EMR Serverless StarRocks 5000CU*时免费试用——体验极致性能和全面 OLAP 分析

简介: EMR Serverless StarRocks 5000CU*H 计算资源,48000GB*H存储资源免费试用进行中,提供极致的性能和丰富的 OLAP 场景模型,包括 OLAP 多维分析、数据湖分析、高并发查询以及实时数据分析,快来体验吧!

EMR Serverless StarRocks 是开源 StarRocks 在阿里云上的全托管服务,您可以通过 EMR Serverless StarRocks 灵活的创建和管理 StarRocks 实例以及数据。StarRocks 作为一款兼容 MySQL 协议的 OLAP 分析引擎,提供了极致的性能和丰富的 OLAP 场景模型,包括 OLAP 多维分析、数据湖分析、高并发查询以及实时数据分析。


EMR Serverless StarRocks 5000CU*H 计算资源,48000GB*H存储资源免费试用,前往试用>>


产品核心优势:

1、全托管免运维,降低运维成本及使用复杂度

2、可视化、高效率的实例管理、监控告警及配置管理能力

3、专业的StarRocks Manager,提供便捷、可视化的元数据管理、诊断与优化、以及用户管理和授权能力。


EMR Serverless StarRocks 使用教程简介

基于历史世界杯数据集,在阿里云EMR Serverless StarRocks上创建StarRocks的数据库、数据表,并使用StarRocks进行数据查询,帮助您快速体验EMR Serverless StarRocks。


准备环境和资源

开始教程前,请按以下步骤准备环境和资源:

  1. 访问阿里云免费试用。单击页面右上方的登录/注册按钮,并根据页面提示完成账号登录(已有阿里云账号)、账号注册(尚无阿里云账号)或实名认证(根据试用产品要求完成个人实名认证或企业实名认证)。


  1. 成功登录后,在产品类别下选择大数据计算>数据湖,在EMR Serverless StarRocks卡片上,单击立即试用


  1. 如果您第一次访问该服务,可能需要进行角色授权。请在弹出的授权请求页面,单击前往RAM进行授权后,单击同意授权,完成自动化角色授权。授权成功后,需返回立即试用页面。


  1. 配置教程参数。完成本教程需要的配置如表格所示,未提及的配置保持默认或按需修改。

配置项

说明

地域

华北2(北京)

可用区

可用区G

专有网络

选择您已创建的专有网络。如果没有创建,请参见创建和管理专有网络创建。

交换机

选择您已创建的虚拟交换机。如果没有创建,请参见创建和管理交换机创建。

EMR ServerLess StarRocks资源包

5000 CU*时计算资源,100 GB 20天存储资源。目前仅支持抵扣华北2(北京)、华东2(上海)、华南1(深圳)和华东1(杭州)地域的按量付费资源。EMR资源抵扣包计费说明请参见计费概述

监控服务

3个月的免费资源抵扣包。

负载均衡

3个月的免费资源抵扣包。

实例名称

实例名称,长度限制为1~64个字符,仅可使用中文、字母、数字、短划线(-)和下划线(_)。例如,test-emr。

登录密码确认密码

自定义密码。

服务协议

选中


  1. 单击立即试用


  1. 在弹出的EMR Serverless StarRocks面板中,单击任意行操作列的控制台,随后进入开源大数据平台E-MapReduce控制台。实例创建需要约3~5分钟,请耐心等待



通过 SQL Editor 连接 StarRocks 实例

  1. 开源大数据平台E-MapReduce控制台,选择左侧导航栏中的EMR Serverless > StarRocks


  1. StarRocks页面,单击右上角的StarRocks Manager


  1. 在弹出的新建连接对话框中,配置以下信息。

参数

说明

地域

本教程为华北2(北京)。

实例

选择EMR ServerLess StarRocks试用为您创建好的实例。

连接名称

会自动获取到实例名称。

用户名

默认初始用户名admin。

密码

admin用户的密码。


  1. 单击确定


  1. 在左侧导航栏,单击SQL Editor



创建表并导入数据

  1. 执行以下命令,创建数据库和表。
create database sr_db;createtable if not exists sr_db.world_cup_summary(yearvarchar(20),  HostCountry varchar(20),  Winner varchar(50),  Second varchar(50),  Third varchar(50),  Fourth varchar(50),  GoalsScored bigint,  QualifiedTeams bigint,  MatchesPlayed bigint,  Attendance bigint,  HostContinent varchar(50),  WinnerContinent varchar(50))distributed by hash(Attendance) buckets 2properties("replication_num"="1");

world_cup_summary表包含了所有21届世界杯赛事(1930-2018)的比赛主办国、前四名队伍、总参赛队伍、总进球数、现场观众人数等汇总信息,包括如下字段:

  • Year: 举办年份
  • HostCountry: 举办国家
  • Winner: 冠军队伍
  • Second: 亚军队伍
  • Third: 季军队伍
  • Fourth: 第四名队伍
  • GoalsScored: 总进球数
  • QualifiedTeams: 总参赛队伍数
  • MatchesPlayed: 总比赛场数
  • Attendance: 现场观众总人数
  • HostContinent: 举办国所在洲
  • WinnerContinent: 冠军国家队所在洲


