StarRocks

本文将分享 StarRocks 产品架构、功能、客户案例以及对未来工作的展望。EMR Serverless StarRocks 产品目前主要以全托管和半托管两种形态存在。

本文将介绍开源 OLAP 及其在不同场景下的需求。文章将从 EMR 的角度，简要介绍 OLAP 的数据架构。并重点讲解 StarRocks 的核心功能和后续发展规划。

本文将介绍开源 OLAP 及其在不同场景下的需求。文章将从 EMR 的角度，简要介绍 OLAP 的数据架构。并重点讲解 StarRocks 的核心功能和后续发展规划。

本次分享题目为StarRocks物化视图在滴滴的实践，由来自滴滴出行的资深开发工程师刘雨飞老师带来经验分享。

随着国内大数据架构技术的不断演进，达达快速构建了以 Apache Hive 和 Apache Spark 为核心的离线数据仓库，以及以 Apache Flink 和 Apache Kafka 为核心的实时数据处理链路。在业务发展和整体架构的不断迭代过程中，我们尝试了不同时期出现的优秀 OLAP 产品来解决我们在数据分析中对查询加速的需求。

在资源不受限情况下，基于数仓分层模型建设等方案都已基本成熟。但是在OLAP领域，目前还没有统一的技术栈。StarRocks架构设计融合了MPP数据库以及分布式系统的设计思想，天然地解决了上述问题。

虽然整个过程遇到了很多问题也踩了不少的坑，但上线后查询响应时间以及整体运行的稳定性还是比较满意的，因此后续我们也考虑接入更多的数据以及场景到starrocks中，也特别感谢DBA 团队和 Starrocks 官方的支持。​

本篇文章将向读者详细揭秘这样一套数据湖分析引擎的关键技术，并通过StarRocks 来帮助用户进一步理解系统的架构。