众安实时多维剖析的应战与 StarRocks 的运用

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导读 本文将引见众何在实时多维剖析才能建立方面的一些理论教训，也包罗往年最新引入StarRocks 的缘故以及它帮忙咱们解决的一些问题。
文章次要包罗下列几大部份：
1. 实时多维剖析的运用场景
2. 问题与难点
3. 实时多维剖析在众安的理论
4. 技术选型的准则和思考
分享佳宾｜刘骋宇 众安保险 大数据平台开发工程师
编纂整顿｜张建闯 BOSS直聘
出品社区｜DataFun
01
实时多维剖析的运用场景


咱们关注的中心问题是为何需求实时的多维剖析，以及实时多维剖析能够运用到哪些场景，解决甚么问题。
技术的开展往往是需要来驱动的，一方面业务的在线化，催生出得多实时的场景，这些场景都对数据的时效性提出了秒级毫秒级的要求，另外一方面经营的精密化和剖析的平民化也催生出多维的剖析需要，这些场景下需求粒度特别细，维度特别丰硕的底层数据，这两部份的叠加起来就催生出了实时多维剖析的场景。
好比在实时业务监控中，需求经过颠簸的归因剖析疾速定位到颠簸的缘故，及时做一些应答，或者在实时的营销场景中，按照实时的用户行动来调剂流动的一些战略，相似的场景得多，上面引见两个众安的实际例子。


首先是产品投放经营的场景，众安实时的报表会在挪动端提供应业务方拜候，在左侧这样一个首页上会有保费、保单这些症结目标的监控，以及明天和昨天的数据比对。
除了首页之外，还会有右侧这张图上边的不同子菜单，以及对于不同主题的更细粒度的数据，业务同窗能够经过这里实时的监控一些症结目标，也能够经过下面的一些筛选和下钻来剖析不同的媒体、产品上面的投放的数据。
在这种的场景外面，特征是和业务强相干的数据，数据量个别是中等范围的，像众安这样非一线的大厂，天天大略是百万到千万的级别，此外这种场景是跟业务强相干的，通常对数据的统一性要求会十分高，会要求数据和最新的数据放弃统一，好比说保单产生一些修正或退保的时分，需求对历史的数据进行更正和展现，这是一个难点咱们后续还会探讨到，由于和业务强相干，对数据的处置逻辑会对比繁杂，目前在众安有十多个业务场景在运转，天天的拜候量在 1 千摆布，咱们能够包管查问时间在 1s 内。


第二个场景是用户行动剖析的场景，在做线上流动的时分，经营人员需求实时查看用户活泼趋向、转化剖析、活泼度剖析等来监控流动的成果，并及时调剂流动战略，这个场景和上一个场景区分是，这里次要是日志类数据，日志类数据的特征是数据量对比大，天天通常都是千万乃至上亿的级别，这里相对于于业务数据来讲没有那末高的统一性要求，个别来讲日志多一些，反复一些，只有不丢，差异在一定规模以内都是能够承受的。
此外，大可能是明细数据，处置逻辑相对于简略一些。在众安埋点的掩盖仍是对比完美的，天天的行动日志大略有 20 亿，关于实时的对比繁杂的剖析个别在 10s 之内出后果。
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02
问题与难点
接上去引见一下在这些场景中遇到的问题和难点。


第一个问题是数据更新的问题。
假定早上有一张保单，在晚上产生了退保，这个时分为了包管数据的统一性，需求实时修订早上的那条数据，这就需求对曾经落库的某一行数据进行更新，有教训的同窗知道，像 MySQL 这种 OLTP 的数据库能够很好地反对更新，但剖析的机能不太行，大部份开源的 OLAP 数据库，好比 ClickHouse，它有很强的剖析才能，然而它反对更新的代价对比大，会影响查问的机能，所以这里 AP 和 TP 的矛盾是自然的，那末这里如何放弃数据的更新，同时反对查问的机能，或者说怎么在这二者之间找到一个均衡点，是咱们遇到的第一个难点。


另外一个是实时和离线同时存在带来的一些广泛的问题：
计算：Flink 的 api 愈来愈成熟，但大部份公司离线的修建仍然存在，关于新技术还需求一段时间做视察离线存储：目前尚无特别成熟的解决计划，像数据湖，包罗往年的 Flink 的 table store 之类的技术也在继续的探讨开展中查问：实时和离线的数据往往以不同的方式，存在不同之处，如何以一个一致的 schema 对外提供查问。


