版本：Latest-4.1

Separate storage and compute

在存储与计算分离的系统中，数据存储在低成本、可靠的远端存储系统中，如 Amazon S3、Google Cloud Storage、Azure Blob Storage 和其他兼容 S3 的存储如 MinIO。热数据会被本地缓存，当缓存命中时，查询性能可与存储计算耦合架构相媲美。计算节点（CN）可以根据需求在几秒内添加或移除。这种架构降低了存储成本，确保了更好的资源隔离，并提供了弹性和可扩展性。

本教程涵盖：

在 Docker 容器中运行 StarRocks
使用 MinIO 作为对象存储
配置 StarRocks 以实现存算分离
导入两个公共数据集
使用 SELECT 和 JOIN 分析数据
基本数据转换（ETL 中的 T）

使用的数据由纽约市开放数据和 NOAA 的国家环境信息中心提供。

这两个数据集都非常大，因为本教程旨在帮助您接触 StarRocks 的使用，我们不会导入过去 120 年的数据。您可以在分配了 4 GB RAM 的机器上运行 Docker 镜像并导入这些数据。对于更大规模的容错和可扩展部署，我们有其他文档，并将在后续提供。

本文档包含大量信息，内容以步骤为主，技术细节在后面。这是为了按以下顺序实现这些目的：

允许读者在存算分离部署中导入数据并分析这些数据。
提供存算分离部署的配置细节。
解释数据导入过程中的基本数据转换。

前提条件

Docker

Docker
分配给 Docker 的 4 GB RAM
分配给 Docker 的 10 GB 可用磁盘空间

SQL 客户端

您可以使用 Docker 环境中提供的 SQL 客户端，或使用您系统上的客户端。许多兼容 MySQL 的客户端都可以使用，本指南涵盖了 DBeaver 和 MySQL Workbench 的配置。

curl

curl 用于向 StarRocks 发起数据导入任务，并下载数据集。通过在操作系统提示符下运行 curl 或 curl.exe 来检查是否已安装 curl。如果未安装 curl，请在此获取 curl。

`/etc/hosts`

本指南中使用的导入方法是 Stream Load。Stream Load 连接到 FE 服务以启动导入任务。然后 FE 将任务分配给后端节点，即本指南中的 CN。为了使导入任务能够连接到 CN，CN 的名称必须在您的操作系统中可用。将以下行添加到 /etc/hosts：

127.0.0.1 starrocks-cn

术语

FE

前端节点负责元数据管理、客户端连接管理、查询规划和查询调度。每个 FE 在其内存中存储并维护一份完整的元数据副本，确保 FEs 之间的服务无差别。

CN

计算节点负责在存算分离部署中执行查询计划。

BE

后端节点负责在存算一体部署中进行数据存储和执行查询计划。

备注

本指南不使用 BEs，此信息仅供您了解 BEs 和 CNs 之间的区别。

编辑您的 hosts 文件

本指南中使用的导入方法是 Stream Load。Stream Load 连接到 FE 服务以启动导入任务。然后 FE 将任务分配给后端节点——本指南中的 CN。为了使导入任务能够连接到 CN，CN 的名称必须在您的操作系统中可用。将以下行添加到 /etc/hosts：

127.0.0.1 starrocks-cn

下载实验文件

需要下载三个文件：

部署 StarRocks 和 MinIO 环境的 Docker Compose 文件
纽约市交通事故数据
天气数据

本指南使用 MinIO，它是根据 GNU Affero 通用公共许可证提供的兼容 S3 的对象存储。

创建一个目录来存储实验文件

mkdir quickstart
cd quickstart

下载 Docker Compose 文件

curl -O https://raw.githubusercontent.com/StarRocks/demo/master/documentation-samples/quickstart/docker-compose.yml

下载数据

下载这两个数据集：

纽约市交通事故数据

curl -O https://raw.githubusercontent.com/StarRocks/demo/master/documentation-samples/quickstart/datasets/NYPD_Crash_Data.csv

天气数据

curl -O https://raw.githubusercontent.com/StarRocks/demo/master/documentation-samples/quickstart/datasets/72505394728.csv

部署 StarRocks 和 MinIO

docker compose up --detach --wait --wait-timeout 120

FE、CN 和 MinIO 服务变为健康状态大约需要 30 秒。quickstart-minio_mc-1 容器将显示 Waiting 状态和一个退出代码。退出代码为 0 表示成功。

[+] Running 4/5
 ✔ Network quickstart_default       Created    0.0s
 ✔ Container minio                  Healthy    6.8s
 ✔ Container starrocks-fe           Healthy    29.3s
 ⠼ Container quickstart-minio_mc-1  Waiting    29.3s
 ✔ Container starrocks-cn           Healthy    29.2s
container quickstart-minio_mc-1 exited (0)

MinIO

本快速入门使用 MinIO 进行共享存储。

验证 MinIO 凭证

要将 MinIO 用作 StarRocks 的对象存储，StarRocks 需要一个 MinIO 访问密钥。访问密钥是在 Docker 服务启动时生成的。为了帮助您更好地理解 StarRocks 如何连接到 MinIO，您应该验证密钥是否存在。

