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基于 Fluss、Paimon 与 StarRocks 构建淘天集团湖流一体数据链路作者：朱奥，淘天集团高级数据开发工程师导读：本文整理自淘天集团朱奥在 Flink Forward Asia 2026 的分享，介绍了 Fluss、Paimon 与 StarRocks 构建湖流一体架构的实践：Fluss 负责秒级实时数据，Paimon 沉淀历史数据，StarRocks 提供统一分析入口，实现秒级至历史数据的一体化分析。目前，该方案已实现开发效率提升 50% 以上、实时链路成本降低 80% 以上。

从 6000+ Commit 中识别升级风险：一个 StarRocks AI 升级扫描工具的实现摘要：本文转载自 StarRocks 社区贡献者 crossoverJie。在 StarRocks 跨版本升级过程中，如何快速识别潜在兼容性风险，一直是许多团队面临的现实问题。近期，crossoverJie 基于 Claude Code 开发了一款 StarRocks 升级风险扫描工具，通过 AI 辅助分析升级过程中的配置变更、兼容性影响及潜在风险点。

StarRocks 4.1：聚焦生产实践，持续降低运维复杂度高性能分析一直是 StarRocks 的核心优势，但性能本身并不足以保障生产环境的稳定运行。对于大规模部署 StarRocks 的团队而言，尤其是在面向客户的多租户分析场景中，仍然会面临一些常见的运维挑战：

StarRocks x Fluss x Paimon 湖流一体方案：构建秒级响应、湖流一体的实时数据引擎StarRocks x Fluss x Paimon 湖流一体方案通过将 Apache Fluss（面向分析场景的实时流存储）与 Apache Paimon（高性能湖格式表）深度融合，以 StarRocks 作为统一查询入口，构建了一套具备秒级新鲜度、十倍成本降低、一份数据一次查询的全新实时数据引擎。本文将介绍该方案的核心架构、技术优势、查询模式以及实现原理。

StarRocks 全模态能力导读：连接内容理解、混合检索与业务分析作者：周康，阿里云开源 OLAP 引擎团队负责人；StarRocks TSC Member导读：当图片、视频和文档经过模型理解并转化为描述、标签和向量，业务需要解决的已不只是“如何找到相似内容”，还包括结构化过滤、混合检索及后续的关联分析。本文将介绍 StarRocks 为什么建设全模态能力，以及多模态处理、内表、Paimon 和 Lance 四个能力方向如何连接内容理解、检索与业务分析。

大大大大晴天️

StarRocks 的查询性能为什么快？StarRocks 的查询链路可以拆成规划、调度、执行三段：FE 解析、分析并优化 SQL，调度器和 Coordinator 将计划分发到参与执行的后端节点，最终由 Pipeline Engine 执行计划。

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浅析StarRocks 表设计：表类型、分布策略与索引StarRocks 的表设计不是一个孤立的 DDL 选择题，而是围绕数据特征、写入方式、查询收益建立的一套物理设计方法。

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读懂 StarRocks 架构：FE、BE、CN 与 MPP 查询链路协同StarRocks 整体架构极为精简，仅由 FE 和 BE（或 CN）两类进程构成，不依赖任何外部组件（如 ZooKeeper、HDFS 等），极大降低了部署和运维复杂度。

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Hudi + StarRocks 查询加速：原理与实践Hudi 作为主流的数据湖表格式之一，凭借其增量处理能力和ACID 事务支持成为企业数据平台的核心组件。然而，直接通过 Spark/Trino 查询 Hudi 表往往面临以下痛点：

StarRocks 备份与恢复实战：基于 MinIO 的 S3 存储方案StarRocks 作为一款 OLAP 分析型数据库，承载着大量业务报表和数据分析结果。虽然数据通常有上游数据源可以重跑，但以下场景备份依然必不可少：

单机部署数据同步_jdk,mysql,kafka,flink,zookeeper,达梦,starrocks在所有节点执行：配置：重启网络服务：**注意:**网关ip配置(GATEWAY)需要和实际网关地址一致

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阿里云 EMR Serverless StarRocks Skills 正式发布2026 年 6 月，阿里云 EMR Serverless StarRocks Skills 正式发布。这套专为 Agent 打造的 Skill，让大语言模型不再停留在“纸上谈兵”，而是能够直接连接 StarRocks 集群，完成 SQL 开发、慢查询诊断、建表设计、数据导入、实例运维、弹性扩缩容的端到端操作。该技能目前在阿里云 Skills 门户发布，完美兼容 Qoder、Claude Code、OpenClaw、DataWorks Data Agent 以及 EMR AI 助手。

镜舟科技出席 HPE 新品发布会，携手打造“Lakehouse + AI”智能数据底座2026 年 5 月 26 日，HPE 在北京举行新品发布会，多家专业媒体、业内专家及行业客户共同见证了 HPE 新一代企业级文件和对象存储 HPE Alletra Storage MP X10000 系列的正式发布。

从 Prompt 到 Context Engineering：如何用 StarRocks 构建 AI Agent 的实时上下文引擎？全球 Lakehouse 架构的部署正在加速普及。然而，一个更深层的范式转变正在悄然发生：企业数据基础设施的服务对象，正在从人向 AI 迁移。

StarRocks × Iceberg：联邦查询实践解析导读：本文结合 Fresha 的实际案例，介绍了其如何利用 StarRocks 构建基于 Iceberg 的联邦查询架构，并分析了 Metadata Cache、自适应元数据读取、冷热数据分层等关键能力在实际场景中的应用。

AutoMQ x StarRocks: 英国美容健康领导者 Fresha 如何构建现代化实时分析数据栈每天早晨，全球数十万美容与健康服务商家打开 Fresha 首页，第一时间查看昨天的营收、当天预约和员工表现。几个看似简单的数字背后，是每日 60 万笔预约、数十亿条数据库变更事件，以及峰值每秒 3,000 次请求共同支撑的实时数据管道。

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最佳实践：用 EMR Serverless StarRocks AI Function 实现金融行业文本分类_摘要：在金融行业，客户投诉、监管公告、合同文本等非结构化数据蕴含着巨大的业务价值。传统方案需要将数据导出到外部 NLP 系统处理，链路长、延迟高且存在数据泄露风险。本文中的最佳实践介绍了如何利用 StarRocks AI Function，通过纯 SQL 实现情感分析、智能分类、信息抽取和 PII 脱敏，实现“数据不出库”的端到端智能分析。