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5 腾讯音乐-StarRocks在腾讯音乐的大规模实践之路.pdf

上传人: 哆哆 编号:186220 2024-11-01 15页 6.54MB

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本文主要介绍了腾讯音乐(TME)在使用StarRocks进行数据仓库建设和优化方面的实践经验。StarRocks是一种基于存算分离模式的大数据处理工具。 关键点如下: 1. StarRocks在TME的实践涉及多维度、多场景的运营和监控,包括冷热数据分离和时效性管理。 2. 腾讯音乐经历了从多维度查询、访问链路拓扑查询到业务日志流水查询等多种场景,并针对这些场景进行了优化。 3. 通过使用StarRocks,腾讯音乐实现了查询性能的提升,数据维护变得更加简单,成本降低超过50%。 4. StarRocks的物化视图特性,如自动刷新和分区刷新,显著提高了查询效率,尤其是对于非IP维度的大数据查询。 5. 腾讯音乐的监控集群经过升级,实现了秒级监控和基础监控服务的可观测性,提升了运维效率。 6. 腾讯音乐构建了标准化和一体化的StarRocks集群,实现了平均QPS 600,峰值QPS 1600,以及数据导入峰值3亿条/分钟的处理能力。 7. 通过引入StarRocks,腾讯音乐的数据仓库能够支持更复杂的查询,提高了数据处理的时效性,并降低了维护成本。 总结来说,腾讯音乐通过采用StarRocks,在数据仓库的性能、维护成本和运营效率方面取得了显著的进步。
"腾讯音乐如何利用StarRocks优化数据仓库?" "StarRocks在TME的实践带来了哪些性能提升?" "腾讯音乐如何通过StarRocks实现数据的可观测性和智能分析?"
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