StarRocks 是一款高性能的分布式 SQL 数据库,专注于实时分析场景,支持流批一体化处理。通过其高性能的架构设计和流批一体的能力,StarRocks 能够同时高效地处理实时流式数据和历史批量数据,统一分析需求。
1.核心:
1.1实时数据摄取:** 支持通过流式方式接入数据(如 Kafka)。
1.2统一存储:** 数据(包括实时流式数据和批量数据)统一存储在 StarRocks 的存储引擎中,提供统一的查询接口。
1.3实时查询 & 分析:** 通过高效的查询引擎,以极低的延迟支持流式数据的查询分析,同时兼容批量数据分析。
1.4自动化合并:** StarRocks 的存储引擎具备数据合并和整理能力,能自动将流数据与批数据进行合并,消除重复或分布不均的问题。
2.功能
2.1 Flink + StarRocks 实现实时流数据接入
StarRocks 提供了 Flink-Connector,可以将流式数据(如 Kafka 数据)实时写入 StarRocks。
Flink-Connector 特性:支持高吞吐、低延迟的写入。数据分区和分布自动优化。支持流数据的幂等写入。
接入流程:
1. 启动一个流式数据处理框架(如 Flink)。
2. 配置 Flink-Connector 连接到 StarRocks。
3. 从 Kafka 等流数据源读取数据,进行预处理后写入 StarRocks 表。示例代码(基于 Flink):
java
StarRocksSinkOptions sinkOptions = StarRocksSinkOptions.builder()
.withProperty("jdbc-url", "jdbc:mysql://<starrocks-fe-host>:<port>")
.withProperty("load-url", "<starrocks-fe-host>:<port>")
.withProperty("database-name", "example_db")
.withProperty("table-name", "example_table")
.withProperty("username", "root")
.withProperty("password", "password")
.build();
DataStream<Row> dataStream = ...; // 输入数据流
dataStream.sinkTo(StarRocksSink.sink(sinkOptions));
2.2 数据模型设计支持实时分析
明细表(Detail Table):用于存储流式数据的实时写入。
物化视图(Materialized View): 用于聚合和加速查询。StarRocks 会自动更新物化视图,适配流数据的变化。
分区表: 支持按时间分区存储数据,便于实时和批量查询。
示例建表语句:
sql
CREATE TABLE sales (
id BIGINT,
product_id BIGINT,
sale_amount DOUBLE,
sale_time DATETIME
) ENGINE=OLAP
DUPLICATE KEY(id)
PARTITION BY RANGE(sale_time) (
PARTITION p2023 VALUES LESS THAN ("2024-01-01")
)
DISTRIBUTED BY HASH(id) BUCKETS 4
PROPERTIES (
"replication_num" = "3"
);
2.3 统一存储 & 查询
StarRocks 的存储层支持实时数据和批量数据的统一存储,所有数据都可以用 SQL 查询。
实时查询: 查询实时流式数据(如最近 10 分钟的数据)。
历史分析: 查询批量数据或历史数据(如过去一个月的销售数据)。
混合查询: 同时查询实时和历史数据,实现跨时间范围的分析。
示例 SQL 查询:
sql
-- 查询过去一小时的销售额
SELECT product_id, SUM(sale_amount) AS total_sales
FROM sales
WHERE sale_time >= NOW() - INTERVAL 1 HOUR
GROUP BY product_id;
2.4 数据自动合并
StarRocks 的存储引擎支持 **Compaction(自动合并),将流式数据和批量数据合并,优化存储并消除碎片。
小文件合并:将流写入的小文件合并为大文件。
数据排序:按主键或分区键自动排序,减少查询时的扫描量。
3. 流批一体的优势
1. 统一框架: 不需要分别使用流处理和批处理系统,简化了数据架构。
2. 实时性: 支持毫秒级实时查询,满足流式分析需求。
3. 高性能: 通过列式存储、向量化引擎和物化视图,提供高性能的分析能力。
4. 低运维成本: 自动化的数据合并和优化,降低了运维复杂度。
4. 示例场景
以下是 StarRocks 流批一体化的典型应用场景:
1. 实时监控: 电商平台的实时订单监控、广告投放效果监控。
2. 用户行为分析: 分析用户实时点击、浏览和转化行为。
3. 混合分析: 对实时数据和历史数据进行统一分析,比如实时销售额与去年同期对比。
通过 StarRocks 的流批一体架构,可以轻松实现实时与历史数据的统一分析,满足现代数据驱动业务的需求。如果需要更详细的配置或优化建议,可查看官方文档或社区支持。