Чему вы научитесь
- Развернуть кластер StarRocks и выбрать подходящую архитектуру (integrated vs decoupled)
- Делать апгрейды и откаты безопасно, понимать риски и порядок действий
- Масштабировать кластер вверх/вниз и настраивать параметры под нагрузку
- Строить корректную модель данных: типы, партиции, бакетинг, индексы
- Настраивать импорт/экспорт: stream load, broker load, routine load, Flink и др.
- Писать базовую аналитику, менять таблицы, применять функции, тестировать производительность
- Управлять пользователями и правами (RBAC/термины/практика)
- Поднять мониторинг и почтовые алёрты, понимать ключевые метрики
О курсе
Для кого этот курс
Начальные требования
Чтобы проходить курс комфортно, желательно:
-
Базовое понимание SQL: SELECT, JOIN, GROUP BY, агрегаты, фильтрация.
-
Общее представление об аналитических DWH/OLAP-системах (на уровне: зачем партиции, индексы, распределение данных, что такое MPP).
-
Навыки работы с Linux: SSH, файловая система, права, systemd/сервисы, просмотр логов (cat/less/tail/grep).
-
Базовые знания сетей: порты, DNS/hosts, доступность узлов, firewall/безопасность на минимальном уровне.
-
Понимание принципов эксплуатации: бэкапы, мониторинг, алёрты, планирование апгрейдов/роллбэков.
-
Будет плюсом (но не обязательно): опыт с Docker/Kubernetes, Hadoop/S3/HDFS, Flink/Spark, Prometheus/Grafana.
Преподаватели курса
119
Как проходит обучение
Курс содержит в себе лонгриды по каждой теме, также сопровождается оформленными слайдами, демонстрирующими применение технологии. Также доступны тесты для закрепления ключевых знаний каждой темы
Сертификат
Что вы получите
- Системное понимание StarRocks: где он лучше всего подходит, как устроен и какие сценарии решает.
- Навык выбора архитектуры: integrated vs decoupled storage/compute и понимание компромиссов под разные нагрузки.
- Пошаговый деплой кластера (в 4 частях): установка, базовая конфигурация, запуск и проверка работоспособности.
- Уверенные апгрейды и откаты: как обновляться безопасно, как делать rollback и не терять контроль над системой.
- Масштабирование и оптимизация: scaling up/down, настройка параметров, базовый performance-тюнинг.
- Практика моделирования данных: типы данных, партиционирование, бакетинг, индексы — чтобы таблицы работали быстро и предсказуемо.
- Полный набор способов загрузки данных: Stream Load, Insert, Broker Load, Spark Load, Routine Load, интеграции с Flink — и когда что выбирать.
- Экспорт, backup и recovery: как организовать выгрузку и восстановление, чтобы не бояться инцидентов.
- Основы аналитики в StarRocks: запросы, изменения таблиц, полезные функции, тестирование производительности.
- Управление пользователями и правами: термины, настройка доступов и практические сценарии.
- Мониторинг и алёрты: развёртывание мониторинга, ключевые метрики и настройка email-уведомлений.