构建高可用性ClickHouse集群：从单节点到分布式
【10月更文挑战第26天】随着业务的不断增长，单一的数据存储解决方案可能无法满足日益增加的数据处理需求。在大数据时代，数据库的性能、可扩展性和稳定性成为企业关注的重点。ClickHouse 是一个用于联机分析处理（OLAP）的列式数据库管理系统（DBMS），以其卓越的查询性能和高吞吐量而闻名。本文将从我的个人角度出发，分享如何将单节点 ClickHouse 扩展为高可用性的分布式集群，以提升系统的稳定性和可靠性。
阿里云 EMR StarRocks VS 开源版本功能差异介绍
阿里云 E-MapReduce Serverless StarRocks 版是阿里云提供的 Serverless StarRocks 全托管服务，提供高性能、全场景、极速统一的数据分析体验，具备开箱即用、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，性能比传统 OLAP 引擎提升 3-5 倍，助力企业高效构建大数据应用。本篇文章重点介绍阿里云 EMR StarRocks 与开源 StarRocks 的对比与客户案例。
ClickHouse安装教程：开启你的列式数据库之旅
ClickHouse 是一个高性能的列式数据库管理系统，适用于在线分析处理（OLAP）。本文介绍了 ClickHouse 的基本使用步骤，包括下载二进制文件、安装应用、启动服务器和客户端、创建表、插入数据以及查询新表。还提到了图形客户端 DBeaver 的使用，使操作更加直观。通过这些步骤，用户可以快速上手并利用 ClickHouse 的强大性能进行数据分析。
StarRocks + Paimon 在阿里集团 Lakehouse 的探索与实践
阿里集团在推进湖仓一体化建设过程中，依托 StarRocks 强大的 OLAP 查询能力与 Paimon 的高效数据入湖特性，实现了流批一体、存储成本大幅下降、查询性能数倍提升的显著成效：
A+ 业务借助 Paimon 的准实时入湖，显著降低了存储成本，并引入 StarRocks 提升查询性能。升级后，数据时效提前60分钟，开发效率提升50%；JSON列化存储减少50%，查询性能提升最高达10倍；OLAP分析中，非JOIN查询快1倍，JOIN查询快5倍。
饿了么升级为准实时Lakehouse架构后，在时效性仅损失1-5分钟的前提下，实现Flink资源缩减、StarRocks查询性能提升（仅5%
智能运维与数据治理：基于 Apache Doris 的 Data Agent 解决方案
本文基于 Apache Doris 数据运维治理 Agent 展开讨论，如何让 AI 成为 Doris 数据运维工程师和数据治理专家的智能助手，并在某些场景下实现对人工操作的全面替代。这种变革不仅仅是技术层面的进步，更是数据运维治理思维方式的根本性转变：从“被动响应”到“主动预防”，从“人工判断”到“智能决策”，从“孤立处理”到“协同治理”。