大家好
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随着夏日的热浪逐渐升温,小编带着 StarRocks 6月份的社区动态来报到,快来看看过去一个月社区中都发生了哪些值得大家关注的事件和重要动态。
在享受这些精彩内容的同时,别忘了保持清凉,确保安全地享受这个炎炎夏日哦!
技术动态
版本发布
在考虑升级 StarRocks 的小伙伴,这里有你们的升级手册
文档动态
中文文档
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【导出】:INSERT 导出 新增 S3 导出示例。
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【管理手册】
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【参考手册】
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新增 系统元数据库 sys 文档。
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为 INSERT、UPDATE 以及 DELETE 增加 Hint 使用示例。
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【搜索】
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优化部分拼音搜索场景。
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优化部分结果排序。
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StarRocks 文章回顾
用户案例:
StarRocks x 腾讯视频:指标中台驱动湖仓一体建设实践
腾讯视频在构建其指标平台时,采用了湖仓一体的架构,尽管在实时数据处理上初期遇到挑战,但引入 StarRocks 后,平台在实时数据处理能力上实现了显著提升。本文详细介绍腾讯视频业务、技术背景以及相关实现细节。
技术内幕 & 最佳实践 :
在上月的 StarRocks Meetup 活动中,四位湖仓技术专家代表 Apache Iceberg、Apache Hudi、Apache Paimon 和 StarRocks 社区分享了他们的洞见。他们讨论了数据仓库、数据湖和湖仓技术的选择,并解答了如何选择合适的湖仓表格式。本文是这场圆桌讨论的专家介绍和精简摘要
极速查询:StarRocks 存算分离 Compaction 原理 & 调优指南
本文旨在描述 StarRocks 存算分离表 Compaction 基本实现原理,帮助开发和运维人员能更好地理解并根据实际需要调整 Compaction 相关配置,以在实践中获得更优的性能表现。
StarRocks vs. Trino: 解密高性能背后的技术优势
StarRocks 作为一种新兴的数据分析引擎,在业界已受到广泛的关注。它在性能、高并发和低延迟方面展现出了明显的优势,吸引了包括微信、小红书、携程、贝壳等大型企业的注意。那么,StarRocks 究竟如何构建其优势?与 Trino 相比,它有何异同之处?本文围绕这些问题展开深入分析。
来自社区小伙伴的文章/视频
感谢以下小伙伴们的分享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:
指如疾风,势如闪电-StarRocks Fast Schema Evolution in V3.3.0(作者:丁凯,StarRocks TSC Member)
StarRocks 查询优化分析(作者:贺凯,StarRocks Committer)
StarRocks详解(作者:Java 战神)
实践类文章:
StarRocks高频面试题万字长文详解(作者:大模型全栈程序员)
基于StarRocks实时大数据分析解决方案(作者:银兴智能数据)
视频:
数据巨头Databricks开源Unity Catalog,StarRocks在其峰会上被广泛提及和关注
飞书20240709-191029
StarRocks is in the Delta Lake ecosystem
社区活动
活动回顾
StarRocks 3.3–Deep Dive into Lakehouse
本次我们邀请了 3.3 版本的贡献者们一起对版本做解说和功能演示 ,从 ClickHouse JDBC Catalog 的实现,到存算分离与 Paimon 查询优化,再到 Kudu Catalog 技术的展示,让我们与 Dive Buddies 一起 Deep Dive into Lakehouse!
StarRocks 3.3 进一步完善湖仓能力:
存算分离:更好的冷查性能和数据管理能力! 冷查性能提升 3-4 倍;
数据湖:写入及查询性能进一步提升,全新 Iceberg 元数据读取框架,更强的缓存控制与监控能力,更多 Connector 类型;
物化视图:查询改写能力边界进一步提升,更灵活的多表分区增量刷新能力,更多深入场景的细节优化;
存储/查询优化:半结构化分析、批量处理能力、文本索引等能力增强;
…
回放 & PPT 下载: 【PPT /回放已更新】StarRocks 3.3--Deep Dive into Lakehouse
希望投入 StarRocks 湖仓生态建设的请进~
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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感谢你的阅读,有任何的问题欢迎在论坛下方与我们交流!
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