浏览到 http://localhost:9001/access-keys 用户名和密码在 Docker compose 文件中指定，分别是 miniouser 和 miniopassword。您应该看到有一个访问密钥。密钥是 AAAAAAAAAAAAAAAAAAAA，您无法在 MinIO 控制台中看到密钥，但它在 Docker compose 文件中是 BBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBB：

查看 MinIO 访问密钥

提示

如果 MinIO 网页 UI 中没有显示访问密钥，请检查 minio_mc 服务的日志：

docker compose logs minio_mc

尝试重新运行 minio_mc pod：

docker compose run minio_mc

为您的数据创建一个 bucket

当您在 StarRocks 中创建一个存储卷时，您将指定数据的 LOCATION：

    LOCATIONS = ("s3://my-starrocks-bucket/")

打开 http://localhost:9001/buckets 并为存储卷添加一个 bucket。将 bucket 命名为 my-starrocks-bucket。接受列出的三个选项的默认值。

SQL 客户端

当前教程可以使用以下三个客户端进行测试，您只需选择其中一个：

MySQL CLI：您可以从 Docker 环境或您的本机运行此客户端。
DBeaver（社区版或专业版）
MySQL Workbench

配置客户端

mysql CLI
DBeaver
MySQL Workbench

您可以从 StarRocks FE 节点容器 starrocks-fe 中直接运行 MySQL Client：

docker compose exec starrocks-fe \
mysql -P 9030 -h 127.0.0.1 -u root --prompt="StarRocks > "

提示

所有 docker compose 命令必须从包含 docker-compose.yml 文件的目录中运行。

如果您需要安装 MySQL Client，请点击展开以下 安装 MySQL 客户端 部分：

安装 MySQL 客户端

macOS：如果您使用 Homebrew 并且不需要安装 MySQL 服务器，请运行 brew install mysql-client@8.0 安装 MySQL Client。
Linux：请检查您的 mysql 客户端的 Repository。例如，运行 yum install mariadb。
Microsoft Windows：安装 MySQL Community Server 后，运行提供的客户端，或在 WSL 中运行 mysql。

StarRocks 的存算分离配置

此时，您已经运行了 StarRocks，并且 MinIO 也在运行。MinIO 访问密钥用于连接 StarRocks 和 MinIO。

这是 FE 配置的一部分，指定 StarRocks 部署将使用存算分离。这是在 Docker Compose 创建部署时添加到文件 fe.conf 中的。

# enable the shared data run mode
run_mode = shared_data
cloud_native_storage_type = S3

信息

您可以通过从 quickstart 目录运行此命令并查看文件末尾来验证这些设置：

docker compose exec starrocks-fe \
  cat /opt/starrocks/fe/conf/fe.conf

:::

使用 SQL 客户端连接到 StarRocks

提示

从包含 docker-compose.yml 文件的目录运行此命令。

如果您使用的是 MySQL 命令行客户端以外的客户端，请现在打开它。

docker compose exec starrocks-fe \
mysql -P9030 -h127.0.0.1 -uroot --prompt="StarRocks > "

检查存储卷

SHOW STORAGE VOLUMES;

提示

应该没有存储卷，您将接下来创建一个。

Empty set (0.04 sec)

创建一个存算分离存储卷

之前您在 MinIO 中创建了一个名为 my-starrocks-volume 的 bucket，并验证了 MinIO 有一个名为 AAAAAAAAAAAAAAAAAAAA 的访问密钥。以下 SQL 将在 MionIO bucket 中使用访问密钥和密钥创建一个存储卷。

CREATE STORAGE VOLUME s3_volume
    TYPE = S3
    LOCATIONS = ("s3://my-starrocks-bucket/")
    PROPERTIES
    (
         "enabled" = "true",
         "aws.s3.endpoint" = "minio:9000",
         "aws.s3.access_key" = "AAAAAAAAAAAAAAAAAAAA",
         "aws.s3.secret_key" = "BBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBB",
         "aws.s3.use_instance_profile" = "false",
         "aws.s3.use_aws_sdk_default_behavior" = "false"
     );

现在您应该看到一个存储卷列出，之前是空集：

SHOW STORAGE VOLUMES;

+----------------+
| Storage Volume |
+----------------+
| s3_volume      |
+----------------+
1 row in set (0.02 sec)

查看存储卷的详细信息，并注意这还不是默认卷，并且它被配置为使用您的 bucket：

DESC STORAGE VOLUME s3_volume\G

提示

本文档中的一些 SQL 以及 StarRocks 文档中的许多其他文档以 \G 而不是分号结束。 \G 使 mysql CLI 垂直呈现查询结果。

许多 SQL 客户端不解释垂直格式输出，因此您应将 \G 替换为 ;。

*************************** 1. row ***************************
     Name: s3_volume
     Type: S3
IsDefault: false
 Location: s3://my-starrocks-bucket/
   Params: {"aws.s3.access_key":"******","aws.s3.secret_key":"******","aws.s3.endpoint":"minio:9000","aws.s3.region":"us-east-1","aws.s3.use_instance_profile":"false","aws.s3.use_web_identity_token_file":"false","aws.s3.use_aws_sdk_default_behavior":"false"}
  Enabled: true
  Comment:
1 row in set (0.02 sec)

