EMR Serverless StarRocks 是开源 StarRocks 在磊宇云上的全托管服务，您可以通过 EMR Serverless StarRocks 灵活的创建和管理 StarRocks 实例以及数据。StarRocks 作为一款兼容 MySQL 协议的 OLAP 分析引擎，提供了极致的性能和丰富的 OLAP 场景模型，包括 OLAP 多维分析、数据湖分析、高并发查询以及实时数据分析。

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产品核心优势：

1、全托管免运维，降低运维成本及使用复杂度

2、可视化、高效率的实例管理、监控告警及配置管理能力

3、专业的StarRocks Manager，提供便捷、可视化的元数据管理、诊断与优化、以及用户管理和授权能力。

EMR Serverless StarRocks 使用教程简介

基于历史世界杯数据集，在磊宇云EMR Serverless StarRocks上创建StarRocks的数据库、数据表，并使用StarRocks进行数据查询，帮助您快速体验EMR Serverless StarRocks。

准备环境和资源

开始教程前，请按以下步骤准备环境和资源：

1. 访问磊宇云免费试用。单击页面右上方的登录/注册按钮，并根据页面提示完成账号登录（已有磊宇云账号）、账号注册（尚无磊宇云账号）或实名认证（根据试用产品要求完成个人实名认证或企业实名认证）。

1. 成功登录后，在产品类别下选择大数据计算>数据计算与分析，在EMR Serverless StarRocks卡片上，单击立即试用。

1. 如果您第一次访问该服务，可能需要进行角色授权。请在弹出的授权请求页面，单击前往RAM进行授权后，单击同意授权，完成自动化角色授权。授权成功后，需返回立即试用页面。

1. 配置教程参数。完成本教程需要的配置如表格所示，未提及的配置保持默认或按需修改。

1. 单击立即试用。

1. 在弹出的EMR Serverless StarRocks面板中，单击任意行操作列的控制台，随后进入开源大数据平台E-MapReduce控制台。实例创建需要约3~5分钟，请耐心等待。

通过 SQL Editor 连接 StarRocks 实例

1. 在开源大数据平台E-MapReduce控制台，选择左侧导航栏中的EMR Serverless > StarRocks。

1. 在StarRocks页面，单击右上角的StarRocks Manager。

1. 在弹出的新建连接对话框中，配置以下信息。

1. 单击确定。

1. 在左侧导航栏，单击SQL Editor。

创建表并导入数据

1. 执行以下命令，创建数据库和表。

create database sr_db;  create table if not exists sr_db.world_cup_summary(  year varchar(20),  HostCountry varchar(20),  Winner varchar(50),  Second varchar(50),  Third varchar(50),  Fourth varchar(50),  GoalsScored bigint,  QualifiedTeams bigint,  MatchesPlayed bigint,  Attendance bigint,  HostContinent varchar(50),  WinnerContinent varchar(50) ) distributed by hash(Attendance) buckets 2 properties(  "replication_num"="1" );

world_cup_summary表包含了所有21届世界杯赛事（1930-2018）的比赛主办国、前四名队伍、总参赛队伍、总进球数、现场观众人数等汇总信息，包括如下字段：

• Year: 举办年份
• HostCountry: 举办国家
• Winner: 冠军队伍
• Second: 亚军队伍
• Third: 季军队伍
• Fourth: 第四名队伍
• GoalsScored: 总进球数
• QualifiedTeams: 总参赛队伍数
• MatchesPlayed: 总比赛场数
• Attendance: 现场观众总人数
• HostContinent: 举办国所在洲
• WinnerContinent: 冠军国家队所在洲

