Курс StarRocks: Проектирование и разработка Online-хранилищ данных на базе StarRocks

Научитесь создавать онлайн аналитические платформы, в которых данные доступны для анализа практически сразу после появления в оперативных системах. На курсе вы спроектируете онлайн-хранилище на базе StarRocks и построите сквозной конвейер доставки данных из PostgreSQL через CDC, Kafka и Apache Flink в аналитические витрины.

StarRocks объединяет колоночное хранение, распределенную MPP-архитектуру, быстрые JOIN-запросы и поддержку изменяемых данных в Primary Key Tables. Это позволяет использовать СУБД не только для классической OLAP-аналитики, но и для сценариев, где витрины должны обновляться с минимальной задержкой.

Курс проведет вас от выбора между пакетной, Lambda- и Kappa-архитектурой до моделирования данных, настройки потоковой загрузки и оптимизации запросов. Все ключевые темы закрепляются на едином практическом кейсе аналитической платформы интернет-магазина на базе StarRocks DB.

Код курса Даты начала курса Стоимость обучения Длительность обучения Формат обучения
STAR
07 сентября 2026
76 800 руб. 24 ак.часов
Количество дней: 5
Дистанционный
Регистрация

Кому нужен Курс StarRocks: Проектирование и разработка Online-хранилищ данных на базе StarRocks

engineer

Дата инженер

Вы научитесь строить конвейеры доставки данных из операционных систем в аналитическое хранилище, настраивать CDC, Kafka, Flink и потоковую загрузку в StarRocks. Вы сможете выбирать способ загрузки под конкретный источник, требования к задержке и семантике обработки.

analyst

Аналитик данных

Вы разберетесь, как проектировать аналитические витрины для быстрых фильтраций, агрегаций и JOIN-запросов. На практике увидите, как структура таблиц, ключи, партиционирование, индексы и материализованные представления влияют на скорость отчетов и актуальность данных.

arch

Системный архитектор

Вы научитесь выбирать между Batch, Lambda и Kappa-подходами, проектировать событийную модель и определять место StarRocks в корпоративной платформе данных. Отдельное внимание уделяется компромиссам между задержкой, точностью, сложностью сопровождения и стоимостью инфраструктуры.

developer

Backend разработчик

Вы получите целостное представление о пути события от транзакционной системы до аналитической витрины. Это поможет согласовывать контракты данных, требования к схемам, обработку изменений и архитектурные решения между командами разработки, интеграции и аналитики.

Программа курса Проектирование Online-хранилищ данных на StarRocks

 

Обучение построено вокруг сквозного практического кейса интернет-магазина. Сначала вы определите требования к задержке и спроектируете событийную архитектуру, затем создадите модель данных, настроите передачу изменений из PostgreSQL и соберете аналитические витрины в StarRocks.

В программе 10 модулей и 8 лабораторных работ. Теория сразу связывается с архитектурными решениями и практикой: от события и топика Kafka до таблицы StarRocks и SQL-запроса аналитика.

Для практических занятий используются StarRocks, PostgreSQL, Apache Kafka, Kafka Connect, Debezium, Apache Flink и DBeaver. ClickHouse применяется для сравнительного анализа архитектурных подходов, а не как вторая основная СУБД курса.

 

* Программа курса на сайте, носит информационный характер, может уточняться и незначительно и изменяться без предварительного уведомления.

  • эволюция аналитических платформ: от пакетного DWH к Near Real-Time Analytics;различия OLTP и OLAP-нагрузок;
  • пакетная и потоковая обработка данных;
  • требования бизнеса к задержке, полноте, точности и доступности данных;
  • компромисс между низкой задержкой и сложностью архитектуры;
  • место онлайн-хранилища в современной платформе данных на примерах StarRocks и ClickHouse

Как проходит обучение: от архитектуры до работающего конвейера

расписание курса ClickHouse для аналитиков данных

Формат и расписание

Обучение проходит дистанционно в формате живых занятий с преподавателем. Теория чередуется с демонстрациями и практическими работами. Во время занятия можно задавать вопросы, обсуждать архитектурные решения и разбирать особенности применения технологий в корпоративной инфраструктуре.

 

практическое обучение ClickHouse для аналитиков данных

Практика на реальной инфраструктуре

Каждый ключевой технологический блок закрепляется лабораторной работой. Слушатели работают не с изолированными примерами, а с единым контуром: PostgreSQL, Debezium, Kafka, Flink и кластер StarRocks. Сквозной кейс показывает полный жизненный цикл данных — от изменения записи в оперативной системе до обновления аналитической витрины.

доступ к материалам обучения по ClickHouse для инженеров данных

Доступ ко всем материалам

Слушатели получают презентации, инструкции к лабораторным работам, примеры конфигураций и SQL-запросов, а также записи онлайн-занятий. Срок доступа к материалам и лабораторному стенду указывается в условиях конкретного потока.

Обучение в профессиональном коммьюнити аналитиков данных ClickHouse

Поддержка и профессиональное сообщество

В чате учебной группы можно задавать вопросы преподавателю, обсуждать лабораторные работы и обмениваться опытом с другими слушателями. Поддержка помогает завершить практику и разобраться в вопросах, возникающих при переносе изученных подходов в рабочую инфраструктуру.

 

Кто проводит курс

Верещага Елена
Московский Энергетический Институт (Москва, 1996)
Профессиональные компетенции:
  • Проектирование и разработка хранилищ данных и аналитических систем (Skyeng, Райффайзен Банк, Связной-Retail, Банк Открытие, Альфа-Банк, ВТБ24, Форс-центр разработки)
  • Проектирование модели данных: концептуальное, логическое, физическое
  • Оптимизация хранения данных для систем OLTP, DSS, DWH, DataLake
  • Концептуальный дизайн аналитических систем под разные бизнеc-потребности
  • Системная архитектура и оптимизация загрузки данных для хранилищ и озер данных
  • Разработка архитектурных стандартов проектирования моделей данных на корпоративном уровне

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Онлайн-хранилище — это аналитическая система, в которой изменения из оперативных источников становятся доступны для анализа с минимальной задержкой. В отличие от традиционного пакетного DWH, обновляемого по расписанию раз в несколько часов или раз в сутки, такая платформа непрерывно принимает события и изменения данных.

«Онлайн» не означает абсолютное отсутствие задержки. Архитектура проектируется под измеримый SLA: например, данные должны появляться в витрине через несколько секунд или минут после изменения в источнике.

Отправьте заявку на обучение

Остались вопросы по формату обучения, содержанию курсов, стоимости, сертификатам или другим важным моментам? Оставьте номер телефона или email и мы оперативно проконсультируем вас в течение дня