为了实现集群高可用，建议集群最低3个节点，FE和BE分开部署也可以混合部署。
单节点配置要求：
- BE推荐16核64GB内存以上，FE推荐8核16GB内存以上。
- 磁盘可以使用HDD或者SSD。
- CPU必须支持AVX2指令集，
cat /proc/cpuinfo |grep avx2确认有输出即可，如果没有支持，建议更换机器，StarRocks的向量化技术需要CPU指令集支持才能发挥更好的效果。 - 网络需要万兆网卡和万兆交换机。
环境支持要求：
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Linux (Centos 7+)
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Java 1.8+
假定内存、磁盘都不会拖后腿的情况下，分析/查询的性能瓶颈在 CPU 的处理能力。所以通过对 CPU 的算力要求，来预估集群的数量。
集群需要的总 CPU 资源：e_core = scan_rows / cal_rows / e_rt * e_qps
| 变量名 | 变量含义 | 样例 |
|---|---|---|
| e_core | 预计要使用的CPU核数(vCPU) | |
| vCPU总数(逻辑处理器) = Socket数（CPU个数）x Core数（内核）x Thread数（超线程） | 540c | |
| scan_rows | 线上典型场景中的数据扫描量 | 3000万 |
| e_qps | 预期线上QPS | 180qps |
| e_rt | 预期线上响应时间 | 300ms |
| cal_rows | StarRocks针对SQL场景的计算能力 | 3000万/s |
场景样例：
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数据量：事实表一年 3.6亿行数据，大约 100万行/天；
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典型查询场景：一个月的事实表数据（ 3000万 ）和比较小的的维度表（万级别）做关联，再进行 group by、sum 等聚合计算；
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期望：响应时间在 300ms 以内，业务的峰值 QPS 达 180 左右。
估算解释：
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StarRocks 的处理能力在“单核 1000万~1亿/秒”，此场景有「多表 join」和「group by」以及一些表达式函数，相对复杂，所以按照「 3000万/s 的计算能力」估算，需要 3 个 vCPU：3000万 / 3000万/s / 300ms = 3c。
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并发峰值为180qps，因此需要 3 * 180 = 540c，即总共需要 540 个 vCPU。按单台物理机48虚拟核(vCPU)算，理论计算大约需要12台物理机。
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实际 POC 过程中，用3台物理机16虚拟核进行压力测试，能够在40qps下满足300-500ms的响应时间。最终，线上确定用7台48虚拟核的物理机。 所以，还是建议用户要根据实际的业务场景做一下POC测试。
综上：根据POC的测试结果，建议用户搭建3个FE节点每个节点16核64GB内存、7个BE节点每个节点48核152GB内存。
其他说明：
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计算业务越复杂、处理中的一行的列数量越多越复杂，每秒能处理的行数就会越少；
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计算中「条件过滤」的效果越好（能过滤掉很多数据），则能处理的行数就会越多（因为内部有一些索引结构，能更快地帮助处理数据）；
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不同「表模型」会对处理能力有很大影响，上面是按照「明细模型」估算。其他模型，内部会有一些特殊处理，真实的数据量行数会和用户理解的数据量行数有一些差异；同时，分区/分桶，也会对查询性能有很大影响；(我们有其他相关文档来指导用户如何使用以达到最佳性能）
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对于一些需要扫描大量数据的场景，磁盘的性能也会影响处理能力。需要时，可以使用SSD来加速。