# 实时数仓 Hologres #
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云上玩转Qwen3系列之三：PAI-LangStudio x Hologres构建ChatBI数据分析Agent应用
PAI-LangStudio 和 Qwen3 构建基于 MCP 协议的 Hologres ChatBI 智能 Agent 应用，通过将 Agent、MCP Server 等技术和阿里最新的推理模型 Qwen3 编排在一个应用流中，为大模型提供了 MCP+OLAP 的智能数据分析能力，使用自然语言即可实现 OLAP 数据分析的查询效果，减少了幻觉。开发者可以基于该模板进行灵活扩展和二次开发，以满足特定场景的需求。
Hologres+函数计算+Qwen3，对接MCP构建企业级数据分析 Agent
本文介绍了通过阿里云Hologres、函数计算FC和通义千问Qwen3构建企业级数据分析Agent的解决方案。大模型在数据分析中潜力巨大，但面临实时数据接入与跨系统整合等挑战。MCP（模型上下文协议）提供标准化接口，实现AI模型与外部资源解耦。方案利用SSE模式连接，具备高实时性、良好解耦性和轻量级特性。Hologres作为高性能实时数仓，支持多源数据毫秒级接入与分析；函数计算FC以Serverless模式部署，弹性扩缩降低成本；Qwen3则具备强大的推理与多语言能力。用户可通过ModelScope的MCP Playground快速体验，结合TPC-H样例数据完成复杂查询任务。
抖音集团电商流量实时数仓建设实践
本文基于抖音集团电商数据工程师姚遥在Flink Forward Asia 2024的分享，围绕电商流量数据处理展开。内容涵盖业务挑战、电商流量建模架构、流批一体实践、大流量任务调优及总结展望五个部分。通过数据建模与优化，实现效率、质量、成本和稳定性全面提升，数据质量达99%以上，任务性能提升70%。未来将聚焦自动化、低代码化与成本优化，探索更高效的流批一体化方案。
Hologres实时数仓在B站游戏的建设与实践
本文介绍了B站游戏业务中实时数据仓库的构建与优化过程。为满足日益增长的数据实时性需求，采用了Hologres作为核心组件优化传统Lambda架构，实现了存储层面的流批一体化及离线-实时数据的无缝衔接。文章详细描述了架构选型、分层设计（ODS、DWD、DIM、ADS）及关键技术挑战的解决方法，如高QPS点查、数据乱序重写等。目前，该实时数仓已广泛应用于运营分析、广告投放等多个场景，并计划进一步完善实时指标体系、扩展明细层应用及研发数据实时解析能力。
DataWorks数据集成同步至Hologres能力介绍
本文由DataWorks PD王喆分享，介绍DataWorks数据集成同步至Hologres的能力。DataWorks提供低成本、高效率的全场景数据同步方案，支持离线与实时同步。通过Serverless资源组，实现灵活付费与动态扩缩容，提升隔离性和安全性。文章还详细演示了MySQL和ClickHouse整库同步至Hologres的过程。
查询队列（Query Queue）快速入门
本文由钟昌宏（大宏）分享，主题为Hologres 3.0新功能——Hologres查询队列（Query Queue）的使用场景、基本用法及入门实践。内容涵盖四个部分：查询队列的基本介绍、并发控制与排队能力、查询隔离与熔断，以及如何在管控台观察计算组或实例使用查询队列的情况。通过分类器管理、匹配规则等机制，实现对不同类型Query的灵活控制，并结合Serverless Computing提升系统稳定性与成功率。适用于数据写入与查询任务的优化场景。
Hologres诊断与优化快速入门
本文由赵红梅（Hologres PD）撰写，分享如何利用诊断与调优工具提升SQL和数据库异常的全方位诊断能力，增强实例稳定性。内容涵盖五个部分：事前通过监控指标实时监控；事中通过活跃日志发现并处理问题；事后通过慢Query日志与Query洞察诊断性能瓶颈；成本治理借助表管理工具优化资源；以及利用诊断工具实现长期稳定性治理。具体包括CPU、内存、I/O等监控指标设置，慢Query优化，错Query治理，SQL诊断报告生成，表Meta问题修复及表索引诊断报告的应用，全面覆盖实例监控、问题定位、性能优化和成本控制等方面。
Hologres计算组实例&分时弹性入门实践
本文由骆撷冬（Hologres PD）撰写，围绕Hologres计算组实例与分时弹性的入门实践展开。内容分为三部分：第一部分介绍Hologres计算组实例的原理与架构，解决负载隔离、资源浪费、大任务和运维难题；第二部分演示计算组实例的入门实践，包括管理、授权、连接及监控等操作；第三部分讲解分时弹性的使用，涵盖配置方法、成本优化及监控告警。通过具体案例与操作步骤，帮助用户更好地理解和应用Hologres的弹性计算能力。
Hologres实时湖仓能力入门实践
本文由武润雪（栩染）撰写，介绍Hologres 3.0版本作为一体化实时湖仓平台的升级特性。其核心能力包括湖仓存储一体、多模式计算一体、分析服务一体及Data+AI一体，极大提升数据开发效率。文章详细解析了两种湖仓架构：MaxCompute + Hologres实现离线实时一体化，以及Hologres + DLF + OSS构建开放湖仓架构，并深入探讨元数据抽象、权限互通等重点功能，同时提供具体使用说明与Demo演示。
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