BigData共享

在 StarRocks 中，SQL 查询的生命周期分为三个阶段：查询解析（Parsing）、查询规划（Planning）和查询执行（Execution）。查询计划由 Fro...

在《极致性能背后的黑科技？这个世上没有“银弹”！（一）》中，我们从“越多的并发处理，越快的速度”这一视角，探讨了通过MPP架构，pipeline引擎，向量化执行等提升查询性...

上一篇文章 极致性能背后的黑科技？这个世上没有“银弹”！(一), 本质讲的就是一件事，"越多的并发处理，越快的速度"。那么怎么尽可能的提高并发呢？通过机器节点的横向扩展，单...

在大数据时代，数据的爆发式增长对分析引擎的性能提出了近乎苛刻的要求。StarRocks**作为一款新一代极速OLAP引擎，以其惊艳的查询速度和强大的扩展能力，在业界掀起了一...

StarRocks 是一种高性能的分布式分析型数据库，广泛应用于实时数据分析场景。Apache Flink 作为流批一体化的计算框架，与 StarRocks 的结合能够高效...

在大数据处理中，企业常面临成本高、系统复杂、维护困难的挑战。通过存算分离、湖仓一体和架构简化，可以显著降低成本、提升效率、简化管理。以下从三个方面详细说明如何实现这些目标。...

在当今数据驱动的时代，企业对数据管理和分析的需求日益增长。传统的数据仓库和数据湖架构在面对大规模、多样化数据时，逐渐暴露出各自的局限性。Lakehouse架构应运而生，旨在...