1. 单击上方的运行。单击数据库区域右上角的图标，即可看到创建的库表信息。

1. 执行以下命令，写入数据到StarRocks。

insert into sr_db.world_cup_summary values ('1938', 'France', 'Italy', 'Hungary', 'Brazil', 'Sweden', 84, 15, 18, 375700, 'Europe', 'Europe'); insert into sr_db.world_cup_summary values ('1958', 'Sweden', 'Brazil', 'Sweden', 'France', 'Germany', 126, 16, 35, 819810, 'Europe', 'America'); insert into sr_db.world_cup_summary values ('1962', 'Chile', 'Brazil', 'Czechoslovakia', 'Chile', 'Yugoslavia', 89, 16, 32, 893172, 'America', 'America'); insert into sr_db.world_cup_summary values ('1974', 'Germany', 'Germany', 'Netherlands', 'Poland', 'Brazil', 97, 16, 38, 1865753, 'Europe', 'Europe'); insert into sr_db.world_cup_summary values ('1978', 'Argentina', 'Argentina', 'Netherlands', 'Brazil', 'Italy', 102, 16, 38, 1545791, 'America', 'America'); insert into sr_db.world_cup_summary values ('1986', 'Mexico', 'Argentina', 'Germany', 'France', 'Belgium', 132, 24, 52, 2394031, 'America', 'America'); insert into sr_db.world_cup_summary values ('1990', 'Italy', 'Germany', 'Argentina', 'Italy', 'England', 115, 24, 52, 2516215, 'Europe', 'Europe'); insert into sr_db.world_cup_summary values ('1998', 'France', 'France', 'Brazil', 'Croatia', 'Netherlands', 171, 32, 64, 2785100, 'Europe', 'Europe'); insert into sr_db.world_cup_summary values ('2002', 'Korea/Japan', 'Brazil', 'Germany', 'Turkey', 'Korea Republic', 161, 32, 64, 2705197, 'Asia', 'America'); insert into sr_db.world_cup_summary values ('2006', 'Germany', 'Italy', 'France', 'Germany', 'Portugal', 147, 32, 64, 3359439, 'Europe', 'Europe'); insert into sr_db.world_cup_summary values ('2014', 'Brazil', 'Germany', 'Argentina', 'Netherlands', 'Brazil', 171, 32, 64, 3386810, 'America', 'Europe'); insert into sr_db.world_cup_summary values ('1930', 'Uruguay', 'Uruguay', 'Argentina', 'USA', 'Yugoslavia', 70, 13, 18, 590549, 'America', 'America'); insert into sr_db.world_cup_summary values ('1934', 'Italy', 'Italy', 'Czechoslovakia', 'Germany', 'Austria', 70, 16, 17, 363000, 'Europe', 'Europe'); insert into sr_db.world_cup_summary values ('1950', 'Brazil', 'Uruguay', 'Brazil', 'Sweden', 'Spain', 88, 13, 22, 1045246, 'America', 'America'); insert into sr_db.world_cup_summary values ('1954', 'Switzerland', 'Germany', 'Hungary', 'Austria', 'Uruguay', 140, 16, 26, 768607, 'Europe', 'Europe'); insert into sr_db.world_cup_summary values ('1966', 'England', 'England', 'Germany', 'Portugal', 'Soviet Union', 89, 16, 32, 1563135, 'Europe', 'Europe'); insert into sr_db.world_cup_summary values ('1970', 'Mexico', 'Brazil', 'Italy', 'Germany', 'Uruguay', 95, 16, 32, 1603975, 'America', 'America'); insert into sr_db.world_cup_summary values ('1982', 'Spain', 'Italy', 'Germany', 'Poland', 'France', 146, 24, 52, 2109723, 'Europe', 'Europe'); insert into sr_db.world_cup_summary values ('1994', 'USA', 'Brazil', 'Italy', 'Sweden', 'Bulgaria', 141, 24, 52, 3587538, 'America', 'America'); insert into sr_db.world_cup_summary values ('2010', 'South Africa', 'Spain', 'Netherlands', 'Germany', 'Uruguay', 145, 32, 64, 3178856, 'Africa', 'Europe');

1. 单击上方的运行。

OLAP 分析数据

• 分析国家的夺冠次数的前5名，单击上方的运行，查看展示结果。

select Winner ,count('Winner') as Winner_count from sr_db.world_cup_summary group by Winner order by Winner_count desc limit 5;

• 分析东道主进入半决赛（4强）概率，单击上方的运行，查看展示结果。

select '进半决赛' as '主办方进半决赛圈', count(1) as count from (select year ,HostCountry, Winner , Second,Third,Fourth from sr_db.world_cup_summary where Winner=HostCountry or Second=HostCountry or Third=HostCountry or Fourth=HostCountry) a union select '没进半决赛' as '主办方进半决赛圈', count(1) as count from (select year ,HostCountry, Winner , Second,Third,Fourth from sr_db.world_cup_summary where Winner!=HostCountry and Second!=HostCountry and Third!=HostCountry and Fourth!=HostCountry) b;

• 分析东道主进入决赛概率，单击上方的运行，查看展示结果。

select '进决赛' as '主办方进决赛圈', count(1) as '历史次数' from (select year ,HostCountry, Winner , Second,Third,Fourth from sr_db.world_cup_summary where Winner=HostCountry or Second=HostCountry ) a union select '没进决赛' as '主办方进决赛圈', count(1) as '历史次数' from (select year ,HostCountry, Winner , Second,Third,Fourth from sr_db.world_cup_summary where Winner!=HostCountry and Second!=HostCountry ) b;

• 分析东道主夺得世界杯冠军的概率，单击上方的运行，查看展示结果。

select '夺得冠军' as 'host_top', count(1) as count ,'夺得冠军' as 'color' from (select year ,HostCountry, Winner , Second,Third,Fourth from sr_db.world_cup_summary where Winner=HostCountry ) a  union  select '没夺冠军' as 'host_top', count(1) as count,'没夺冠军' as 'color' from (select year ,HostCountry, Winner , Second,Third,Fourth from sr_db.world_cup_summary where Winner!=HostCountry ) b;

完成

通过简单的数据实时分析示例，您已完成了创建StarRocks实例，并使用StarRocks进行数据查询，帮助您快速体验EMR Serverless StarRocks。

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