设置默认存储卷

SET s3_volume AS DEFAULT STORAGE VOLUME;

DESC STORAGE VOLUME s3_volume\G

*************************** 1. row ***************************
     Name: s3_volume
     Type: S3
IsDefault: true
 Location: s3://my-starrocks-bucket/
   Params: {"aws.s3.access_key":"******","aws.s3.secret_key":"******","aws.s3.endpoint":"minio:9000","aws.s3.region":"us-east-1","aws.s3.use_instance_profile":"false","aws.s3.use_web_identity_token_file":"false","aws.s3.use_aws_sdk_default_behavior":"false"}
  Enabled: true
  Comment:
1 row in set (0.02 sec)

创建一个数据库

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS quickstart;

验证数据库 quickstart 是否使用存储卷 s3_volume：

SHOW CREATE DATABASE quickstart \G

*************************** 1. row ***************************
       Database: quickstart
Create Database: CREATE DATABASE `quickstart`
PROPERTIES ("storage_volume" = "s3_volume")

创建一些表

创建数据库

执行以下语句创建数据库 quickstart，并切换到该数据库下。

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS quickstart;

USE quickstart;

建表

crashdata 表

创建 crashdata 表，用于存储交通事故数据集中的数据。该表的字段经过裁剪，仅包含与该教程相关字段。

CREATE TABLE IF NOT EXISTS crashdata (
    CRASH_DATE DATETIME,
    BOROUGH STRING,
    ZIP_CODE STRING,
    LATITUDE INT,
    LONGITUDE INT,
    LOCATION STRING,
    ON_STREET_NAME STRING,
    CROSS_STREET_NAME STRING,
    OFF_STREET_NAME STRING,
    CONTRIBUTING_FACTOR_VEHICLE_1 STRING,
    CONTRIBUTING_FACTOR_VEHICLE_2 STRING,
    COLLISION_ID INT,
    VEHICLE_TYPE_CODE_1 STRING,
    VEHICLE_TYPE_CODE_2 STRING
);

weatherdata 表

创建 weatherdata 表，用于存储天气数据集中的数据。该表的字段同样经过裁剪，仅包含与该教程相关字段。

CREATE TABLE IF NOT EXISTS weatherdata (
    DATE DATETIME,
    NAME STRING,
    HourlyDewPointTemperature STRING,
    HourlyDryBulbTemperature STRING,
    HourlyPrecipitation STRING,
    HourlyPresentWeatherType STRING,
    HourlyPressureChange STRING,
    HourlyPressureTendency STRING,
    HourlyRelativeHumidity STRING,
    HourlySkyConditions STRING,
    HourlyVisibility STRING,
    HourlyWetBulbTemperature STRING,
    HourlyWindDirection STRING,
    HourlyWindGustSpeed STRING,
    HourlyWindSpeed STRING
);

导入两个数据集

有很多方法可以将数据导入 StarRocks。对于本教程，最简单的方法是使用 curl 和 StarRocks Stream Load。

提示

从您下载数据集的目录运行这些 curl 命令。

系统可能会提示您输入密码。您可能没有为 MySQL root 用户分配密码，因此只需按回车键。

curl 命令看起来很复杂，但在教程的最后有详细解释。现在，我们建议运行这些命令并运行一些 SQL 来分析数据，然后在最后阅读有关数据导入的详细信息。

纽约市碰撞数据 - 事故

curl --location-trusted -u root             \
    -T ./NYPD_Crash_Data.csv                \
    -H "label:crashdata-0"                  \
    -H "column_separator:,"                 \
    -H "skip_header:1"                      \
    -H "enclose:\""                         \
    -H "max_filter_ratio:1"                 \
    -H "columns:tmp_CRASH_DATE, tmp_CRASH_TIME, CRASH_DATE=str_to_date(concat_ws(' ', tmp_CRASH_DATE, tmp_CRASH_TIME), '%m/%d/%Y %H:%i'),BOROUGH,ZIP_CODE,LATITUDE,LONGITUDE,LOCATION,ON_STREET_NAME,CROSS_STREET_NAME,OFF_STREET_NAME,NUMBER_OF_PERSONS_INJURED,NUMBER_OF_PERSONS_KILLED,NUMBER_OF_PEDESTRIANS_INJURED,NUMBER_OF_PEDESTRIANS_KILLED,NUMBER_OF_CYCLIST_INJURED,NUMBER_OF_CYCLIST_KILLED,NUMBER_OF_MOTORIST_INJURED,NUMBER_OF_MOTORIST_KILLED,CONTRIBUTING_FACTOR_VEHICLE_1,CONTRIBUTING_FACTOR_VEHICLE_2,CONTRIBUTING_FACTOR_VEHICLE_3,CONTRIBUTING_FACTOR_VEHICLE_4,CONTRIBUTING_FACTOR_VEHICLE_5,COLLISION_ID,VEHICLE_TYPE_CODE_1,VEHICLE_TYPE_CODE_2,VEHICLE_TYPE_CODE_3,VEHICLE_TYPE_CODE_4,VEHICLE_TYPE_CODE_5" \
    -XPUT http://localhost:8030/api/quickstart/crashdata/_stream_load