这里要提一下在众安的架构选择，在绝大部份状况下都不会有一个完善的解决计划，更多的时分需求结合过后的业务和技术配景下，在需要、本钱和效力之间选择一个适合的计划，如安在三角形中找到最适合的trade-off经常是需求思考的一个问题。
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03
实时多维剖析在众安的理论
接上去引见实时多维剖析计划的理论。


首先从这张图上总体的看下实时多维剖析在众安的开展历程。
能够看到，在最开始咱们是离线数据，离线剖析的阶段，数据是 T+1 的，报表是动态的，这个阶段次要是依赖阿里云的 MaxCompute 引擎，以及 CDH 生态来实现的。
在 2018 年，引入 ClickHouse 为交互式多维剖析提供了底层的计算才能，这个时分数据仍然是离线的，然而能够看到报表再也不是动态的，能够自在添加一些筛选和下钻来交互式地剖析数据。
在 2019 年，引入 Flink，并使用 Flink+MySQL 实现了最后的实时多维剖析场景的落地，这时候咱们进入了实时数据在线多维剖析的阶段。在这之后咱们的计划又疾速的演化到 Flink+ClickHouse 这样一个相对于对比成熟的计划，运转了对比长的时间后，又在2022年终时引入了 StarRocks 解决了一些基于 ClickHouse 剖析的痛点，使得实时在线剖析更为疾速和简略。


在引见实时以前先引见一些离线的多维剖析架构。离线的架构和技术的建立是咱们设计实行计划时对比首要的一个斟酌要素，在 2018 年引入 ClickHouse 时，大部份报表都仍是动态的报表，没方法自在的静态下钻剖析，静态的报表就需求额定的定制化开发，过后为理解决这个问题，建立了一个反对交互式一致的 BI 平台，就是集智平台。
全部平台次要分红两部份：
底层的 OLAP 引擎：过后调研过 ClickHouse、Kylin、Druid 还有其余的计划，最初是从机能和久远的技术开展斟酌，选定了 ClickHouse。运用层的平台建立：平台能够分为这样几部份，元数据层能够分为元数据和生命周期的办理，查问层会有一些查问 SQL 的静态拼接、数据权限处置、缓存处置，最下层是前真个可视化层，包罗拖拽的报表建立和交互式剖析的一些逻辑。过后在元数据层和查问层都做了一些笼统的设计，使得能够更为灵敏的适配不同的引擎，最初是相对于来讲仍是对比常见对比规范的离线架构，离线的数据会在数仓外面 T+1 的加工好，以宽表的方式加工到 ClickHouse，最初以集智平台对外提供可视化的数据剖析的才能，目前平台曾经有 5000+ 的报表与自主创立的剖析图表，使用人数超过了 3000+，离线的数据响应的 95 线也是在 3s 内，能够对比好的知足用户的交互式剖析需要。


2019 年的时分引入了实时多维剖析，过后的使用场景和咱们产品投放经营的场景十分相似。在业务早期，过后数据量对比小，业务也对比简略，过后遇到的难点是业务的形态变动需求实时更新业务数据和过后的时间对比紧张，由于没有实时的看板，关于曾经上线的流动，业务需求比及次日能力看到数据，关于投放的成果回收和战略的调剂周期会对比长，所以需求短期内就把实时的看板搭建起来。
在这样的配景下，咱们使用 Flink+MySQL 这个计划，一方面是在小数据量下 MySQL仍是能够知足咱们对数据的更新需要和机能需要，此外 MySQL 是大家最相熟的数据库，能够在短期内上线，最初经过平台的一些可视化才能，咱们在一周内实现了上线，疾速的交付了 10 多张报表。


Flink+MySQL 并非一个短暂的解决计划，跟着数据量的减少，实时离线合并的需要，以及愈来愈多的实时多维剖析的需要，需求一个一致的解决计划，咱们过后梳理了一下实时和离线两条数据链路，肯定了接上去要解决的两个问题：
大数量下，如安在反对数据的更新、回撤的同时，放弃查问机能离线、实时的数据怎么以一致的 schema 提供对外的查问办事


