主要观点总结
本文介绍了利用阿里云E-MapReduce StarRocks版进行游戏玩家画像和行为分析的完整流程，旨在帮助开发者构建高性能、低成本的游戏数据分析平台。
关键观点总结
关键观点1: 引入StarRocks进行游戏数据分析
介绍阿里云E-MapReduce StarRocks版在游戏数据分析中的应用，包括数据导入、即席分析、数据仓库构建和数据湖交互等环节。
关键观点2: 数据导入与预处理
详细阐述了如何通过Broker Load将OSS数据导入StarRocks表，并对数据进行校验和预处理。
关键观点3: 物化视图的应用
利用StarRocks物化视图自动化构建数据仓库的DWD层和ADS层数据表，并每隔一小时自动刷新数据。
关键观点4: RAM用户创建与授权
准备阿里云RAM账号，为RAM账号添加EMR StarRocks用户权限，并创建RAM账号连接。
关键观点5: 数据湖交互与Paimon数据写入
介绍如何开通DLF2.0，将数据写入数据湖中（Paimon格式），并通过StarRocks查询ADS数据。
关键观点6: 资源清理与活动信息
提醒读者在完成实验后删除相关资源以避免费用产生，并宣传阿里云的活动信息。
文章预览
阿里妹导读 本文介绍了一套利用阿里云E-MapReduce StarRocks版进行游戏玩家画像和行为分析的完整流程，旨在帮助开发者构建高性能、低成本的游戏数据分析平台。 前言 一款游戏的成功不仅依赖于其引人入胜的故事情节和精美的画面，更在于能否精准地理解和满足玩家的需求。准确刻画出玩家的画像行为就能更好地提升游戏的可玩性，那么你想知道自己的游戏玩家画像是什么吗？ E-MapReduce StarRocks 版是阿里云提供的 Serverless StarRocks 全托管服务，提供高性能、全场景、极速统一的数据分析体验，内核 100% 兼容 StarRocks，性能比传统 OLAP 引擎提升 3-5 倍，3.X版本提供了物化视图，Paimon读写等多种新能力。 Apache Paimon作为新兴的数据湖存储技术，2024 年 4 月完成孵化成为Apache顶级项目。Apache Paimon 采用开放的数据格式和技术理念，提供高吞吐、低延迟的数据摄
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