这是上述命令的输出。第一个高亮部分显示了您应该看到的内容（OK 和除一行外的所有行都已插入）。有一行被过滤掉，因为它不包含正确数量的列。

Enter host password for user 'root':
{
    "TxnId": 2,
    "Label": "crashdata-0",
    "Status": "Success",
    "Message": "OK",
    "NumberTotalRows": 423726,
    "NumberLoadedRows": 423725,
    "NumberFilteredRows": 1,
    "NumberUnselectedRows": 0,
    "LoadBytes": 96227746,
    "LoadTimeMs": 1013,
    "BeginTxnTimeMs": 21,
    "StreamLoadPlanTimeMs": 63,
    "ReadDataTimeMs": 563,
    "WriteDataTimeMs": 870,
    "CommitAndPublishTimeMs": 57,
    "ErrorURL": "http://starrocks-cn:8040/api/_load_error_log?file=error_log_da41dd88276a7bfc_739087c94262ae9f"
}%

如果有错误，输出会提供一个 URL 来查看错误消息。错误消息还包含 Stream Load 任务分配到的后端节点（starrocks-cn）。由于您在 /etc/hosts 文件中添加了 starrocks-cn 的条目，因此您应该能够导航到它并读取错误消息。

展开本教程开发过程中看到的内容摘要：

在浏览器中读取错误消息

Error: Value count does not match column count. Expect 29, but got 32.

Column delimiter: 44,Row delimiter: 10.. Row: 09/06/2015,14:15,,,40.6722269,-74.0110059,"(40.6722269, -74.0110059)",,,"R/O 1 BEARD ST. ( IKEA'S 
09/14/2015,5:30,BRONX,10473,40.814551,-73.8490955,"(40.814551, -73.8490955)",TORRY AVENUE                    ,NORTON AVENUE                   ,,0,0,0,0,0,0,0,0,Driver Inattention/Distraction,Unspecified,,,,3297457,PASSENGER VEHICLE,PASSENGER VEHICLE,,,

天气数据

以与加载碰撞数据相同的方式加载天气数据集。

curl --location-trusted -u root             \
    -T ./72505394728.csv                    \
    -H "label:weather-0"                    \
    -H "column_separator:,"                 \
    -H "skip_header:1"                      \
    -H "enclose:\""                         \
    -H "max_filter_ratio:1"                 \
    -H "columns: STATION, DATE, LATITUDE, LONGITUDE, ELEVATION, NAME, REPORT_TYPE, SOURCE, HourlyAltimeterSetting, HourlyDewPointTemperature, HourlyDryBulbTemperature, HourlyPrecipitation, HourlyPresentWeatherType, HourlyPressureChange, HourlyPressureTendency, HourlyRelativeHumidity, HourlySkyConditions, HourlySeaLevelPressure, HourlyStationPressure, HourlyVisibility, HourlyWetBulbTemperature, HourlyWindDirection, HourlyWindGustSpeed, HourlyWindSpeed, Sunrise, Sunset, DailyAverageDewPointTemperature, DailyAverageDryBulbTemperature, DailyAverageRelativeHumidity, DailyAverageSeaLevelPressure, DailyAverageStationPressure, DailyAverageWetBulbTemperature, DailyAverageWindSpeed, DailyCoolingDegreeDays, DailyDepartureFromNormalAverageTemperature, DailyHeatingDegreeDays, DailyMaximumDryBulbTemperature, DailyMinimumDryBulbTemperature, DailyPeakWindDirection, DailyPeakWindSpeed, DailyPrecipitation, DailySnowDepth, DailySnowfall, DailySustainedWindDirection, DailySustainedWindSpeed, DailyWeather, MonthlyAverageRH, MonthlyDaysWithGT001Precip, MonthlyDaysWithGT010Precip, MonthlyDaysWithGT32Temp, MonthlyDaysWithGT90Temp, MonthlyDaysWithLT0Temp, MonthlyDaysWithLT32Temp, MonthlyDepartureFromNormalAverageTemperature, MonthlyDepartureFromNormalCoolingDegreeDays, MonthlyDepartureFromNormalHeatingDegreeDays, MonthlyDepartureFromNormalMaximumTemperature, MonthlyDepartureFromNormalMinimumTemperature, MonthlyDepartureFromNormalPrecipitation, MonthlyDewpointTemperature, MonthlyGreatestPrecip, MonthlyGreatestPrecipDate, MonthlyGreatestSnowDepth, MonthlyGreatestSnowDepthDate, MonthlyGreatestSnowfall, MonthlyGreatestSnowfallDate, MonthlyMaxSeaLevelPressureValue, MonthlyMaxSeaLevelPressureValueDate, MonthlyMaxSeaLevelPressureValueTime, MonthlyMaximumTemperature, MonthlyMeanTemperature, MonthlyMinSeaLevelPressureValue, MonthlyMinSeaLevelPressureValueDate, MonthlyMinSeaLevelPressureValueTime, MonthlyMinimumTemperature, MonthlySeaLevelPressure, MonthlyStationPressure, MonthlyTotalLiquidPrecipitation, MonthlyTotalSnowfall, MonthlyWetBulb, AWND, CDSD, CLDD, DSNW, HDSD, HTDD, NormalsCoolingDegreeDay, NormalsHeatingDegreeDay, ShortDurationEndDate005, ShortDurationEndDate010, ShortDurationEndDate015, ShortDurationEndDate020, ShortDurationEndDate030, ShortDurationEndDate045, ShortDurationEndDate060, ShortDurationEndDate080, ShortDurationEndDate100, ShortDurationEndDate120, ShortDurationEndDate150, ShortDurationEndDate180, ShortDurationPrecipitationValue005, ShortDurationPrecipitationValue010, ShortDurationPrecipitationValue015, ShortDurationPrecipitationValue020, ShortDurationPrecipitationValue030, ShortDurationPrecipitationValue045, ShortDurationPrecipitationValue060, ShortDurationPrecipitationValue080, ShortDurationPrecipitationValue100, ShortDurationPrecipitationValue120, ShortDurationPrecipitationValue150, ShortDurationPrecipitationValue180, REM, BackupDirection, BackupDistance, BackupDistanceUnit, BackupElements, BackupElevation, BackupEquipment, BackupLatitude, BackupLongitude, BackupName, WindEquipmentChangeDate" \
    -XPUT http://localhost:8030/api/quickstart/weatherdata/_stream_load