关于第一个问题，过后选择的计划是使用 ClickHouse 提供的 ReplacingmergeTree 这个引擎，过后次要出于几点斟酌：
ReplacingMergeTree 引擎，在某种水平上提供了单行数据使用主键的更新才能，关于同一个主键的数据，查问的时分使用 final 症结字能够前往最新的数据，只有不停的写入最新数据，并进步版本号就能实现数据的更新，ClickHouse 后盾会不按期的 merge 清算掉历史版本的数据，过后做了一些机能的测试，关于超过千万数据量级的表，查问机能仍是能够知足需要的；过后的离线数据都是放在 ClickHouse 外面的，假如引入其余的计算引擎，在实时离线数据需求合并去做一些实时候析的场景，就需求一些好比说表面的形式来查问在 ClickHouse 外面的离线数据，这样会对机能形成对比大的消耗，并且需求对架构和数据做一些迁徙，也会发生一些额定的不用要的本钱。这两种形式都不是特别好的选择，但 ClickHouse 在过后关于咱们来讲对比相熟，引入其余组件必将会带来一些其余的问题，所以选择 ClickHouse 是一个对比安妥的选择。


ClickHouse 提供的 ReplacingMergeTree 引擎只是在某种水平上提供了数据更新的根底才能，关于出产可用仍是有一定的间隔，这里是说在Flink端，在 ClickHouse 傍边平台的查问层怎样互相协作，终究有一个能够落地的计划，关于数据的更新，带上最新的时间作为版本号就能了，然而关于数据的删除，咱们是复用更新的逻辑，更新数据的一列，来标志删除，关于删除，ClickHouse 其实不会真实的删除掉这条数据，这样可能会致使内外数据量愈来愈大，影响到数据的查问机能，所以咱们还会经过 ClickHouse 的 ttl 机制给数据添加一个过时时间，这样就可以在后盾自动革除掉这些数据。
总的来讲，咱们在 ClickHouse 中选择 ReplacingMergeTree 引擎，建表时指定主键，并预留版本列，标志删除列，过时时间列三列，在平台端，查问的时分添加 final 症结字，而且经过过时时间标志曾经删除的数据。


在计划落地过程当中，也有一些需求留意的点，首先 ClickHouse 的 merge 操作都是local的，也就是数据只要在同一分片的同一个分区能力合并，这对咱们来讲，在写入的时分同一个主键的数据必需写入到同一个分片同一个分区，否则查问的时分，数据就会有纷歧致的状况，咱们做了上面几件事件：
建表时默许经过按天分区，而且把分区键参加主键，包管同一主键写入同一分区。数据写入时，把每行数据按主键 hash，包管同一主键数据写入同一分片。ClickHouse 集群在扩容时，新增的节点会让数据按主键 hash 的散发的规定和以前纷歧致，致使新老数据被散发到不同的分片，所以集群扩容的时分，需求把老数据根据新的规定 rebalance 从新散发的新的分片。关于数据写入的不乱性，ClickHouse 自身就不合适高频写入，接入 Flink 的实时写入之后，会对本身的 merge 和 zookeeper 的压力都对比大，这里有几个形式来晋升写入的不乱性：
写入 local 表，加重 zk 的不乱性。参加写入的频控和最小的距离防止高频的实时的写入，给集群形成压力。经过重试的机制防止zk的断联、超时致使的写入的失败。


前文是数据更新的解决计划，接上去看第二个问题，咱们在同一个场景下实时表和离线表，因为处置的链路、处置逻辑都不相反，表构造、数据粒度和选择的引擎均可能不同，所以假如需求使用一致的 schema 对外提供办事，很天然的设法就是在查问层做一个逻辑的视图，把这两张表进行合并，以视图的方式对外提供查问，最简略的做法是经过一个时间分区的字段，用 ClickHouse 里提供的 today 函数来判别取哪张表的数据。细心的同窗会发现这么做可能会有一个问题，在当天的早晨到离线的工作处置完的时间内，离线表是没有昨天的数据的，由于工作还没跑完，那末视图就会短少昨天的数据，咱们会经过静态更新的占位符来判别取哪张表的数据，查问层在每次查问的时分会静态的交换这个参数，这样就能做到离线和实时数据的无缝切换。


这就是终究的 Flink+ClickHouse 的实时多维剖析的架构，这套架构在明天也仍然在被使用，至多能够反对到千万级别的数据的实时更新，反对了 100 多张报表，日均查问量有 10w+，查问 95 线比拟离线来讲略微慢了点，然而也能知足大部份查问需要。


