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: StarRocks — полный практический гид по внедрению и эксплуатации » Как развернуть StarRocks из репозитория

Как развернуть StarRocks из репозитория

Вариант А. Быстрый старт из репозитория с Docker Compose

Когда выбирать: демо, локальная отладка, обучение. Вся среда поднимается за минуты.

1) Клонируем репозиторий с примерами

В официальной документации Quick Start есть сценарии для Docker/Compose, а также вариант со «separate storage/compute». Вы можете взять готовые docker-compose.yml из их демо-репозитория.

git clone https://github.com/StarRocks/demo.git
cd demo/documentation-samples/quickstart
# В каталоге лежит docker-compose.yml, который поднимет FE/BE (и, при желании, MinIO)

 

2) Запуск кластера

docker compose up -d
# проверяем
docker compose ps

 

3) Подключение к FE (mysql-клиент внутри контейнера)

docker compose exec starrocks-fe \
  mysql -P 9030 -h 127.0.0.1 -u root --prompt="StarRocks > "

 

Это самый простой способ убедиться, что SQL-порт FE (9030) отвечает.

 

4) Первые команды в SQL

SHOW PROC '/frontends';
SHOW PROC '/backends';
SELECT VERSION();

 

Частые ошибки и как их избежать

  • Порты заняты: измените маппинг портов FE/BE в docker-compose.yml.
  • Недостаточно памяти Docker Desktop: выделите ≥4–8 ГБ.
  • Медленный диск → долгий compaction: для демо это терпимо, но на проде используйте NVMe (см. сайзинг в модуле 3).

 

Вариант B. Сборка и запуск из исходников (GitHub → build → run)

Когда выбирать: нужен контроль версий/патчей, отладка FE/BE, CI/CD.

1) Клонируем исходники

git clone https://github.com/StarRocks/starrocks.git
cd starrocks

 

2) Устанавливаем зависимости и компилируем

Для Ubuntu есть официальная памятка по зависимостям (automake, bison, maven, python и пр.), затем сборка скриптом build.sh.

# Ubuntu: зависимости (пример)
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y automake binutils-dev bison byacc ccache flex \
  libiberty-dev libtool maven zip python3 python-is-python3 bzip2

# Сборка всего кластера (be+fe)
./build.sh

# (опционально) только BE:
./build.sh --be

# только FE:
./build.sh --fe

 

примечание: на macOS сборка FE возможна через mvn в каталоге fe (для разработки), но рекомендовано собирать и тестировать на Linux/Ubuntu.

 

3) Минимальный локальный запуск

После сборки в каталоге output появятся бинарники и конфиги. Стандартно:

  • FE: output/fe (скрипты start_fe.sh, stop_fe.sh)
  • BE: output/be (скрипты start_be.sh, stop_be.sh)
# Терминал 1 — FE
cd output/fe
./bin/start_fe.sh --daemon

# Терминал 2 — BE (после старта FE)
cd output/be
./bin/start_be.sh --daemon

 

Проверьте, что FE лидер в SHOW PROC '/frontends', а ваш BE — Alive в SHOW PROC '/backends'. Если запускаете несколько FE, добавляйте их как follower’ов, а BE — через ALTER SYSTEM ADD BACKEND "host:9050" из-под FE-лидера.

 

4) Юнит-тесты (по желанию)

./run-be-ut.sh
./run-fe-ut.sh

 

Частые ошибки и как их избежать

  • Несовпадение версий JDK/Maven → используйте JDK 11+, как в handbook/Ubuntu-гайде.
  • Нет прав на каталоги данных/логов → проверьте storage_root_path (BE) и права на папки.
  • FE не становится лидером → запускайте первый FE, дождитесь статуса Leader, затем добавляйте последующие как followers.

 

Вариант C. Kubernetes: репозиторий оператора + Helm-чарты

Когда выбирать: продакшн, автомасштабирование, изоляция окружений, GitOps.

В экосистеме StarRocks есть оператор Kubernetes и чарты Helm, позволяющие развернуть FE/BE (и, при необходимости, CN) декларативно. Документация и чарты доступны на сайте и в GitHub/ArtifactHub.

1) Подготовка

  • K8s-кластер (например, managed Kubernetes).
  • Установлен Helm 3.
  • Сетевое и дисковое хранилище для StatefulSet (NVMe/PV).

 

2) Установка операторa и кластера через Helm

(Нейминг чарта может отличаться в зависимости от версии. Общая последовательность — добавить репозиторий, поставить оператор, затем применить CR для кластера.)

# добавляем репозиторий чарта (пример)
helm repo add starrocks https://starrocks.github.io/kube-starrocks
helm repo update

# ставим оператор
helm install starrocks-operator starrocks/operator --namespace starrocks --create-namespace

# ставим кластер (пример: kube-starrocks/starrocks)
helm install my-sr starrocks/starrocks --namespace starrocks

 

Альтернатива из официальной документации «Deploy with Helm» и Quick Start по Helm (есть лабораторный пример): следуйте актуальным именам чартов и CR-полям в вашей версии.

