StarRocks Community Monthly Newsletter (DEC)

Rockyyyy · 2026年01月21日 03:12

版本动态

v4.0.3

支持对 STRUCT 数据类型使用 ORDER BY 子句。
支持创建带属性的 Iceberg 视图，并在 SHOW CREATE VIEW 的输出中显示这些属性。
支持通过 ALTER TABLE ADD/DROP PARTITION COLUMN 修改 Iceberg 表的分区 Spec。

问题修复：

latest_cached_tablet_metadata 在批量 Publish 过程中可能导致版本被错误跳过。
在存算一体集群中， CatalogRecycleBin 中的 ClusterSnapshot 相对检查可能引发的问题。
在 Spill 过程中向 Iceberg 表写入复杂数据类型（ARRAY / MAP / STRUCT）时导致 BE 崩溃。

Release Notes：https://docs.mirrorship.cn/zh/releasenotes/release-4.0/

v4.0.2

新增功能：

新增资源组属性 mem_pool ，允许多个资源组共享同一个内存池，并为该内存池设置联合内存限制。该功能向后兼容。如果未指定 mem_pool ，将使用 default_mem_pool 。

功能优化：

在启用 File Bundling 后减少 Vacuum 过程中的远程存储访问量。
File Bundling 功能会缓存最新的 Tablet 元数据。
提升长字符串场景下的安全性与稳定性。

问题修复：

DECIMAL56 的 mod 运算相关问题。
Iceberg 扫描范围处理相关问题。
临时分区与随机分桶下的 MetaScan 重写问题。

Release Notes：https://docs.mirrorship.cn/zh/releasenotes/release-4.0/

v3.5.1 0

功能优化：

支持在 BE 崩溃日志中输出执行计划节点 ID，加快问题算子定位速度。
优化了 information_schema 中系统视图的扫描，降低系统开销。

问题修复：

在使用不兼容 JDK 启动 StarRocks 时，libhdfs 可能发生崩溃。
PartitionColumnMinMaxRewriteRule 可能导致查询结果错误。

Release Notes： https://docs.mirrorship.cn/zh/releasenotes/release-3.5/

文档动态

【外部系统集成】：新增 Schema 管理与迁移。
【常见问题解答】：章节新增补充更多内容。
【Best Practices】：新增基于审计日志的资源组配置。
【管理手册】
- 新增优雅退出。
- 新增/优化部分 FE/BE 配置项描述。
- 新增部分监控指标。
【参考手册】：优化部分 SQL 及函数参考文档的结构及示例。

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12 月 10 日，Streaming Lakehouse Meetup · Online EP.2 如期开展。本期围绕 Paimon × StarRocks 的实时湖仓实践，分享了 Paimon 演进、多模态实时引擎落地，以及淘天双 11、高德轨迹等一线案例复盘。包括：

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用 StarRocks + Paimon 构建 Lakehouse Native 实时数据引擎：打通全模态存储与高性能查询。
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直播回放及 PPT 下载：（PPT/直播回放已更新）Streaming Lakehouse Meetup EP.2｜Paimon × StarRocks 共话实时湖仓

StarRocks Awards 2025 年度贡献人物

2025 StarRocks Awards已公布，表彰在全球生态中持续贡献的工程师、建设者、布道者与社区 Champion。获奖名单由社区提名，并经 StarRocks 技术指导委员会（TSC）审核确认。更多评选细节与完整获奖者名单，欢迎阅读全文。https://mp.weixin.qq.com/s/aqTCcAcXyvf5Uc_VIO50zQ

StarRocks Technical Steering Committee (TSC)!

过去几年，范振持续推动 StarRocks 向“实时 Lakehouse OLAP 引擎”演进。他主导了 Apache Paimon 的端到端集成，完善了 Schema 演进、Time Travel、CDC 接入及查询优化等关键能力，使 StarRocks 成为 Paimon 流式 Lakehouse 架构中的核心选择。

在技术之外，范振从阿里巴巴集团内部的大规模实践出发，将 StarRocks 成功推向更多企业的生产环境。他通过快速迭代、设计讨论以及与社区的深度协作，不断将真实的业务需求与反馈回馈给项目。

作为 TSC 成员，范振将重点负责流式 Lakehouse 与实时数据处理方向，参与并主导 StarRocks Roadmap 的规划与演进。