  1. 单击上方的运行。单击数据库区域右上角的图标,即可看到创建的库表信息。


  1. 执行以下命令,写入数据到StarRocks。
insertinto sr_db.world_cup_summaryvalues('1938','France','Italy','Hungary','Brazil','Sweden',84,15,18,375700,'Europe','Europe');insertinto sr_db.world_cup_summaryvalues('1958','Sweden','Brazil','Sweden','France','Germany',126,16,35,819810,'Europe','America');insertinto sr_db.world_cup_summaryvalues('1962','Chile','Brazil','Czechoslovakia','Chile','Yugoslavia',89,16,32,893172,'America','America');insertinto sr_db.world_cup_summaryvalues('1974','Germany','Germany','Netherlands','Poland','Brazil',97,16,38,1865753,'Europe','Europe');insertinto sr_db.world_cup_summaryvalues('1978','Argentina','Argentina','Netherlands','Brazil','Italy',102,16,38,1545791,'America','America');insertinto sr_db.world_cup_summaryvalues('1986','Mexico','Argentina','Germany','France','Belgium',132,24,52,2394031,'America','America');insertinto sr_db.world_cup_summaryvalues('1990','Italy','Germany','Argentina','Italy','England',115,24,52,2516215,'Europe','Europe');insertinto sr_db.world_cup_summaryvalues('1998','France','France','Brazil','Croatia','Netherlands',171,32,64,2785100,'Europe','Europe');insertinto sr_db.world_cup_summaryvalues('2002','Korea/Japan','Brazil','Germany','Turkey','Korea Republic',161,32,64,2705197,'Asia','America');insertinto sr_db.world_cup_summaryvalues('2006','Germany','Italy','France','Germany','Portugal',147,32,64,3359439,'Europe','Europe');insertinto sr_db.world_cup_summaryvalues('2014','Brazil','Germany','Argentina','Netherlands','Brazil',171,32,64,3386810,'America','Europe');insertinto sr_db.world_cup_summaryvalues('1930','Uruguay','Uruguay','Argentina','USA','Yugoslavia',70,13,18,590549,'America','America');insertinto sr_db.world_cup_summaryvalues('1934','Italy','Italy','Czechoslovakia','Germany','Austria',70,16,17,363000,'Europe','Europe');insertinto sr_db.world_cup_summaryvalues('1950','Brazil','Uruguay','Brazil','Sweden','Spain',88,13,22,1045246,'America','America');insertinto sr_db.world_cup_summaryvalues('1954','Switzerland','Germany','Hungary','Austria','Uruguay',140,16,26,768607,'Europe','Europe');insertinto sr_db.world_cup_summaryvalues('1966','England','England','Germany','Portugal','Soviet Union',89,16,32,1563135,'Europe','Europe');insertinto sr_db.world_cup_summaryvalues('1970','Mexico','Brazil','Italy','Germany','Uruguay',95,16,32,1603975,'America','America');insertinto sr_db.world_cup_summaryvalues('1982','Spain','Italy','Germany','Poland','France',146,24,52,2109723,'Europe','Europe');insertinto sr_db.world_cup_summaryvalues('1994','USA','Brazil','Italy','Sweden','Bulgaria',141,24,52,3587538,'America','America');insertinto sr_db.world_cup_summaryvalues('2010','South Africa','Spain','Netherlands','Germany','Uruguay',145,32,64,3178856,'Africa','Europe');


  1. 单击上方的运行



OLAP 分析数据

  • 分析国家的夺冠次数的前5名,单击上方的运行,查看展示结果。
select Winner ,count('Winner') as Winner_count from sr_db.world_cup_summary group by Winner order by Winner_count desc limit 5;


  • 分析东道主进入半决赛(4强)概率,单击上方的运行,查看展示结果。
select '进半决赛' as '主办方进半决赛圈', count(1) as count from (select year ,HostCountry, Winner , Second,Third,Fourth from sr_db.world_cup_summary where Winner=HostCountry or Second=HostCountry or Third=HostCountry or Fourth=HostCountry) a
union
select '没进半决赛' as '主办方进半决赛圈', count(1) as count  from (select year ,HostCountry, Winner , Second,Third,Fourth from sr_db.world_cup_summary where Winner!=HostCountry and Second!=HostCountry and Third!=HostCountry and Fourth!=HostCountry) b;


  • 分析东道主进入决赛概率,单击上方的运行,查看展示结果。
select '进决赛' as '主办方进决赛圈', count(1) as '历史次数'   from (select year ,HostCountry, Winner , Second,Third,Fourth from sr_db.world_cup_summary where Winner=HostCountry or Second=HostCountry ) a
union
select '没进决赛' as '主办方进决赛圈', count(1) as '历史次数' from (select year ,HostCountry, Winner , Second,Third,Fourth from sr_db.world_cup_summary where Winner!=HostCountry and Second!=HostCountry ) b;


