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OLAP 场景介绍一般来说，OLAP 层作为大数据体系的出口，直接服务于业务层，也可以说它面向的是人。所以虽然都是分布式计算引擎，但是它有别于 ETL 引擎： OLAP面向的是人，所以 OLAP 的核心要求是快速 报表等场景要求 2 - 5 秒内出数 点查要求毫秒出数 ad-hoc、交互式分析可以容
StarRocks 从 2.5 更新了其 Catalog 体系的设计。实现中主要有 3 个实体： Catalog：一个数据源的抽象，主要有 2 种： Internal default catalog：starrocks 自身的元数据 exteral catalog：外部数据源，如 hive meta
问题描述我们使用 StarRocks 的 Hive 外表来进行 Hive 的查询加速，但是发现一个问题：有一些 SQL 查询会偶发性的慢，如 SQL A 大部分时间都是 1s 完成查询，但是偶尔就会超过 30s 且马上再查就很快；经过对查询变慢时间段的监控查看，资源都是充足的。 于是进行进一步排查。
引言StarRocks，它的计算部分借鉴了 impala[1]，存储部分借鉴了 Google Mesa[2]。而 Compaction 机制正是来源于 Google Mesa。Mesa 是一个分析型的数据仓库系统（highly scalable analytic data warehousing s
1、为什么要做外表刷新StarRocks(简称 SR) 具备通过创建外表的方式来查询 hive 数据。SR fe 在生成查询计划时需要从 hive metastore 读取对应 hive 表、分区的元数据，为了获得更快的查询时效，SR 将已获取的 hive 元数据缓存在了 Fe 的内存中（使用 Gu
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我是谁 陕西宝鸡人 2013.09-2017.07 西北大学-软件工程专业 2017.07-2020.03 杭州挖财网络科技有限公司-数据平台-数据研发工程师 2020.03-2022.09 北京三快在线(美团)科技公司-数据平台-数据系统研发工程师 2020.09-至今 北京罗克维尔斯科技(理想汽
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