Flink+ClickHouse 这样的一个解决计划能够解决大部份的查问需要，然而仍然存在一些问题：
架构和逻辑都对比繁杂，不管是 Flink 的 connector，仍是运用层都做了得多定制开发去实现这些事件；用到的 ReplacingMergeTree 自身的数据量级和查问瓶颈是一直存在的。相熟 ClickHouse 的同窗都知道，ClickHouse 运维起来是不怎么欢快的，不乱性、大查问抢占资源的问题，DDL 卡死的问题，以及对 zookeeper 的依赖，再加之定制化的开发，全部运维的本钱是相对于较高的。
跟着业务的增长，这套架构的问题，也愈来愈凸显出来，咱们其实也始终在继续的寻觅一些解决计划，好比 Presto+Kudu 这样的一些实时更新的计划，乃至对 ClickHouse 定制的查问优化，然而在最初都没有落地，缘故是这些计划都不太合适咱们过后的场景。直到去年底，咱们看到 StarRocks 在 1.19 版本公布的 PrimaryKey 主键模型。


在这里咱们看到了一个开源的 OLAP 引擎，反对实时更新的一个新的解决计划，再加之 StarRocks 列存设计，使用形式、合用的场景、反对的数据模型的类型，物化视图之类的功用，其实都和 ClickHouse 对比相像，除了主键模型以外，对多表关联和多并发的才能也对比强，并且运维起来对比简略，加之咱们寻觅的 OLAP 引擎均可以婚配，最初咱们抉择投入更多的时间调研和测试，在架构中引入 StarRocks 的可行性。


StarRocks 的 PrimaryKey 主键模型是一种 Merge on Read 的形式，其采取了 delete+insert 的形式，在内存中为每个 tablet 保护了一个主键的索引和一个主键删除的 bitmap，经过 delete 和 insert 来实现这样的操作，这样相对于于 Merge on Read 来讲，一样能够反对对比频繁的更新，而且在查问的时分防止合并的操作，更首要的是他由于去掉了合并的步骤，去掉了 SQL 中的一些谓词下推和索引仍然能够失效，至关于经过就义巨大的写入机能和内存占用来获得对比大的查问机能的晋升。


上图展现了过后咱们测试的后果，关于 StarRocks 和 ClickHouse 的查问和写入包罗实时更新的场景，都做了比较的测试。首先在规范的查问测试中，单表无并发的场景下 StarRocks 根本和 ClickHouse 是持平的；在其余的好比多并发或者多表关联的场景外面 StarRocks 根本都比 ClickHouse 快不少；然而在写入的测试外面，后果显示StarRocks 比 ClickHouse 要慢 20%~30%；最初在实时更新的场景里，StarRocks的主键模型要比 ClickHouse 的 ReplacingMergeTree 引擎快 3~10 倍，而且查问的机能更为不乱。
这里 StarRocks 的版本使用的是 2.0，ClickHouse 使用的是 21.9 版本，后续 StarRocks 又做了一些优化，估量比这个版本的机能还要好一些。这里测试的后果根本上合乎咱们的预期，StarRocks 主键模型能够解决在实时更新场景遇到的一些机能问题，所以最初咱们抉择在根底框架中引入 StarRocks。


引入 StarRocks 之后，OLAP 层交换成为了 StarRocks，后面提到在查问层和元数据层都对数据做了笼统，能够疾速的实现 StarRocks 的适配，以及疾速做 StarRocks 到 ClickHouse 的迁徙。终究的成果是，最繁杂最耗时的一个实时看板，加载时间从 10s 升高到了 3s 内，而且目前的计划也能够反对更高的数据量级的数据更新。
总体的计划要比以前的更为疾速和简略了。


最初，展现一些集智平台集成 StarRocks 的开发流程，只需求三步就能疾速搭建出一个实时的多维剖析报表。
在平台上定义好 StarRocks 的模型相干的元数据信息，schema、主键、数据分部键，包罗模型的引擎。
在详情页能够间接拿到 FlinkSQL 的建表语句，能够间接在第二步新建一个实时工作，把这个语句间接粘进去，点击运转之后就无数据落入 StarRocks 中了。
定义好模型之后就能在看板搭建的页面，间接开始搭建数据看板了。


