阿里云 x StarRocks 邀你现场体验云上极速湖仓--深圳站

简介: 1月20日深圳阿里中心,阿里云 x StarRocks 邀你现场体验云上极速湖仓实战营,从 0-1 轻松上手 StarRocks 湖仓分析。

StarRocks 自 3.0 大版本起,实现了从计算 OLAP 分析到统一 Lakehouse 的重大产品能力升级。通过存算分离架构,帮助用户降低存储成本、提升计算弹性;通过数据湖分析、物化视图等特性简化湖仓融合,实现极速统一湖仓分析。

EMR Serverless StarRocks 是阿里云提供的全托管服务,具备高性能、全场景、极速统一的数据分析体验,以及开箱即用、弹性扩展、监控管理、慢 SQL 诊断分析等全生命周期能力。内核 100% 兼容 StarRocks,性能相比传统 OLAP引擎提升 3-5 倍,助力企业高效构建多维分析、数据湖分析、高并发查询及实时分析等大数据应用。

新年伊始,阿里云 EMR OLAP 团队与 StarRocks 社区联合共赴深圳,与镜舟科技、阿里云EMR、轻喜到家等行业专家共话云上 StarRocks,共同开启新一年的数据分析之旅!本次活动的实操部分将会利用 EMR Serverless StarRocks 环境进行演练,想从 0-1 快速利用 StarRocks 进行湖上分析的小伙伴们请尽快报名~

立即报名 >>

活动亮点

  • 超多实用干货, 本场 Meetup 从 StarRocks 湖仓一体的关键特性到 Serverless StarRocks 产品功能,更有轻喜到家带来一手基于EMR StarRocks 构建实时分析平台的经验。
  • StarRocks 湖仓实战初体验, 带你体验极速湖分析和存算分离 EMR 部署。你可以通过 Hive Catalog 外表访问 Hive 中的数据,在不迁移数据的前提下就能轻松跑通 TPCDS 标准测试集;此外,还可以在 Flink 作业中使用 Java 代码生成模拟行为数据,通过 Flink Connector 导入 StarRocks,再通过物化视图进行数据 ETL,实现数据指标分层,完成多维分析平台建设。
  • 线下线上同步开启, 深圳小伙伴可参与线下 Meetup 面对面交流,异地也可在线观看直播以及线上参加 WorkShop,精彩内容不错过。
  • 丰富周边等你拿, 报名参加就有机会获得阿里云EMR 社区、StarRocks 社区定制的精美周边。

活动时间: 2024/1/20(星期六)14:00-17:00

活动地点: 深圳阿里中心

活动报名:

  • 本次活动分为技术分享和 WorkShop 动手实操两部分,你可以根据自己的需求选择报名参加整场活动或只参加部分内容。

  • 线下WorkShop 部分参会名额有限,仅限 30 人 ,先到先得!
    👇 报名链接 https://hd.aliyun.com/form/4165

  • 报名通过后将收到短信通知,请注意查收。

详细议程,见下方海报。

海报 (1).png

参与互动

关注 StarRocks 公众号,后台回复: "云上极速湖仓" ,获取你的专属海报。分享该海报到朋友圈,并成功邀请到 15 人助力,即可获得 StarRocks 秋冬卫衣一件。限量 5 件,先到先得!

温馨提示

  • 本次活动有 WorkShop 动手实操环节,请你准备好个人电脑参会,并在参会前领取 EMR Serverless StarRocks 免费试用资源(资源池大小:计算资源为5000CUH;存储资源为48000GB H),领取链接:free.aliyun.com/?pipCode=em...

  • 本次 WorkShop 主办方免费提供了所需的其他环境试用资源池:EMR+OSS(部署存算分离 StarRocks)、Flink、Hive(存有 TPCDS 100X 数据规格)、QuickBI

📌由于本次实验需要提前做实验准备(线上线下参加 WorkShop 的小伙伴都需要做好准备哦),扫描下方二维码进入"StarRocks 湖仓实战初体验群",我们会为你做详细的前期指导!

StarRocks 湖仓实战初体验群

相关推荐
拓端研究室TRL1 小时前
【梯度提升专题】XGBoost、Adaboost、CatBoost预测合集:抗乳腺癌药物优化、信贷风控、比特币应用|附数据代码...
大数据
黄焖鸡能干四碗1 小时前
信息化运维方案,实施方案,开发方案,信息中心安全运维资料(软件资料word)
大数据·人工智能·软件需求·设计规范·规格说明书
编码小袁1 小时前
探索数据科学与大数据技术专业本科生的广阔就业前景
大数据
WeeJot嵌入式2 小时前
大数据治理:确保数据的可持续性和价值
大数据
zmd-zk3 小时前
kafka+zookeeper的搭建
大数据·分布式·zookeeper·中间件·kafka
激流丶3 小时前
【Kafka 实战】如何解决Kafka Topic数量过多带来的性能问题?
java·大数据·kafka·topic
测试界的酸菜鱼3 小时前
Python 大数据展示屏实例
大数据·开发语言·python
时差9533 小时前
【面试题】Hive 查询:如何查找用户连续三天登录的记录
大数据·数据库·hive·sql·面试·database
Mephisto.java3 小时前
【大数据学习 | kafka高级部分】kafka中的选举机制
大数据·学习·kafka
Mephisto.java3 小时前
【大数据学习 | kafka高级部分】kafka的优化参数整理
大数据·sql·oracle·kafka·json·database