Статья объясняет, как StarRocks 4.0 делает запросы к JSON почти столь же быстрыми, как к нативным столбцам. FlatJSON на этапе загрузки «колоннизирует» частые поля и задействует индексы (включая ZoneMap), словарное кодирование и Global Dictionary, а также Late Materialization. В результате логовая, e‑commerce и IoT‑аналитика работает в реальном времени без тяжёлого ETL. Читать далее
В архитектуре потоковой обработки данных Kafka, как высокопроизводительная очередь сообщений, обычно используется для агрегации данных, а StarRocks, как высокопроизводительная аналитическая СУБД, отвечает за хранение и анализ. С помощью Routine Load можно стабильно и эффективно загружать в StarRocks данные в форматах JSON и CSV из Kafka. Читать далее
Типовые сценарии на базе StarRocks + DeepSeek. DeepSeek: генерация качественных эмбеддингов и ответов, StarRocks: высокоэффективный векторный поиск и хранение.Вместе они образуют основу для точных и масштабируемых AI‑решений. Читать далее
StarRocks Lakehouse на практике: пошаговый гайд по интеграции с Apache Hive через Hive Catalog. На прикладочном сценарии «управление заказами» показываем, как построить слой ODS/DWD/DWS/ADS в озере данных и ускорить запросы без миграции данных: от создания таблиц и генерации тестовых наборов до…