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應用情境

更新時間:2024-07-09 19:59

StarRocks可以滿足企業級使用者的多種分析需求。本文介紹StarRocks的應用情境及其解決方案。

適用情境

OLAP多維分析

  • 使用者行為分析
  • 使用者畫像、標籤分析、圈人
  • 高維業務指標報表
  • 自助式報表平台
  • 業務問題探查分析
  • 跨主題業務分析
  • 財務報表
  • 系統監控分析

即時數倉

  • 電商大促資料分析
  • 教育行業的直播品質分析
  • 物流行業的運單分析
  • 金融行業績效分析、指標計算
  • 廣告投放分析
  • 管理駕駛艙
  • 探針分析APM(Application Performance Management)

高並發查詢

  • 廣告主報表分析
  • 零售行業渠道人員分析
  • SaaS行業面向使用者分析報表
  • Dashboard多頁面分析

統一分析

  • 通過使用一套系統解決多維分析、高並發查詢、預計算、即時分析查詢等情境,降低系統複雜度和多技術棧開發與維護成本。

  • 使用StarRocks統一管理資料湖和資料倉儲,將高並發和即時性要求很高的業務放在StarRocks中進行分析,也可以使用External Catalog和外部表格進行資料湖上的分析。

典型情境的解決方案

OLAP通用情境解決方案

  • 業務背景:該方案適用於多種業務情境,包括GMV、訂單、物流、客戶分析、推薦系統、使用者畫像情境。支援離線匯入和即時匯入兩種方式來處理資料。

  • 原有解決方案:通過多種OLAP引擎滿足不同的情境。煙囪式搭建各自業務,導致營運難度大,開發人員需要投入大量的時間和精力。

  • 統一OLAP引擎:使用StarRocks統一OLAP引擎來滿足各類分析需求。相較於原有解決方案,我們的解決方案營運更加簡單,並且使用MySQL協議,可以對接各種BI工具,從而實現資料的快速分析和處理。

即時資料分析情境解決方案

步驟如下:

  1. 即時攝入:通過直接讀取Kafka資料來實現。提供了Flink-Connector來支援Flink資料流的直接寫入,並保證了exactly-once語義。此外,還支援Flink CDC來捕捉TP資料更新,並即時地將結果更新到StarRocks中。

  2. 資料分析:實現了即時資料分析產生的資料可以直接用於Serving,從而實現了即時和離線資料的統一融合。

  3. 即時資料建模:提供了即時資料建模彙總表,以支援即時彙總能力。強大的引擎和最佳化器保證了資料庫在即時資料建模時的高效性。

  4. 即時更新:採用了delete-and-insert的即時更新策略,且在讀取時無需進行主鍵合并,相較於採用了merge-on-read(unique)的合并策略,效能提升了3~15倍。

湖倉分析情境解決方案

  • 查詢層:複用了當前StarRocks的CBO和查詢引擎能力,使得查詢計算效能達到了Trino的3~5倍。

  • 中繼資料管理:

    • 支援Multi-Catalog管理,無縫對接HMS,同時支援自訂Catalog,便於和雲廠商的DLF對接。

    • 支援通用的Parquet、ORC、CSV等標準格式,實現了延遲物化和小檔案合并讀寫。

    • 支援多種資料湖格式,例如Hudi、Iceberg、DeltaLake和Paimon。

步驟如下:

  1. 即時攝入:屏蔽了底層資料來源的細節,支援異構資料來源資料聯合分析,同時支援即時和離線資料的聯合分析。

  2. 查詢加速:採用了就近計算策略,例如運算式下推和彙總下推,以及分部署讀取/資料來源針對性最佳化策略。支援向量化解釋ORC、Parquet格式,字典過濾、延遲物化等技術。

  3. 測試結果:進行了TPC-H和Hive查詢等測試,與Presto(OR)相比,在同等條件下,效能提升了3~5倍以上,並且僅使用Presto資源的三分之一即可獲得相同的效能體驗。

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