验证数据是否存储在 MinIO 中

打开 MinIO http://localhost:9001/browser/my-starrocks-bucket 并验证您在 my-starrocks-bucket/ 下是否有条目

提示

my-starrocks-bucket/ 下的文件夹名称是在加载数据时生成的。您应该在 my-starrocks-bucket 下看到一个目录，然后在其下看到两个目录。在这些目录中，您会找到数据、元数据或模式条目。

MinIO 对象浏览器

回答一些问题

在 SQL 客户端中运行以下查询。

查询一：纽约市每小时交通事故数量

SELECT COUNT(*),
       date_trunc("hour", crashdata.CRASH_DATE) AS Time
FROM crashdata
GROUP BY Time
ORDER BY Time ASC
LIMIT 200;

以下截取了部分输出数据：

|       14 | 2014-01-06 06:00:00 |
|       16 | 2014-01-06 07:00:00 |
|       43 | 2014-01-06 08:00:00 |
|       44 | 2014-01-06 09:00:00 |
|       21 | 2014-01-06 10:00:00 |
|       28 | 2014-01-06 11:00:00 |
|       34 | 2014-01-06 12:00:00 |
|       31 | 2014-01-06 13:00:00 |
|       35 | 2014-01-06 14:00:00 |
|       36 | 2014-01-06 15:00:00 |
|       33 | 2014-01-06 16:00:00 |
|       40 | 2014-01-06 17:00:00 |
|       35 | 2014-01-06 18:00:00 |
|       23 | 2014-01-06 19:00:00 |
|       16 | 2014-01-06 20:00:00 |
|       12 | 2014-01-06 21:00:00 |
|       17 | 2014-01-06 22:00:00 |
|       14 | 2014-01-06 23:00:00 |
|       10 | 2014-01-07 00:00:00 |
|        4 | 2014-01-07 01:00:00 |
|        1 | 2014-01-07 02:00:00 |
|        3 | 2014-01-07 03:00:00 |
|        2 | 2014-01-07 04:00:00 |
|        6 | 2014-01-07 06:00:00 |
|       16 | 2014-01-07 07:00:00 |
|       41 | 2014-01-07 08:00:00 |
|       37 | 2014-01-07 09:00:00 |
|       33 | 2014-01-07 10:00:00 |

从结果可以看出，1 月 6 日和 7 日（正常工作日的周一和周二）的早高峰（08:00 至 10:00）每小时约有 40 起事故，较其他时间时间段事故数量明显更多。除此之外，晚高峰（17:00 左右）的事故数量也接近这个数字。

查询二：纽约市的平均气温

SELECT avg(HourlyDryBulbTemperature),
       date_trunc("hour", weatherdata.DATE) AS Time
FROM weatherdata
GROUP BY Time
ORDER BY Time ASC
LIMIT 100;

以下截取了部分输出数据：

+-------------------------------+---------------------+
| avg(HourlyDryBulbTemperature) | Time                |
+-------------------------------+---------------------+
|                            25 | 2014-01-01 00:00:00 |
|                            25 | 2014-01-01 01:00:00 |
|                            24 | 2014-01-01 02:00:00 |
|                            24 | 2014-01-01 03:00:00 |
|                            24 | 2014-01-01 04:00:00 |
|                            24 | 2014-01-01 05:00:00 |
|                            25 | 2014-01-01 06:00:00 |
|                            26 | 2014-01-01 07:00:00 |

