BI Consult Desktop Logo BI Consult Mobile Logo
  • Russian BI Исследование российских bi
  • Перейти на Fine BI
  • Контакты
  • +7 812 334-08-01
    +7 499 608-13-06
  • Отправить сообщение
  • Главная
  • Продукты Эксперт-BI
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Сельское хозяйство
    • Энергетика
    • FMCG
    • Девелоперы
    • Маркетплейсы
    • Пищевая промышленность
    • Фармацевтика
    • Построение Data Platform
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и FP&A
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • IBP
    • ИТ (CIO)
    • Закупки
  • Платформы
    • Системы бизнес-анализа (BI)
    • Интегрированное бизнес-планирование (IBP)
    • Хранилища данных (DWH / Lakehouse)
    • Каталоги данных (Data Catalog)
    • Системы ETL и ELT
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Шина данных (ESB)
    • Система управления мастер-данными (MDM)
    • Семантический слой
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH системы
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений и DWH
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность (Data Literacy)
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Greenplum
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt (Data Build Tool)
  • Компания
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Карьера
    • Скачать
    • Контакты

BI

  • FineBI
  • FineReport
  • FineDataLink
  • FineChatBI (FineAI)
  • Коннекторы данных из 1С в BI
  • Airflow / Nifi
  • Visiology
  • PIX BI
  • Modus BI
  • Yandex.DataLens
  • Open-source BI: Superset/Metabase
  • Luxms BI
  • AW BI + Alpha BI
  • FlyBI + Форсайт. Аналитическая Платформа
  • Loginom
  • Триафлай
  • AI / Исскуственный интеллект
  • Optimacros
  • Навигатор BI
  • Семантический слой

СУБД

  • Arenadata
  • ClickHouse
  • Greenplum
  • Postgres Professional
  • TData

Другое

  • Построение Data Platform
    • Аналитическое хранилище данных
    • Data Lake и Data Engineering
    • Подробнее про Data Lake
    • Внедрение Lakehouse
      • Apache Doris
      • StarRocks
      • Trino
    • Миграция витрин из пропиетарных DWH на новый стек
    • Учебный курс "Современная архитектура хранилища данных"
Главная » Курсы по системам бизнес-анализа и методологии » Учебный курс Современная архитектура хранилища данных » Учебный курс по StarRocks

Учебный курс по StarRocks

Современные аналитические платформы требуют высокой производительности, гибкости архитектуры и способности обрабатывать как пакетные, так и потоковые данные. StarRocks представляет собой аналитическую СУБД нового поколения, которая объединяет возможности классических DWH и современных Lakehouse-подходов, обеспечивая высокую скорость выполнения запросов и масштабируемость.

 

В этом разделе рассматриваются архитектура и ключевые возможности StarRocks: модели хранения данных, партиционирование, индексы и оптимизация запросов. Особое внимание уделяется практическим аспектам — развертыванию и масштабированию кластера, загрузке и экспорту данных, управлению доступом и мониторингу. Такой подход позволяет использовать StarRocks как основу для построения высокопроизводительных аналитических систем и современных data-платформ.