回顾落地全部 Flink+StarRocks 计划的过程当中，遇到的一些需求留意的点：
StarRocks 和 ClickHouse 对比大的区分是静态分区的概念不太同样，StarRocks 的静态分区实际上是根据指定的规定，自动创立一些分区，而不是像 ClickHouse 在数据写入的时分，自动创立一些不存在的分区，所以在写入的时分要留意数据是不是超过已有分区规模，在建表的时分要预留分区，也要指定分区规定，此外实时写入的时分要提前过滤掉这些超越分区的数据。机能对数据的散布敏感，在后期做机能测试的时分，分桶数的不同可能会带来2倍以上的机能差距，所以关于数据量大，机能要求又对比高的表能够调剂一下分桶数这个参数。主键模型的内存损耗一定的常驻内存开消，关于数据量较大的表，需求事后设计主键并预估内存的占用，防止内存溢出的产生，这里 StarRocks 也在不停的做优化，2.3 版本应该提供了一些参数，能够经过耐久化部份索引的形式来升高对内存的损耗。


关于 StarRocks，前期咱们也会继续关注社区的一些开展标的目的，探究用户行动数据剖析，用户画像的一些运用，以及 StarRocks 和数据湖的集成。不管是 StarRocks 仍是 ClickHouse，为了顺应 BI 平台场景的多样性，以及放弃通用性，咱们也会继续钻研物化视图等对比好的功用，看是不是可以进一步晋升查问机能。


咱们的架构目前仍然还有得多问题，前文中提到的一些问题也并无彻底解决，包罗存储的流批一体，存储计算别离其实都是社区环抱取舍，试图用更低的本钱和更高的效力来完成数据的快准稳的尝试，咱们也会对社区的技术和开展放弃继续的关注。
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04
技术选型的准则和思考


