携程基于StarRocks的湖仓分析新范式探索

在当前的大数据生态中，各种组件层出不穷，如何有效地整合这些组件，提升数据分析的效率成为企业关注的焦点。携程在这方面做出了积极的探索，特别是在引入StarRocks后，其数据分析能力得到了显著提升。

技术背景
在引入StarRocks之前，携程的大数据平台已经使用了多种数据处理和分析工具，如Presto、Spark等。然而，随着数据量的增长和业务需求的复杂化，传统的解决方案逐渐暴露出查询速度慢、维护成本高等问题。

StarRocks的引入与演进
StarRocks是一款高性能的分析型数据库，专为海量数据场景设计。携程在引入StarRocks后，经历了多个阶段的演进，从最初的StarRocks查询Hive外表到最终的StarRocks内表，查询速度得到了显著提升，最高可达10倍以上。

湖仓架构
携程的湖仓架构整合了多种数据源和计算引擎，包括HDFS、S3、Kafka等存储层，SparkStreaming、Flink、Spark等计算层，以及BI分析、数据探查、指标系统和可视化等业务层。StarRocks的引入，使得整个架构在查询性能上有了质的飞跃。

查询效果
通过实际业务场景的测试，StarRocks在携程的查询性能提升显著。例如，某个典型查询场景下，查询时间从148.93秒降低到5.86秒。此外，StarRocks还大幅节省了服务器资源，相比Presto节省了5倍服务器。

功能测试与优化
携程对StarRocks进行了全面的功能测试，包括数据集、报表和SQL场景的测试。测试结果显示，StarRocks在查询速度、SQL兼容性和查询成功率等方面均表现优异。

加速方式
StarRocks提供了多种加速方式，包括IO合并、延迟物化、向量化执行等。这些优化使得StarRocks在处理复杂查询时能够更高效地利用硬件资源，提升查询性能。

StarRocks在ETL中的应用
除了查询性能的提升，携程还在探索StarRocks在ETL中的应用。通过结合StarRocks和Flink等实时计算框架，携程实现了近实时的数据分析和处理。

后续计划
携程计划在未来的工作中进一步探索StarRocks的应用场景，包括自动创建合理的物化视图、推进Trino到StarRocks-Hive的迁移，以及探索StarRocks在ETL中的更多应用。

结论
携程基于StarRocks的湖仓分析新范式探索，不仅提升了数据分析的性能，还降低了维护成本。StarRocks的高性能、易用性和可扩展性使其成为携程大数据平台的重要组件。随着技术的不断进步，期待携程在数据分析领域取得更多突破。