Hologres的即席查询能力很强了，是不是就可以不用Flink做实时计算了？

这取决于你的数据量、查询性能要求（qps/latency）和灵活性之间的平衡。你这个做法本质上就是不建立数据分层，整个数据就只有ods或者dwd层，如果性能能满足要求的话，这样肯定是最灵活的。举几个flink的例子：

1. 在写入holo之前，需要对数据进行加工。比方说，打宽、聚合、清洗。
2. 用户需要在dwd->dws两层之间的延迟在毫秒级，那么用flink消费holo dwd层的binlog，再写入到dws层。
3. 在用户画像场景中，对于画像使用holo大宽表来替代flink多流join。画像任一部分字段的更新都希望触发flink基于画像完整字段的重新计算，这也需要用到holo binlog+flink联合计算。，此回答整理自钉群“实时数仓Hologres交流群”

Hologres的即席查询能力确实很强大，可以满足大部分实时数据分析的需求。但是，如果你需要对数据进行复杂的实时计算、处理和分析，那么Flink可能仍然是更好的选择。

Flink是一个分布式流处理框架，具有强大的实时计算能力。它可以处理大量的数据流，并提供丰富的窗口操作、状态管理和容错机制等功能。相比之下，Hologres更适合用于离线批处理和实时交互式查询。

因此，如果你的业务场景需要复杂的实时计算和处理，建议仍然使用Flink作为主要工具。当然，你可以将Hologres作为一个补充工具，用于快速验证和展示一些简单的数据分析结果。

是的，Hologres提供了实时数据写入和查询的能力，可以支持实时计算场景。如果您能够将数据直接采集到Hologres中，那么您可以直接使用Hologres的即席查询功能进行实时计算，而不需要使用Flink等其他实时计算引擎。

需要注意的是，Hologres的实时写入能力是基于数据源的变化触发的，因此需要确保数据源能够及时地将变化的数据推送到Hologres中。同时，在实时写入过程中，可能会存在一些延迟，因此需要根据具体的业务需求来评估是否能够满足实时计算的要求。