最初分享一下咱们在技术的演进和理论中，对技术选型的一些思考。
一套架构不成能合用一切的场景，当初虽然有了 StarRocks，然而仍然还有不少的场景在使用 ClickHouse，像在用户行动剖析中，ClickHouse 提供的丰硕的剖析的函数对比有劣势。
一个好的技术选型可以防止许多问题，好比 StarRocks 就让咱们省去了得多定制化开发和运维的本钱，帮忙咱们解决了一些机能上的问题。
因此需求按照以后的配景和需要来选择适合的计划，总结有下列几个准则：
简略：尽量地放弃架构的简略，尽量不引入不用要的新技术，尽量不做二次开发，假如二次开发尽量把代码提交到社区，合并到骨干里，咱们最开始引入Flink的时分，过后版本还对比早，做了对比多的开发，做了两次大版本的降级，每次都对比苦楚，包罗代码的移植，以及测试，来包管代码的兼容性。牢靠：需求引入新的技术栈的时分，一定要包管技术的牢靠性，一定要选择通过他人验证的计划，同时本人做好完美的测试，不要急于尝试最新的技术，好比 ClickHouse 实际上是一个更新迭代对比快的数据库，常常会有一些新的功用，这些新的功用可能会不向下兼容，带来新的 bug，所以咱们通常会选择不乱的版本，尽量升高危险，晋升牢靠性。前瞻性：选择计划以前要想想这个计划能够管用多久，提前斟酌将来可能降级和迁徙的计划，同时对新的技术以及现有的技术架构的选型的 roadmap 放弃关注，在适时的时分做更新。--
05
问答环节
Q1：Flink 在众安次要做哪些任务？
A1：Flink 除了实时 BI 剖析，还会用在其余的实时用户标签、实时营销、实时风控等相似的场景。
Q2：多维剖析的状况下，StarRocks 比拟 Kylin 有哪些差别？
A2：首先 StarRocks 和 Kylin 虽然都是 OLAP 的引擎，但底层的逻辑实际上是纷歧样的，Kylin 次要是基于预计算的，StarRocks 次要是基于 MPP 架构的引擎。机能方面，关于 Kylin 来讲，只有事后定义好的一些维度目标，事后计算好的，假如命中了，机能确定是比暂时计算的要快，然而关于一些没有命中的查问，那就需求一些谓词的下推，会推究竟层的 HDFS 上从新做暂时的计算，机能就会对比差。咱们最开始使用离线剖析的架构也斟酌过 Kylin，比拟 ClickHouse 也会有维度爆炸的问题，所以过后咱们终究也选择了 ClickHouse。
Q3：当初的链路仍是Flink计算，而后用 StarRocks 查问吗？
A3：当初的链路仍是偏 lambda 架构的链路，Flink 次要担任一些简略的计算，好比维度的裁减，根本上就是 DWD 层的数据会间接落入到 StarRocks 外面，根本就是以一张大宽表的方式对外提供查问的办事。
Q4：StarRocks 和 ClickHouse 各自的合用场景是哪些？
A4：StarRocks 和 ClickHouse 使用场景对比相像，合用的场景也提到过了，高频的实时更新的场景，StarRocks的主键模型会对比有劣势，ClickHouse 相对于于 StarRocks 的劣势是有对比丰硕的函数，好比各种对于数组的办法，还有漏斗、留存以及门路剖析的函数，好比在用户的行动剖析中，ClickHouse 会对比有劣势，StarRocks 在比来的版本也反对了漏斗、留存等这样的函数。
Q5：StarRocks 的优化教训能够分享一下吗？
A5：数据的散布对机能影响对比大，保举是对表设计一个公道的分区、散布键和分桶，分区需求使用对比罕用的一些字段，好比时间，第二个是散布键和分桶，散布键通常会使用基数对比大的来做散布键，这样能够使数据散布的更为平均。对于分桶数大家能够去看 StarRocks 文档上的一些保举的原则，另外一方面 StarRocks 也会有一些相似 ClickHouse 的前缀索引相干的概念，能够将查问最罕用的字段放在前缀索引外面，这样在查问的时分能够命中索引，增加读取的数据。
Q6：有无斟酌过将 StarRocks 交换 Hive？
A6：StarRocks 反对一些表面的形式间接查问 Hive 的数据，以及 Hudi 和 Iceberg等数据湖的技术，我了解 Hive 和 StarRocks 合用的场景不同，Hive 仍是真实的反对一些离线的超大型的计算，有不同的 stage 和 shuffle 机制，能够很好的把对比大的计算工作扩散成对比小的计算工作去实现。StarRocks 目前仍是合用于一些 OLAP 的场景，可能其实不合用于这类处置离线工作的场景，换句话说用 Hive 做一些 OLAP 的查问，那末机能就会不如 StarRocks，所以综合来讲 StarRocks 和 Hive 的合用场景不太同样，所以也没斟酌过用 StarRocks 交换掉 Hive。
Q7：在我们场景顶用到了哪几种模型？
A7：StarRocks 相干的模型次要是主键模型和明细模型，通常偏明细的数据或者说是不需求做修正变卦的数据，好比日志类数据，此外是实时的场景，假如有实时更新的需要会使用到主键模型，固然 StarRocks 还提供了得多其余的模型，好比聚合模型，刚刚也提到了平台的通用性，所以临时并无得多场景需求用到这些模型。
Q8：StarRocks 只当成计算引擎么，Flink 查问的维表是甚么提供的？
A8：维表会有得多场景，通常放在 MySQL 或 HBASE、Redis 外面，通常来讲不会放在 StarRocks 外面，也不是不成以，StarRocks 通常其实不合用于点查的场景，所以通常来讲维表不会用 StarRocks 作为引擎，在 Flink 外面使用。