  • 分析东道主夺得世界杯冠军的概率,单击上方的运行,查看展示结果。
select '夺得冠军' as 'host_top', count(1) as count  ,'夺得冠军' as 'color' from (select year ,HostCountry, Winner , Second,Third,Fourth from sr_db.world_cup_summary where Winner=HostCountry  ) a
 union
 select '没夺冠军' as 'host_top', count(1) as count,'没夺冠军' as 'color' from (select year ,HostCountry, Winner , Second,Third,Fourth from sr_db.world_cup_summary where Winner!=HostCountry  ) b;



完成

通过简单的数据实时分析示例,您已完成了创建StarRocks实例,并使用StarRocks进行数据查询,帮助您快速体验EMR Serverless StarRocks。




  • EMR Serverless StarRocks 5000CU*H 计算资源,48000GB*H存储资源免费试用,前往试用>>



  • EMR Serverless StarRocks 钉钉交流群:24010016636
目录
相关文章
|
9月前
|
SQL 分布式计算 Serverless
鹰角网络:EMR Serverless Spark 在《明日方舟》游戏业务的应用
鹰角网络为应对游戏业务高频活动带来的数据潮汐、资源弹性及稳定性需求,采用阿里云 EMR Serverless Spark 替代原有架构。迁移后实现研发效率提升,支持业务快速发展、计算效率提升,增强SLA保障,稳定性提升,降低运维成本,并支撑全球化数据架构部署。
965 56
鹰角网络:EMR Serverless Spark 在《明日方舟》游戏业务的应用
|
DataWorks 数据挖掘 Serverless
阿里云EMR Serverless StarRocks 内容合集
阿里云 EMR StarRocks 提供存算分离架构,支持实时湖仓分析,适用于多种 OLAP 场景。结合 Paimon 与 Flink,助力企业高效处理海量数据,广泛应用于游戏、教育、生活服务等领域,显著提升数据分析效率与业务响应速度。
342 0
|
6月前
|
分布式计算 Serverless OLAP
实时数仓Hologres V3.1版本发布,Serverless型实例从零开始构建OLAP系统
Hologres推出Serverless型实例,支持按需计费、无需独享资源,适合新业务探索分析。高性能查询内表及MaxCompute/OSS外表,弹性扩展至512CU,性能媲美主流开源产品。新增Dynamic Table升级、直读架构优化及ChatBI解决方案,助力高效数据分析。
实时数仓Hologres V3.1版本发布,Serverless型实例从零开始构建OLAP系统
|
7月前
|
人工智能 分布式计算 DataWorks
一体系数据平台的进化:基于阿里云 EMR Serverless Spark 的持续演进
本文介绍了一体系汽配供应链平台如何借助阿里云EMR Serverless Spark实现从传统Hadoop平台向云原生架构的迁移。通过融合高质量零部件供应与创新互联网科技,一体系利用EMR Serverless Spark和DataWorks构建高效数据分析体系,解决大规模数据处理瓶颈。方案涵盖实时数据集成、Lakehouse搭建、数仓分层设计及BI/ML应用支持,显著提升数据处理性能与业务响应速度,降低运维成本,为数字化转型奠定基础。最终实现研发效率提升、运维压力减轻,并推动AI技术深度整合,迈向智能化云原生数据平台。
247 4
|
运维 Cloud Native 关系型数据库
活动回顾|阿里云 Serverless 技术实战与创新成都站回放&PPT下载
7月29日“阿里云 Serverless 技术实战与创新”成都站圆满落幕。可免费下载成都站|阿里云 Serverless 沙龙演讲 PPT。
|
人工智能 弹性计算 运维
阿里云宣布 Serverless 应用引擎 SAE2.0 将公测上线,多款产品全新升级
阿里云宣布 Serverless 应用引擎 SAE2.0 将公测上线,多款产品全新升级
70635 53
|
人工智能 Serverless 开发者
阿里云丁宇:云上开发成为主流,Serverless 定义新范式
阿里巴巴研究员、阿里云智能云原生应用平台总经理丁宇,在阿里云峰会·粤港澳论坛上的发言。
阿里云丁宇:云上开发成为主流,Serverless 定义新范式
|
人工智能 弹性计算 运维
阿里云容器服务 Serverless 版(ACK Serverless)全新升级
阿里云容器服务 Serverless 版(ACK Serverless)全新升级
1815 10
|
弹性计算 人工智能 运维
阿里云宣布 Serverless 应用引擎SAE2.0 将公测上线
7月31日,阿里云智能云原生应用平台负责人丁宇宣布,Serverless 应用引擎 SAE2.0 将于8月7日公测上线,开源版将于9月30日发布。本次升级围绕极简体验、标准开放、极致弹性三大优势展开,应用冷启动全面提效,支持缩容到 0,应用成本下降 40% 以上。
阿里云宣布 Serverless 应用引擎SAE2.0 将公测上线