。
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【管理手册】：优化部分 FE/BE 配置项 描述。
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【参考手册】
StarRocks 文章回顾
用户案例：
金融风控特征在实时业务中至关重要，是评估和管理风险的核心指标。经过评估，滴滴最终选择了 StarRocks 作为验证选项的落地方案。通过 StarRocks 实现流批一体，成功解决了风控实时特征流批分离的难题，缩短了开发周期，实现了更快的需求交付。
技术内幕 & 最佳实践 ：
StarRocks 以其卓越的性能和灵活的物化视图功能，成为了构建指标平台的理想选择。在本文中，我们将阐述指标平台的概念，介绍使用 StarRocks 构建指标平台的实际案例，并探讨 StarRocks 物化视图如何有效提高指标平台的性能。
升级啦！探索全新 StarRocks 中文社区与高效使用秘籍！
StarRocks 中文社区升级啦，新手们来了解怎么样高效使用社区资源！还有 Profile 可视化工具开放试用！
StarRocks 实战指南：100+ 大型企业背后的最佳实践经验
本文由镜舟科技的 DBA 团队负责人景丹撰写。在过去三年中，他服务了上百家 StarRocks 大型企业用户，并总结了最佳使用方法。文章涵盖了部署、建模、导入、查询和监控五个模块。
StarRocks x Paimon 构建极速实时湖仓分析架构实践
本文将探索如何利用 StarRocks 和 Paimon 打造高效数据湖分析体系，实现超快查询体验。详细介绍了直接查询 Paimon 湖格式、开启 Data Cache 查询以及构建异步物化视图等策略，并提供了详尽的操作步骤和性能测试数据。
来自社区小伙伴的文章/视频
感谢天正 Techsun、NineData、Auto MQ、左美美（漫话架构之美）、陈海峰（中国移动云）、Smith Chen、景丹、IT老齐、Kubeblocks 和吵吵叭火！如希望自己的博客被收录在社区月刊里，欢迎私信、评论或是联系 SR 小助手～
技术文章：
StarRocks加持，Social Hub.AI解决“富数据”运营难题 #CDP （作者：天正 Techsun）
如何将MySQL数据实时、高效同步到 StarRocks？ （作者：NineData）
生态集成：AutoMQ × StarRocks （作者：AutoMQ）
使用StarRocks 的 Bitmap 实现精确去重 （作者：左美美）
海山数据库（He3DB）技术干货：StarRocks Compaction机制解析及性能调优 （作者：陈海峰，中国移动云）
记录一次 StarRocks CSV Reader 性能优化过程 （作者：Smith Chen）
最佳实践 ：
【问题排查】StarRocks 访问 Kerberos 认证的 Hive Catalog （作者：景丹，镜舟科技）
StarRocks实战——表设计规范与监控体系 （吵吵叭火）
视频：
把所有数据库运行到 K8s 上 - 以 StarRocks 为例
社区活动
活动回顾
腾讯游戏数据团队 x StarRocks ｜ 当 AI 遇上 SQL
我们处在一个 AI 大爆炸的时期，随着各种大模型的横空出世，AI 做为生产力工具的梦想已逐渐成为现实。那么在大数据领域的我们能如利用 AI 或是更加智能的方式，让数据分析就像我们使用水、煤和电一样简单呢？本篇文章回顾了 4 月份社区里最火热的一场线上直播，献给各位 SQLer。
议题一：如何提升自然语言生成 SQL 的准确性和性能？开源代码 Demo 演示
议题二：腾讯游戏在 AI+ 湖仓一体的实践
议题三：StarRocks AutoMV
回放 & PPT 下载： 【PPT/回放已更新】 腾讯游戏数据团队 x StarRocks：当 AI 遇上 SQL
AutoMQ 联合 StarRocks、KubeBlocks 共同探讨云原生现代化数据栈
4月20日， StarRocks、AutoMQ 和 KubeBlocks 举行的“ 如何构建云原生现代化数据栈 ”主题 meetup 在北京圆满落幕。本次论坛从多角度探讨云原生现代化数据栈在不同使用场景下的落地案例，涵盖 AutoMQ 基于云重新设计 Kafka、AutoMQ 在京东的实际应用、StarRocks 的存算分离架构、KubeBlocks 把所有数据库运行到 K8s 上等议题。
这里要特别感谢一位小伙伴远从沈阳来北京面基，我想这就是我们办线下活动的意义吧！
2024 DTC：Data Lakehouse：你的下一个数据仓库
参与社区｜Be A Rockstar！
StarRocks GitHub Monthly Contributors
感谢这些小伙伴为 StarRocks 添砖加瓦，StarRocks 因你而伟大！
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