Q9：会有实时数据和离线数据进行关联么，这个是怎么做的？
A9：这里不太分明是 Flink 处置时的关联仍是查问时的关联，查问时分的关联咱们实际上是用一个视图的形式来实现的，离线会有一张离线的表，实时会有一张实时的表，会有一个Flink表实时更新这里的数据，最初经过视图的形式来 union 这两个表的数据，对外提供一个一致的查问。
Q10：StarRocks 能减速 Hive 的查问，数据保留在 Hive 中，然而 Hive 查问慢，不知道能不克不及经过 StarRocks 减速查问？
A10：首先这个咱们并无尝试过，不外大家能够看 StarRocks 的民间文档公布的一些测试，表面使用的 Hive，过后也和 Presto，当初叫 Trino，做了一些机能比较的测试，机能会比 Trino 好一些，所以我感觉是能够减速 Hive 的一些查问的。
Q十一：ClickHouse 新版本反对更新和删除？
A十一：我不太分明是哪一个新的版本，我以前始终了解 ClickHouse 自身的更新和删除并非一个真正意义上的更新和删除，虽然 ClickHouse 也反对一些 delete 的语法，然而实质上在后盾上做的一些操作，做的是把数据分块从新的生成为了新的数据块，把需求剔除的数据剔除掉，这样的一个方式来做到的，按我的了解这类的形式并非一个真正意义上的更新和删除，首先机能不太好，并且仍是一个后盾异步履行的工作，并非做了更新的操作就当即能看到后果的一个形式。
Q十二：间接查问 StarRocks 的 BI 软件能够保举一下吗？
A十二：首先集智平台就能，此外也能够关注一下 StarRocks 的大众号，按期也会公布一些和其余 BI 厂商认证的兼容讲演。
Q13：StarRocks 能够反对对象存储，存算别离吗？
A13：StarRocks 自身是不反对对象存储的，自身计算和存储的节点要在同一个节点上，固然当初也能够使用 Iceberg 或 Hudi 这样的表面进行查问，所以我了解能够直接的反对一些对象存储的查问，至于存算别离，目前 StarRocks 还不反对，不外大家能够关注一下他们 GitHub 上的 roadmap。
Q14：StarRocks 哪些场景是不长于的？
A14：不长于也就是说 StarRocks 有哪些缺陷，函数比拟于 ClickHouse 不敷丰硕。
Q15：StarRocks 使用的是开源版本仍是商业版本？
A15：目前使用的是 StarRocks 的开源版本，目前开源和商业版本在底层数据构造和功用上并无太大的区分。
Q16：Hudi 也能主键更新，一致存储，Spark 查问，这样的优势是甚么？
A16：查问引擎反对更新通常有这样几种形式，好比 ClickHouse 的 Merge on read，Hudi 可能除了 Merge on read 还反对 copy on write，Merge on read 这类形式写的时分对比快，而查问的时分需求做版本的合并，机能就不太好，copy on write 是在写的时分比对历史的数据，从新写一份新的数据，这样就写的机能不太好，读的机能好一些。
Q17：统计历史 N 天数据，和实时数据合并的场景是如何解决的？
A17：有一个视图将历史数据和实时数据进行 union 对外提供查问的办事，这个是为了包管平台的通用性和灵敏性的计划，为了机能斟酌的话能够把两个数据放在同一张表中，这样其实对机能更为敌对一些。
Q18：StarRocks 倡议的数据量范围是多大？
A18：这个和集群的配置相干，假如有更多的内存、CPU 和硬盘，能够反对更多的数据，个别来讲有中等配置，16C 或 24C 的配置，反对亿级数据的秒级查问是没有问题的。
Q19：一个集群的一个FE节点反对的 QPS 有多少？
A19：QPS 需求看详细的查问场景和数据量级，单纯从 FE 节点，不斟酌 BE 计算的问题的话，民间给出的后果是能够反对一万以上的 QPS。
Q20：StarRocks 和 Doris 选型的依据是甚么？
A20：咱们选择 StarRocks 的缘故次要是主键模型，此外 Doris 并无一个特别完美的向量化查问的才能，以及一些 CPU 的优化器，所以在一些场景中 Doris 的机能是不如 StarRocks 的。
Q21：使用 StarRocks 而不是用 spark 或 impala 之类的引擎，次要劣势是由于快是吗？
A21：有这样几点，第一点首先是从机能上斟酌，大家也能够看一看他人，包罗官网上给出的一些机能测试，在不同的场景下，不同的计算引擎，表示是纷歧样的，这里可能需求关注一些详细的场景，但总体来看 StarRocks 的机能仍是对比优秀的，另外一方面来看像 Spark，Impala 这种的引擎仍是对比占用内存的资源的，此外还要斟酌社区的活泼度，社区的反对，包罗本人自身的一些技术贮备。
Q22：StarRocks 和其余内存计算引擎比拟，资源占用状况如何？
A22：按我了解，StarRocks 有本人的存储，应该不会再做一个纯内存的计算引擎，因此相对于于一些纯内存计算引擎，他的内存使用会对比少。
明天的分享就到这里，谢谢大家。
｜分享佳宾｜


刘骋宇｜众安保险 大数据平台开发工程师
前后从中山东大学学与北大结业，具有计算数学相干专业学位。曾在 SAP 中国钻研院从事内存数据库与高机能机器学习算法的研发任务。现担任众安集智BI数据剖析平台、实时计算平台、机器学习平台等零碎平台的布局和研发，有丰硕的多维剖析理论教训。
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