查询三：能见度情况对驾驶安全的影响

为了解能见度情况对驾驶安全的影响，需要对两张表格的 DATETIME 列进行 JOIN，分析在能见度不佳的情况下（0 到 1.0 英里之间）时的交通事故数量。

SELECT COUNT(DISTINCT c.COLLISION_ID) AS Crashes,
       truncate(avg(w.HourlyDryBulbTemperature), 1) AS Temp_F,
       truncate(avg(w.HourlyVisibility), 2) AS Visibility,
       max(w.HourlyPrecipitation) AS Precipitation,
       date_format((date_trunc("hour", c.CRASH_DATE)), '%d %b %Y %H:%i') AS Hour
FROM crashdata c
LEFT JOIN weatherdata w
ON date_trunc("hour", c.CRASH_DATE)=date_trunc("hour", w.DATE)
WHERE w.HourlyVisibility BETWEEN 0.0 AND 1.0
GROUP BY Hour
ORDER BY Crashes DESC
LIMIT 100;

以下截取了部分输出数据：

+---------+--------+------------+---------------+-------------------+
| Crashes | Temp_F | Visibility | Precipitation | Hour              |
+---------+--------+------------+---------------+-------------------+
|     129 |     32 |       0.25 | 0.12          | 03 Feb 2014 08:00 |
|     114 |     32 |       0.25 | 0.12          | 03 Feb 2014 09:00 |
|     104 |     23 |       0.33 | 0.03          | 09 Jan 2015 08:00 |
|      96 |   26.3 |       0.33 | 0.07          | 01 Mar 2015 14:00 |
|      95 |     26 |       0.37 | 0.12          | 01 Mar 2015 15:00 |
|      93 |     35 |       0.75 | 0.09          | 18 Jan 2015 09:00 |
|      92 |     31 |       0.25 | 0.12          | 03 Feb 2014 10:00 |
|      87 |   26.8 |        0.5 | 0.09          | 01 Mar 2015 16:00 |
|      85 |     55 |       0.75 | 0.20          | 23 Dec 2015 17:00 |
|      85 |     20 |       0.62 | 0.01          | 06 Jan 2015 11:00 |
|      83 |   19.6 |       0.41 | 0.04          | 05 Mar 2015 13:00 |
|      80 |     20 |       0.37 | 0.02          | 06 Jan 2015 10:00 |
|      76 |   26.5 |       0.25 | 0.06          | 05 Mar 2015 09:00 |
|      71 |     26 |       0.25 | 0.09          | 05 Mar 2015 10:00 |
|      71 |   24.2 |       0.25 | 0.04          | 05 Mar 2015 11:00 |

从以上结果可以得出，在能见度较低的一小时内的最高交通事故数量是 129。

当然，除了能见度因素外，还有其他因素需要考虑在内：

2014 年 2 月 3 日是星期一（工作日）
上午 8 点是早高峰时段
当时正在下雨（一小时内降水量为 0.12 英寸）
温度为 32 华氏度（水的冰点）

查询四：结冰情况对驾驶安全的影响

由于路面上水大约会在 40 华氏度时开始转变为冰，因此以下查询分析了温度区间为 0 到 40 华氏度的交通事故数量。

SELECT COUNT(DISTINCT c.COLLISION_ID) AS Crashes,
       truncate(avg(w.HourlyDryBulbTemperature), 1) AS Temp_F,
       truncate(avg(w.HourlyVisibility), 2) AS Visibility,
       max(w.HourlyPrecipitation) AS Precipitation,
       date_format((date_trunc("hour", c.CRASH_DATE)), '%d %b %Y %H:%i') AS Hour
FROM crashdata c
LEFT JOIN weatherdata w
ON date_trunc("hour", c.CRASH_DATE)=date_trunc("hour", w.DATE)
WHERE w.HourlyDryBulbTemperature BETWEEN 0.0 AND 40.5 
GROUP BY Hour
ORDER BY Crashes DESC
LIMIT 100;

以下截取了部分输出数据：

+---------+--------+------------+---------------+-------------------+
| Crashes | Temp_F | Visibility | Precipitation | Hour              |
+---------+--------+------------+---------------+-------------------+
|     192 |     34 |        1.5 | 0.09          | 18 Jan 2015 08:00 |
|     170 |     21 |       NULL |               | 21 Jan 2014 10:00 |
|     145 |     19 |       NULL |               | 21 Jan 2014 11:00 |
|     138 |   33.5 |          5 | 0.02          | 18 Jan 2015 07:00 |
|     137 |     21 |       NULL |               | 21 Jan 2014 09:00 |
|     129 |     32 |       0.25 | 0.12          | 03 Feb 2014 08:00 |
|     114 |     32 |       0.25 | 0.12          | 03 Feb 2014 09:00 |
|     104 |     23 |        0.7 | 0.04          | 09 Jan 2015 08:00 |
|      98 |     16 |          8 | 0.00          | 06 Mar 2015 08:00 |
|      96 |   26.3 |       0.33 | 0.07          | 01 Mar 2015 14:00 |

结果显示，2015 年 1 月 18 日发生了大量交通事故。虽然当天是星期天早晨，但根据 weather.com 显示，当天下了一场大雪，导致许多交通事故。

配置 StarRocks 以实现存算分离

现在您已经体验了使用 StarRocks 的存算分离，了解配置很重要。

CN 配置

此处使用的 CN 配置是默认配置，因为 CN 设计用于存算分离使用。默认配置如下所示。您无需进行任何更改。

sys_log_level = INFO

# ports for admin, web, heartbeat service
be_port = 9060
be_http_port = 8040
heartbeat_service_port = 9050
brpc_port = 8060
starlet_port = 9070