  • Введение в StarRocks: архитектура и эволюция платформ данных
  • Обзор StarRocks: архитектура, эволюция и ключевые преимущества
  • Особенности и преимущества Starrocks
  • Унификация как ключевое свойство StarRocks
  • Высокая скорость выполнения запросов StarRocks
  • Унификация как ключевое свойство Starrocks
  • Архитектура Lakehouse (с использованием StarRocks)
  • Архитектурные особенности StarRocks
  • Объединенная архитектура хранения и вычислений Starrocks
  • Архитектура с разделением вычислений и хранения в StarRocks
  • Развернуть кластер StarRocks и выбрать подходящую архитектуру (integrated vs decoupled)
  • Делать апгрейды и откаты безопасно, понимать риски и порядок действий в StarRocks
  • Масштабировать кластер вверх/вниз и настраивать параметры под нагрузку в Starrocks
  • Строить корректную модель данных: типы, партиции, бакетинг, индексы в Starrocks
  • Настраивать импорт/экспорт: stream load, broker load, routine load, Flink и др. в Starrocks
  • Управлять пользователями и правами (RBAC/термины/практика) в Starrocks
  • Поднять мониторинг и почтовые алёрты, понимать ключевые метрики в Starrocks
  • Проверка требований к развертыванию StarRocks
  • Настройка параметров производительности и окружения для StarRocks
  • Получение установочных пакетов Starrocks
  • Развертывание и настройка Backend (BE) в кластере StarRocks
  • Обновление и откат версий в StarRocks
  • Понижение версии и откат в StarRocks
  • Масштабирование и уменьшение кластера StarRocks
  • Настройка параметров кластера StarRocks
  • Обзор моделей таблиц StarRocks
  • Типы данных в StarRocks
  • Партиционирование и распределение данных в StarRocks
  • Партиционирование в StarRocks: способы создания и дополнительные
  • Индексы в StarRocks
  • Заключение и резюме урока: табличная модель StarRocks
  • Обзор методов импорта данных в StarRocks
  • Возвращаемые значения в StarRocks
  • Преобразование данных при импорте в StarRocks
  • Оператор INSERT в StarRocks: синтаксис, отказоустойчивость и архитектура
  • Управление фрагментацией данных: Compaction, INSERT с FUSE
  • Импорт данных через Broker Load: асинхронная обработка
  • Детали Broker Load: мониторинг, отмена задач и режимы работы
  • Режимы работы Broker Load: с Broker и без Broker
  • Импорт данных через Spark Load: использование внешних ресурсов
  • Spark Load: мониторинг, ограничения и альтернативы
  • Routine Load в StarRocks: импорт данных из Kafka
  • Routine Load в StarRocks: управление задачами и работа с JSON
  • Второй способ реального импорта: запись через Flink и CDC
  • Синхронизация Oracle и MySQL с помощью Kafka Connect и Flink CDC
  • Экспорт данных из StarRocks: механизмы и практика
  • Резервное копирование и восстановление в StarRocks
  • Введение в базовые запросы StarRocks
  • Операции JOIN, подзапросы, UNION в StarRocks
  • Изменение таблиц в StarRocks: управление структурой, партициями
  • Бакетирование, изменение столбцов и Fast Schema Evolution в StarRocks
  • Часто используемые функции в StarRocks
  • Тестирование производительности в StarRocks
  • Использование Bitmap-индексов, TPC-H и TPC-DS в StarRocks
  • RBAC и IBAC в StarRocks
  • Синтаксис, аутентификация и роли в StarRocks
  • Grant, Revoke и активация ролей в StarRocks
  • От моделирования до LDAP-аутентификации в StarRocks
  • Развертывание компонентов мониторинга: Prometheus и Grafana в StarRocks
  • Ключевые метрики и настройка почтовых уведомлений в StarRocks
  • Демонстрация настройки и срабатывания оповещений в StarRocks
  • Завершение настройки оповещений: отладка, многоуровневые алерты в StarRocks
← Предыдущая статья
Проектирование Open Data Lakehouse - стек, компоненты, типовые архитектуры
Следующая статья →
Data Mesh - архитектура, доменная модель и операционализация в корпоративных DWH и Lakehouse

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • В «Пивоваренной компании «Балтика» аналитическая платформа Loginom применяется для моделирования процессов или построения отчетов, в том числе для формирования рекомендаций по корректировке плана промоактивностей.
     
  • AbbVie – компания, которая стремится решить самые серьезные проблемы здравоохранения. Это биофармацевтическая компания, сфокусированная на исследованиях и разработках.

  • ПАО «Банк Уралсиб» (Публичное акционерное общество «Банк Уралсиб») — российский коммерческий банк. В 2020 году входил в топ-20 банков РФ по размеру активов (рэнкинг рейтингового агентства Эксперт РА), в 2021 году — в топ-25 крупнейших банков страны по расчётам агрегатора Банки.ру

  • ГК «Акрон Холдинг», одно из крупнейших в России промышленно-металлургических предприятий, запустил проект по модернизации управления данными. В качестве целевого решения для анализа ключевых данных компания выбрала систему PIX BI. В компании уже более 100 пользователей PIX BI, и в этом году в планах увеличить их число в два раза.

  • Решения
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Энергетика
    • Фармацевтика
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Техническая поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Платформы
    • FineBI
    • FineReport
    • FineDataLink
    • Коннекторы данных из 1С в BI
    • Airflow + NiFi
    • Visiology
    • Luxms BI
    • Modus BI
    • PIX BI
    • Arenadata
    • ClickHouse
    • Greenplum
    • Postgres Professional
    • Open-source BI: Superset/Metabase
    • Loginom
    • Yandex.DataLens
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Optimacros
    • Шины данных
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt
  • Функциональные решения
    • Создание Data Lake
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • Сквозная аналитика
  • Компания
    • О нас
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Скачать
    • Контакты
    • Политика конфиденциальности
RutubeVkontakteLinkedInYouTube
ООО "Би Ай Консалт",
ИНН: 7811437757,
ОГРН: 1097847154184
199178, Россия,
Санкт-Петербург,
6-ая линия В.О., Д. 63, 4 этаж
Тел: +7 (812) 334-08-01
Тел: +7 (499) 608-13-06
E-mail: info@biconsult.ru

 

 

 

 

 

×

Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с использованием cookies и политикой конфиденциальности.