实时数仓 Hologres

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Flink CDC 在阿里云实时计算Flink版的云上实践
本文整理自阿里云高级开发工程师阮航在Flink Forward Asia 2024的分享,重点介绍了Flink CDC与实时计算Flink的集成、CDC YAML的核心功能及应用场景。主要内容包括:Flink CDC的发展及其在流批数据处理中的作用;CDC YAML支持的同步链路、Transform和Route功能、丰富的监控指标;典型应用场景如整库同步、Binlog原始数据同步、分库分表同步等;并通过两个Demo展示了MySQL整库同步到Paimon和Binlog同步到Kafka的过程。最后,介绍了未来规划,如脏数据处理、数据限流及扩展数据源支持。
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11月前
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Hologres OLAP场景核心能力介绍-2024实时数仓Hologres线上公开课02
本次分享由Hologres产品经理赵红梅(梅酱)介绍Hologres在OLAP场景中的核心能力。内容涵盖OLAP场景的痛点、Hologres的核心优势及其解决方法,包括实时数仓分析、湖仓一体加速、丰富的索引和查询性能优化等。此外,还介绍了Hologres在兼容PG生态、支持多种BI工具以及高级企业级功能如计算组隔离和serverless computing等方面的优势。最后通过小红书和乐元素两个典型客户案例,展示了Hologres在实际应用中的显著效益,如运维成本降低、查询性能提升及成本节省等。
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。
Lazada 如何用实时计算 Flink + Hologres 构建实时商品选品平台
本文整理自 Lazada Group EVP 及供应链技术负责人陈立群在 Flink Forward Asia 2025 新加坡实时分析专场的分享。作为东南亚领先的电商平台,Lazada 面临在六国管理数十亿商品 SKU 的挑战。为实现毫秒级数据驱动决策,Lazada 基于阿里云实时计算 Flink 和 Hologres 打造端到端实时商品选品平台,支撑日常运营与大促期间分钟级响应。本文深入解析该平台如何通过流式处理与实时分析技术重构电商数据架构,实现从“事后分析”到“事中调控”的跃迁。
玩物得志:效率为王 基于DataWorks+MaxCompute+Hologres 构建大数据平台
为了支撑业务的快速发展,玩物得志极少自己造轮子,会大量采用云平台提供的 SaaS、PaaS 服务。比如大数据体系是在阿里云 MaxCompute+DataWorks 框架体系上建设起来。使用了其核心存储、计算等组件,上层的可视化以及业务查询部分,在使用过程中也会有大量的定制化需求,玩物得志在开源方案的基础上进行了一些二次开发。
列式存储引擎分析比对
列式存储具有高压缩率、利于列裁剪、以及高CPU计算效率(Cache Friendly)等特点,是分析型业务场景所选择的主流数据存储方案。 本文介绍了工业界一些常见的面向OLAP或HTAP场景数据库的列存存储引擎设计思路,并进行了总结和对比。
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