FE 配置

FE 配置与默认配置略有不同，因为 FE 必须配置为期望数据存储在对象存储中，而不是 BE 节点上的本地磁盘上。

docker-compose.yml 文件在 command 中生成 FE 配置。

# enable shared data, set storage type, set endpoint
run_mode = shared_data
cloud_native_storage_type = S3

备注

此配置文件不包含 FE 的默认条目，仅显示存算分离配置。

非默认 FE 配置设置：

备注

许多配置参数以 s3_ 为前缀。此前缀用于所有兼容 Amazon S3 的存储类型（例如：S3、GCS 和 MinIO）。使用 Azure Blob Storage 时，前缀为 azure_。

`run_mode=shared_data`

这启用了存算分离使用。

`cloud_native_storage_type=S3`

这指定了使用 S3 兼容存储还是 Azure Blob Storage。对于 MinIO，这始终是 S3。

`CREATE storage volume` 的详细信息

CREATE STORAGE VOLUME s3_volume
    TYPE = S3
    LOCATIONS = ("s3://my-starrocks-bucket/")
    PROPERTIES
    (
         "enabled" = "true",
         "aws.s3.endpoint" = "minio:9000",
         "aws.s3.access_key" = "AAAAAAAAAAAAAAAAAAAA",
         "aws.s3.secret_key" = "BBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBB",
         "aws.s3.use_instance_profile" = "false",
         "aws.s3.use_aws_sdk_default_behavior" = "false"
     );

`aws_s3_endpoint=minio:9000`

MinIO 端点，包括端口号。

`aws_s3_path=starrocks`

bucket 名称。

`aws_s3_access_key=AAAAAAAAAAAAAAAAAAAA`

MinIO 访问密钥。

`aws_s3_secret_key=BBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBB`

MinIO 访问密钥密钥。

`aws_s3_use_instance_profile=false`

使用 MinIO 时使用访问密钥，因此 MinIO 不使用实例配置文件。

`aws_s3_use_aws_sdk_default_behavior=false`

使用 MinIO 时，此参数始终设置为 false。

配置 FQDN 模式

启动 FE 的命令也进行了更改。Docker Compose 文件中的 FE 服务命令添加了选项 --host_type FQDN。通过将 host_type 设置为 FQDN，Stream Load 任务被转发到 CN pod 的完全限定域名，而不是 IP 地址。这是因为 IP 地址在分配给 Docker 环境的范围内，通常无法从主机机器访问。

这三个更改允许主机网络和 CN 之间的流量：

将 --host_type 设置为 FQDN
将 CN 端口 8040 暴露给主机网络
为 starrocks-cn 添加指向 127.0.0.1 的 hosts 文件条目

总结

在本教程中，您：

在 Docker 中部署了 StarRocks 和 Minio
创建了一个 MinIO 访问密钥
配置了一个使用 MinIO 的 StarRocks 存储卷
导入了纽约市提供的碰撞数据和 NOAA 提供的天气数据
使用 SQL JOIN 分析数据，发现低能见度或结冰街道上驾驶是个坏主意

还有更多内容需要学习；我们故意略过了 Stream Load 期间的数据转换。有关详细信息，请参阅下面 curl 命令的注释。

关于 curl 命令的注释

StarRocks 的 Stream Load 导入方式需要使用 curl 命令，涉及许多参数。以下仅列出此教程中需要使用的参数，其余参数请参考更多信息部分。

`--location-trusted`

此参数用于允许 curl 将认证凭据传输给任何重定向的 URL。

`-u root`

用于登录 StarRocks 的用户名。

`-T filename`

T 代表传输（Transfer），用于指定需要传输的文件名。

`label:name-num`

与此 Stream Load 作业关联的标签。标签必须唯一，因此如果多次运行作业，您可以添加一个数字保持递增。

`column_separator:,`

如果导入的文件使用单个 , 作为列分隔符，则设置如上所示。如果使用其他分隔符，则在此处设置该分隔符。常见分隔符包括 \t、, 和 |。

`skip_header:1`

某些 CSV 文件会在首行（Header）记录所有的列名，还有些会在第二行记录所有列的数据类型信息。如果 CSV 文件有一或两个 Header 行，需要将 skip_header 设置为 1 或 2。如果您使用的 CSV 没有 Header 行，请将其设置为 0。

`enclose:\"`

如果某些字段包含带有逗号的字符串，则需要用双引号括起该字段。本教程使用的示例数据集中，地理位置信息包含逗号，因此需将 enclose 设置为 \"，其中 \ 用于转义 "。

`max_filter_ratio:1`

导入数据中允许出现错误行的比例。理想情况下，应将其设置为 0，即当导入的数据中有任意一行出现错误时，导入作业会失败。本教程中需要将其设置为 1，即在调试过程中，允许所有数据行出现错误。

`columns:`

此参数用于将 CSV 文件中的列映射到 StarRocks 表中的列。当前教程中使用的 CSV 文件中有大量的列，而 StarRocks 表中的列经过裁剪，仅保留部分列。未包含在表中的列在导入过程中都将被跳过。

