StarRocks 自 2.3 版本起支持 Catalog（数据目录）功能，实现在一套系统内同时维护内、外部数据，方便您轻松访问并查询存储在各类外部源的数据。
StarRocks 支持数据类型：数值类型、字符串类型、日期类型、半结构化类型、其他类型。您在建表时可以指定以下类型的列，向表中导入该类
在ClickHouse表中数据存储时，对于一些列尽量不使用Nullable类型存储，因为此类型需要单独创建额外的文件来存储NULL的
建表的基本语法[key_desc]参数说明col_name：列名称注意，在一般情况下，不能直接创建以以 __op 或 __row 开头命名的列
自 2.2 版本起，StarRocks 支持资源组管理，集群可以通过设置资源组（Resource Group）的方式限制查询对资源的
这次主要介绍生产工作中Starrocks时的常用命令。
通常企业会在多个机房部署IT系统，在大数据基础服务组件中会集群跨机房部署或是跨机房抽取数据的场景，在抽数任务时间节点
最终以压测中预期结果最好的机器配置进行申请，如果公司很rich的话，直接用80c/256G的机器配置。4.压测可以采用官网提供的压测工具
数据运维的核心理念是将数据作为一种服务，通过持续集成、持续交付和持续运营的方式，实现数据的快速、可靠和
StarRocks的表和关系型数据库类似, 由行和列构成. 每行数据对应用户一条记录, 每列数据有相同数据类型. 所有数据行的列数相同, 可以动态增删列到多维指标的映射.
StarRocks是新一代极速全场景MPP(Massively Parallel Processing)数据库，它充分吸收关系型OLAP数据库和分布式存储系统在大数据
在工作过程中要定期的更新excel表的信息，每个星期都要去查询strarocks的数据导出结果到excel，俗话说：”不会偷懒的运维不是好
在生产环境中，需要把安装包从本地传到服务器上，传输过程中网络抖动的原因造成大文传输失败。可以将文件分包压缩成200M或500M大小的文件，然后分批传输到服务器。
概述：系统性能是指操作系统完成任务的有效性、稳定性和响应速度。影响Linux操作系统的性能因素有很多，其中包括系统硬件资源、操作系统相
例如select a,sum(1) from (select a, b from t group by a,b) group by a;countdistinct、group by、join等操作，触发了shuffle动作，导致
【代码】Hbase Api简单操作(Java)
在大数据集群数据迁移的项目中涉及到很多技术细节，本博客记录了迁移的大致的操作步骤。迁移借用Hadoop自带的插件：distcp。
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