Paimon + StarRocks 分层存储与高性能查询落地，兼顾实时、性能与成本

StarRocks 与 Paimon 的深度融合，代表了现代湖仓架构的重要演进方向。它不只是“能查数据湖”，而是真正“懂数据湖”——从架构统一、功能完善到性能极致优化，每一步都围绕真实业务场景展开。这套 Lakehouse Native 方案已在阿里集团内部多个高并发、低延迟场景中落地验证，为电商、物流、金融等业务提供坚实支撑。随着社区生态的持续壮大，我们有理由相信，StarRocks + Pai

广告投放的本质是在不确定性中快速迭代决策。每一次的数据分析都应该转化为可执行策略，通过引入 StarRocks，在流量获取阶段把起量监控变成实时智能决策引擎，让 CTR 与 eCPM 真正跑赢竞品。向量召回 + 实时监控，把测试周期从“天”压缩到“分钟级”，大幅减少试错预算，提升 CTR。2. 运营效率倍增：秒级监控 + 异常预警 + 精准人群分析，让团队从“拉数”中解放，专注策略与创意迭代。下期

开源无国界。在本期「StarRocks 全球用户精选案例」中，我们走进全球领先的数字化体育平台——Fanatics。作为各大体育联盟（如 NFL、NBA、MLB）的官方合作伙伴，Fanatics 运营着 900 多家在线商店，服务全球超 1 亿用户。在这些业务背后，Fanatics 每天需要处理约 10 亿条事件数据，涵盖 800 多种事件类型。从个性化推荐到实时库存决策，高效的数据处理能力已成为

作业帮的 Presto 主要承载即席查询场景，天级查询规模在 2000～5000 次，但均值耗时在分钟级，整体性能偏慢；同时由于与 Yarn、HDFS 混部，高峰期宿主机 CPU 经常打满，资源争抢严重，查询体验波动明显。

从整体视角来看，StarRocks 的 I/O 执行链路通过 Morsel、Scan Operator、ChunkSource、ScanTask 与 ChunkBuffer 等组件的协同配合，构建了一套从数据调度、任务拆分到异步执行与结果消费的完整闭环。数据被以更细粒度拆分为可调度单元，通过动态队列实现负载均衡；扫描任务以异步方式下沉到 IO 线程池执行；读取结果再通过缓冲机制与计算链路解耦，从而

本文重点聚焦 **FE JVM Heap** 内存问题，覆盖监控配置、日志分析、工具使用与典型案例。文中案例均已脱敏处理，讨论版本以 **3.5 及之前版本**为主。堆外内存（Direct Memory / Native Memory）、工具崩溃、操作系统层面问题不作为重点展开，但会补充 2 个堆外内存相关实战案例。

KaptureCX通过重构数据架构实现业务分析性能飞跃。针对电商、医疗等领域的客户支持平台特性，其原有ClickHouse方案在处理高频工单状态更新（日均数百万次）和多表关联查询时面临严重瓶颈。通过迁移至StarRocks主键模型解决Upsert问题，利用Colocate Joins优化复杂查询，结合RisingWave+Kafka构建实时CDC管道，最终将查询响应从数十分钟降至毫秒级，报表交付周

从空间解耦、时间复用到成本精细化，看聚水潭如何完成弹性架构三阶段演进

Fresha是全球领先的美容健康SaaS平台，服务数十万商家。随着业务增长，其原有数据架构面临瓶颈：消息层采用Amazon MSK托管Kafka，存算耦合导致高成本、弹性不足；分析层依赖PostgreSQL和Snowflake，实时性差且影响OLTP性能。经过评估，团队在一年内完成架构升级： 消息层：采用云原生Kafka方案AutoMQ，通过S3存储分离和WAL设计，存储成本降低17-20倍，实现