本教程中的 columns: 参数中还包含数据转换逻辑。在 CSV 文件中经常会有不符合标准的日期和时间。以下是将日期和时间数据转换为 DATETIME 类型的逻辑：

数据转换

如下所示，数据集中的日期以 MM/DD/YYYY 为格式，时间以 HH:MI 为格式。

08/05/2014,9:10,BRONX,10469,40.8733019,-73.8536375,"(40.8733019, -73.8536375)",

由于 StarRocks 中的 DATETIME 格式为 YYYY-MM-DD HH:MI:SS，因此需要转换数据集中的数据，将两列数据合并，并以空格分隔。则此处 columns: 参数应为：

-H "columns:tmp_CRASH_DATE, tmp_CRASH_TIME, CRASH_DATE=str_to_date(concat_ws(' ', tmp_CRASH_DATE, tmp_CRASH_TIME), '%m/%d/%Y %H:%i')

通过设置以上参数可实现以下目标：

将 CSV 文件的第一列内容分配给 tmp_CRASH_DATE 列；
将 CSV 文件的第二列内容分配给 tmp_CRASH_TIME 列；
通过 concat_ws() 函数，使用空格将 tmp_CRASH_DATE 列和 tmp_CRASH_TIME 列连接在一起；
通过 str_to_date() 函数使用连接后的字符串生成 DATETIME 数据；
将生成的 DATETIME 数据存储在列 CRASH_DATE 中。

前提条件​

Docker​

SQL 客户端​

curl​

/etc/hosts​

术语​

FE​

CN​

BE​

编辑您的 hosts 文件​

下载实验文件​

创建一个目录来存储实验文件​

下载 Docker Compose 文件​

下载数据​

纽约市交通事故数据​

天气数据​

部署 StarRocks 和 MinIO​

MinIO​

验证 MinIO 凭证​

为您的数据创建一个 bucket​

SQL 客户端​

配置客户端​

StarRocks 的存算分离配置​

使用 SQL 客户端连接到 StarRocks​

检查存储卷​

创建一个存算分离存储卷​

设置默认存储卷​

创建一个数据库​

创建一些表​

创建数据库​

建表​

crashdata 表​

weatherdata 表​

导入两个数据集​

纽约市碰撞数据 - 事故​

天气数据​

验证数据是否存储在 MinIO 中​

回答一些问题​

查询一：纽约市每小时交通事故数量​

查询二：纽约市的平均气温​

查询三：能见度情况对驾驶安全的影响​

查询四：结冰情况对驾驶安全的影响​

配置 StarRocks 以实现存算分离​

CN 配置​

FE 配置​

run_mode=shared_data​

cloud_native_storage_type=S3​

CREATE storage volume 的详细信息​

aws_s3_endpoint=minio:9000​

aws_s3_path=starrocks​

aws_s3_access_key=AAAAAAAAAAAAAAAAAAAA​

aws_s3_secret_key=BBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBB​

aws_s3_use_instance_profile=false​

aws_s3_use_aws_sdk_default_behavior=false​

配置 FQDN 模式​

总结​

关于 curl 命令的注释​

--location-trusted​

-u root​

-T filename​

label:name-num​

column_separator:,​

skip_header:1​

enclose:\"​

max_filter_ratio:1​

columns:​

数据转换​

更多信息​

文档是否有帮助？

前提条件

Docker

SQL 客户端

curl

`/etc/hosts`

术语

FE

CN

BE

编辑您的 hosts 文件

下载实验文件

创建一个目录来存储实验文件

下载 Docker Compose 文件

下载数据

纽约市交通事故数据

天气数据

部署 StarRocks 和 MinIO

MinIO

验证 MinIO 凭证

为您的数据创建一个 bucket

SQL 客户端

配置客户端

StarRocks 的存算分离配置

使用 SQL 客户端连接到 StarRocks

检查存储卷

创建一个存算分离存储卷

设置默认存储卷

创建一个数据库

创建一些表

创建数据库

建表

crashdata 表

weatherdata 表

导入两个数据集

纽约市碰撞数据 - 事故

天气数据

验证数据是否存储在 MinIO 中

回答一些问题

查询一：纽约市每小时交通事故数量

查询二：纽约市的平均气温

查询三：能见度情况对驾驶安全的影响

查询四：结冰情况对驾驶安全的影响

配置 StarRocks 以实现存算分离

CN 配置

FE 配置

`run_mode=shared_data`

`cloud_native_storage_type=S3`

`CREATE storage volume` 的详细信息

`aws_s3_endpoint=minio:9000`

`aws_s3_path=starrocks`

`aws_s3_access_key=AAAAAAAAAAAAAAAAAAAA`

`aws_s3_secret_key=BBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBB`

`aws_s3_use_instance_profile=false`

`aws_s3_use_aws_sdk_default_behavior=false`

配置 FQDN 模式

总结

关于 curl 命令的注释

`--location-trusted`

`-u root`

`-T filename`

`label:name-num`

`column_separator:,`

`skip_header:1`

`enclose:\"`

`max_filter_ratio:1`

`columns:`

数据转换

更多信息