# 实时数仓 Hologres #
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MCP+Hologres+LLM搭建数据分析Agent
本文探讨了LLM大模型在数据分析领域的挑战，并介绍了Hologres结合MCP协议和LLM搭建数据分析Agent的解决方案。传统LLM存在实时数据接入能力不足、上下文记忆短等问题，而Hologres通过高性能数据分析能力和湖仓一体支持，解决了这些痛点。MCP协议标准化了LLM与外部系统的连接，提升集成效率。文中详细描述了如何配置Hologres MCP Server与Claude Desktop集成，并通过TPC-H样例数据展示了分析流程和效果。最后总结指出，该方案显著提高了复杂分析任务的实时性和准确性，为智能决策提供支持。
Hologres Dynamic Table快速入门
本文由Hologres PD赵红梅分享，主题为Dynamic Table快速入门。内容分为三部分：一是介绍Dynamic Table，包括其在实时数仓中的应用场景及技术实现；二是讲解Dynamic Table的使用方法与实操，涵盖全量、增量及混合刷新模式的创建与操作；三是提供使用建议，如选择刷新模式、监控延迟、分区表应用及计算资源分配等。此外，还对比了Dynamic Table与其他产品（如DIS异步物化视图和Snowflake Dynamic Tables）的功能差异，并推荐下载Hologres 3.0实践手册以深入了解一体化实时湖仓平台的最新功能。
基于QwQ-32B+Hologres+PAI搭建 RAG 检索增强对话系统
本文介绍如何使用PAI-EAS部署基于QwQ大模型的RAG服务，并关联Hologres引擎实例。Hologres与达摩院自研高性能向量计算软件库Proxima深度整合，支持高性能、低延时、简单易用的向量计算能力。通过PAI-EAS，用户可以一键部署集成大语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）技术的对话系统服务，显著缩短部署时间并提升问答质量。具体步骤包括准备Hologres向量检索库、部署RAG服务、通过WebUI页面进行模型推理验证及API调用验证。Hologres支持高性能向量计算，适用于复杂任务的动态决策，帮助克服大模型在领域知识局限、信息更新滞后和误导性输出等方面的挑战。
Hologres × PAI × DeepSeek 搭建 RAG 检索增强对话系统
本文介绍如何使用PAI-EAS部署基于DeepSeek大模型的RAG（检索增强生成）服务，并关联Hologres引擎实例。Hologres与阿里云自研高性能向量计算软件库Proxima深度整合，支持高性能、低延时的向量计算能力。通过PAI-EAS，用户可以一键部署集成了大语言模型和RAG技术的对话系统服务，显著缩短部署时间，并提高问答质量。部署步骤包括准备Hologres向量检索库、部署基于DeepSeek的RAG服务、通过WebUI进行模型推理验证，以及通过API调用进行模型推理验证。Hologres还提供了特色功能支持，如高性能向量计算等。
Flink CDC + Hologres高性能数据同步优化实践
本文整理自阿里云高级技术专家胡一博老师在Flink Forward Asia 2024数据集成（二）专场的分享，主要内容包括：1. Hologres介绍：实时数据仓库，支持毫秒级写入和高QPS查询；2. 写入优化：通过改进缓冲队列、连接池和COPY模式提高吞吐量和降低延迟；3. 消费优化：优化离线场景和分区表的消费逻辑，提升性能和资源利用率；4. 未来展望：进一步简化用户操作，支持更多DDL操作及全增量消费。Hologres 3.0全新升级为一体化实时湖仓平台，提供多项新功能并降低使用成本。
Flink+Paimon+Hologres，面向未来的一体化实时湖仓平台架构设计
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实时数仓Hologres V2.2发布，Serverless Computing降本20%
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Hologres RoaringBitmap在Lazada选品平台的最佳实践
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基于Hologres一键部署高性能OLAP分析平台
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Flink+Paimon+Hologres，面向未来的一体化实时湖仓平台架构设计
本文介绍了阿里云实时数仓Hologres负责人姜伟华在Flink Forward Asia 2024上的分享，涵盖实时数仓的发展历程、从实时数仓到实时湖仓的演进，以及总结。文章通过三代实时数仓架构的演变，详细解析了Lambda架构、Kafka实时数仓分层+OLAP、Hologres实时数仓分层复用等方案，并探讨了未来从实时数仓到实时湖仓的演进方向。最后，结合实际案例和Demo展示了Hologres + Flink + Paimon在实时湖仓中的应用，帮助用户根据业务需求选择合适的方案。
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