3) Проверка статуса

kubectl get pods -n starrocks
kubectl get svc -n starrocks

 

Подключайтесь к FE-сервису по 9030 (MySQL-протокол) — можно из кластера (kubectl exec -it ... mysql -h fe -P9030) или извне (через LoadBalancer/Ingress).

Частые ошибки и как их избежать

  • Ephemeral диски у BE → потеря данных при ребуте ноды: используйте PV и RF=3.
  • Нет доступа к FE Service извне → настройте Service типа LoadBalancer/Ingress и network policies.
  • Несоответствие версий оператора/чарта/кластера → используйте совместимые версии из релиз-нот оператора.

 

Проверка работоспособности: базовый чек-лист

  1. SQL-коннект к FE: SELECT VERSION(); — отвечает.
  2. Состояние нод: SHOW PROC '/frontends' и '/backends' — Alive=TRUE.
  3. Создание БД/таблицы и простая вставка/выборка:
CREATE DATABASE demo;
USE demo;
CREATE TABLE t (id INT, v INT) DUPLICATE KEY(id) DISTRIBUTED BY HASH(id) BUCKETS 8;
INSERT INTO t VALUES (1,10),(2,20);
SELECT * FROM t;
  1. Профилирование: EXPLAIN SELECT ..., PROFILE — доступно без ошибок.

 

Что выбрать на практике

  • Docker Compose — самый быстрый путь «пощупать» кластер и примеры. Не для нагрузочного тестирования.
  • Сборка из исходников — когда нужна разработка/патчи/CI. Полный контроль, больше усилий на окружение.
  • Kubernetes/Helm — продакшн, масштабирование, изоляция, политика обновлений и GitOps.

 

Типовые риски и как застраховаться

Риск

Проявление

Профилактика

Несовместимость версий (оператор/чарт/кластер)

CrashLoopBackOff, не создаются CR

Проверяйте версии в релиз-нотах оператора и чарта, придерживайтесь матрицы совместимости.

Недостаточно ресурсов

Подвисают BE, долгие запросы

Следуйте минимальным рекомендациям Quick Start, для проде — сайзинг (CPU/RAM/NVMe/сеть).

FE недоступен снаружи (K8s)

BI не может подключиться

Настройте Service типа LoadBalancer/Ingress, откройте 9030/TCP по политике.

Долгий запуск/ошибки компиляции из исходников

build.sh падает, нет зависимостей

Ставьте зависимости из «Compile on Ubuntu», собирайте по handbook, начните с Linux.

Демонстрационная конфигурация в проде

Непредсказуемая производительность

Для проде используйте Helm/оператор и сайзинг из вашего профиля нагрузки.

 

Полезные дополнения

  • dbt-адаптер для StarRocks — если хотите сразу строить витрины как код.
  • Docker-образ allin1-ubuntu — удобен для локальных экспериментов с «separate storage/compute» quick start.
  • Коннекторы Flink/Spark — для потоковой/батч-интеграции в пайплайн.

 

 

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

← Предыдущая статья
Глоссарий терминов по внедрению StarRocks

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • ООО «Модум-Транс» — независимый оператор грузовых железнодорожных перевозок, лидирующий по количеству инновационного парка на сети РЖД.

  • «Лента» – первая по величине сеть гипермаркетов и четвертая среди крупнейших розничных сетей страны. Компания была основана в 1993 г. в Санкт-Петербурге.

    «Лента» управляет 249 гипермаркетами в 88 городах России и 131 супермаркетом в Москве, Санкт-Петербурге, Сибири, Уральском и Центральном регионах с общей торговой площадью около 1 494 тыс. кв. м. Средняя торговая площадь одного гипермаркета «Лента» составляет около 5 500 кв.м, средняя площадь супермаркета – 800 кв.м. Компания оперирует двенадцатью распределительными центрами. Штат компании – около 50, 5 тыс. человек.

  • KazanExpress — торговая площадка, на которой представлены товары с бесплатной доставкой за один день в более, чем 70 городах России. Аналитическое решение на базе платформы данных Yandex Cloud позволило компании обеспечить демократизацию данных. Результат — принятие обоснованных решений на всех уровнях, увеличение лояльности партнеров и повышение прозрачности бизнеса.

    Мониторинг ключевых метрик в реальном времени минимизировал недополученную прибыль и обеспечил рост прибыльных направлений, а возможности геоаналитики сервиса Yandex DataLens помогли за короткое время проанализировать локации для открытия более 90 ПВЗ в 25 городах России и заложить основу для роста компании.

  • Компания "Норникель" - лидер горно-металлургической отрасли в России и мире. Она производит металлы, необходимые для развития экологичной экономики и транспорта.

  • 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.