n 年不遇的 gap，即将迎来了尾声，写下这篇日记的时候，假期余额已不足3天。 要我评价这 15 天的 gap，我只能说一个字，爽，两个字，真爽。自打毕业后，就没这么爽过了。 前几…

雄关漫道真如铁，而今迈步从头越 写于 2024 年 12 月 20 日礼拜五 last day，StarRocks 杭州办公室的会议室中。 用流水账记录一下这两年发生的事情以及最近…

Bloom Filter 只能处理 =，IN 谓词。 什么是 Bloom Filter? Bloom Filter 是用于判断某个元素是否在一个集合中的数据结构，优点是空间效率和查…

前置背景 ZoneMap Min-max 过滤也叫 ZoneMap 过滤。 一个 ZoneMap 一般包含如下信息： Parquet 的 ZoneMap 含有： ORC 的 Zon…

写在假期的尾巴，即礼拜天的晚上： 自从工作后，自己貌似逐渐失去了学生时代对代码的激情。不过也不是说就不喜欢代码，只是纯粹到了周六日，啥事不想干，就想爽玩！ 这一年不知道是不是因为 …

简单的介绍 aws s3 virtual-hosted-style 和 path-style 的区别。

Iceberg Rest Catalog 在介绍 Polaris 之前，先介绍下 Iceberg 的 Rest catalog。 Iceberg 支持众多 catalog，比如 H…

Here are notes about how to deploy StarRocks with IAM enabled. Below commands are executed…

本文深入探讨了 ORC 和 Parquet 这两种主流数据湖文件格式的异同。从文件结构、类型系统、NULL处理到复杂类型存储，文章全面比较了两种格式的设计理念和实现细节。特别关注了统计信息的存储、随机 IO 性能、Footer 大小以及 Schema Evolution 支持等关键方面。虽然Parquet 在当前市场占据优势，但文章指出两种格式各有千秋，选择应基于具体使用场景。通过这篇深度分析，读者可以更好地理解这两种格式的优缺点，为数据湖存储方案的选择提供有价值的参考。

Apache ORC 支持对列进行加密，且会对该列的统计信息一起加密。同时加密后的文件，即使 reader 没有正确的 master key 也能够正常的查看，只不过看到的都是错误…