starRocks搭建
公司要使用新的大数据架构，打算用国产代替国外的大数据平台。所以这里我就纠结用doris还是starrocks，如果用doris，因为是开源的，以后就可以直接用云厂商的。如果用starrocks就得自己搭建，但是以后肯定会商业化，也是要收钱的。doris我以前用过，没用过starRocks，想试下是不是真的像下面参考链接里的高性能，所以我选择了starrocks。用他来做数仓，代替我们以前cdh里的hive-presto或者kudu-impala。
大家觉得starRocks可以替代hive吗？我觉得是可以的，hadoop那一套的都是20年前google玩腻的了，hadoop那套组件太多了，好处就是非常稳定，20年了，几乎遇到的大bug都修完了。彻底不用hadoop那套，可以用starRocks代替。
检测cpu是否支持
cat /proc/cpuinfo | grep avx2
如果什么都没有打印，那么你可以换cpu了。
Be是负责计算的，你没有这个指令集，那么部署不了
介绍
startrocks是做【数据分析】的【数据仓库】，可以替代传统的hive，他具有向量化，MMP架构的列式存储引擎，支持实时分析，并发计算。兼容mysql协议，可使用mysql客户端对接。支持水平扩展。全系统无外部依赖，也就是不需要zookeeper来管理，或者元数据存在mysql，只用维护自身。
他不适合做事务操作，比如更新等操作，用来分析的数据都是写入了就不变的，比如日志数据，或者是体检报告等。
向量化：指的是将数据向量化后，cpu原本只能处理一条，现在可以同时处理多条
MPP架构：大规模并行处理架构，将数据拆分给多台机器一起执行，处理大量数据
列式存储引擎：将列进行管理，支持大宽表存储和分析，mysql就不行，字段多了就崩了，单独查列很快，可以实时更新列
实时分析：查询分析速度比较快，毫秒级
mysql客户端对接：比如navicat，或者jdbc都可以直接链接它？待验证
水平扩展：1台太弱，我可以继续加机器，让他分析能力变强
支持以下BI对接：包括 Tableau、Power BI、FineBI 和 Smartbi。
作为实时数仓，他只能【秒级】同步数据，可以实时【毫秒级】查询。
系统架构（维护以及搭建必看）
系统的核心只有 FE（Frontend）、BE (Backend) 或 CN (Compute Node) 进程。
前端（显示界面）、后端（逻辑控制）、节点
3.0后支持了存算分离，存储持久化数据必须放到hdfs上。当然你也可以选择存算一体。
3.0同样支持这两种架构。
这2个有啥区别，存算一体的话，你必须将【数据复制】到startRocks里一份，存算分离的话，你【直接用hdfs】的数据就行了。少了一步复制，存算分离的话更加省钱，省磁盘，更好的动态扩容，扩容就不用管存储了，直接扩容计算节点就行。缺点就是要多维护一套外源数据。
不支持混合部署，存算一体选择了，就不能弄存算分离了。
Fe负责协调、和目录管理
存算一体
Be负责存储和计算
Fe（详细版）：
负责管理元数据，管理客户端的连接，查询规划、查询调度。
FE的元数据是存储在内存里的，磁盘中也有一份。
FE有3种角色，leader,follower,observer
Leader是选举出来的，他负责读写。然后写入后，将元数据更新完，同步给follwer和observer，只有一半的follwer成功了才算成功。
Follwer没有写入权限，只有读取权限
Observer和follwer一样，可选部署，能提高查询速度，不参与选举，相当于是如虎添翼
Be（详细版）：
每个BE是一样的（没有啥leader，follwer），但是并不是每一个be都有完整的数据，BE负责是存储和计算，FE将数据分配到BE，BE将他存下来，并且生成索引。
Be计算，会将sql根据语法意思，分成逻辑单元（代码层面），然后根据数据分布变成物理单元（硬件层面），然后会在本地执行。
元数据：这个不会没人知道吧，说实话我都不想写，只是为了照顾小白。比如这个数据是什么类型的，是字符串还是数字，这就是元数据，用来修饰数据的数据。
查询规划：计划要消耗多少性能，用什么sql，进行优化，转换成物理计划
查询调度：选择哪台be去执行这个物理计划
存算提一体数据管理
starRocks最小的存储单元叫做tablet。我们可以自行分区，然后指定分桶。
图中是按时间列分区，然后对指定4个字段进行分桶（4列，其实用1列都可以），然后指定了3个副本，每个列的数据每个单元数据，分布在不同的节点下。A-1和A-2还有A-3都是相同的数据，是A的备份。
他扩容的时候，不需要停止服务，增加节点会自动迁移，节点减少时也会自动均横分布数据。
存算分离
引入了【缓存】的概念，Be【只】负责计算，然后改名叫做Cn（计算节点-compute node）
缓存：会自动根据查询频率将数据进行动态变化
动态变化：分为3级，内存，本地，外源。最热的数据在内存中，然后其他是本地磁盘中，然后冷数据（不经常用的）在外源中。随着你的访问频率进行动态数据调整
存算分离建表时候，需要告诉他是否开启缓存。
支持以下后端存储：
- 兼容 AWS S3 协议的对象存储系统（支持主流的对象存储系统如 AWS S3、Google GCP、阿里云 OSS、腾讯云 COS、百度云 BOS、华为云 OBS 以及 MinIO 等）
- Azure Blob Storage
- 传统数据中心部署的 HDFS
这里官网的系统架构的每句话，我都已经用自己话讲完了。下面开始搭建。
快速上手体验
他是用docker容器帮你打包好环境了，所以可以直接启动。
首先安装docker，至少4G内存，10GB空间。
我们服务器的cpu不支持avx2，这里我在下虚拟机，打算在windows上面弄一个Ubuntu.22，因为我个人电脑是支持avx2的。---等我下载完，在开始写后面的。
参考:
📚 【源码解析】StarRocks 查询优化系列文章 - 原理解读 - StarRocks中文社区论坛
StarRocks | StarRocks
部署前提条件 | StarRocks
https://www.cnblogs.com/huanghanyu/p/18186894