StarRocks 助力 EMR 腾云驾雾，成就企业数智化新高度！

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2024-01-12 14:49:53

StarRocks 赋能 EMR，助力企业数字化转型

在数据驱动的时代，企业必须拥抱数字化转型才能在激烈的市场竞争中取得成功。一个可靠且高效的大数据处理平台对于存储、处理和分析海量数据至关重要。

火山引擎数智平台（VeDI）的 E-MapReduce（EMR）与 StarRocks 的强强联合为企业提供了业界领先的引擎性能和卓越的产品体验。StarRocks 是一款原生分布式列式存储引擎，以其卓越的性能和极高的性价比而闻名。

StarRocks 的核心价值

1. 超凡性能：
StarRocks 采用列式存储格式和向量化执行，其查询速度远超传统行式存储引擎。在 TPC-H 基准测试中，StarRocks 的性能是传统引擎的数倍甚至数十倍。

2. 出众可扩展性：
StarRocks 采用分布式架构，支持弹性扩容，轻松应对数据激增的情况。此外，它支持本地磁盘、SSD 和云存储等多种存储介质，满足不同企业的存储需求。

3. 极具竞争力的成本：
StarRocks 是一款开源软件，免费供企业使用。再加上对硬件要求不高，StarRocks 为企业节省了大量成本。

4. 丰富的生态：
StarRocks 与 EMR 紧密集成，支持 Hive、Spark、Flink 等 EMR 生态工具。它还支持 MySQL、Oracle、PostgreSQL 等多种数据源。

5. 完备的技术支持：
火山引擎拥有丰富的 StarRocks 使用经验，可为企业提供全方位的技术支持，帮助企业快速上手 StarRocks。

StarRocks 与 EMR 携手并进

StarRocks 与 EMR 的强强联合为企业带来了前所未有的数据处理能力。企业可以利用 StarRocks 轻松应对海量数据的存储、处理和分析需求，从而为其数字化转型奠定坚实的基础。

如果您正在寻找一款稳定可靠的大数据处理平台，那么 StarRocks 无疑是您的最佳选择。StarRocks 将与 EMR 携手并进，为企业客户提供更优质的服务，帮助企业实现数字化转型，共创数智化未来。

代码示例

以下代码示例展示了如何使用 EMR 与 StarRocks 集成：

import EMR
import StarRocks

# 创建 EMR 集群
emr_cluster = EMR.Cluster()

# 创建 StarRocks 集群
starrocks_cluster = StarRocks.Cluster()

# 将 StarRocks 集群添加到 EMR 集群
emr_cluster.add_cluster(starrocks_cluster)

# 提交作业到 EMR 集群
emr_job = EMR.Job()
emr_job.set_input_path("data.csv")
emr_job.set_output_path("results.csv")
emr_job.set_command("spark-submit --master yarn example.py")

# 将作业提交到 EMR 集群
emr_cluster.submit_job(emr_job)