实时数仓 Hologres

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饿了么基于Flink+Paimon+StarRocks的实时湖仓探索
饿了么的实时数仓经历了多个阶段的演进。初期通过实时ETL、报表应用、联动及监控构建基础架构,随后形成了涵盖数据采集、加工和服务的整体数据架构。1.0版本通过日志和Binlog采集数据,但在研发效率和数据一致性方面存在问题。2.0版本通过Dataphin构建流批一体化系统,提升了数据一致性和研发效率,但仍面临新业务适应性等问题。最终,饿了么选择Paimon和StarRocks作为实时湖仓方案,显著降低了存储成本并提高了系统稳定性。未来,将进一步优化带宽瓶颈、小文件问题及权限控制,实现更多场景的应用。
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。
【云栖实录】Hologres3.0全新升级:一体化实时湖仓平台
2024年云栖大会,Hologres 3.0全新升级为一体化实时湖仓平台,通过统一数据平台实现湖仓存储一体、多模式计算一体、分析服务一体、Data+AI 一体,发布 Dynamic Table、External Database、分时弹性、Query Queue、NL2SQL 等众多新的产品能力,实现一份数据、一份计算、一份服务,极大提高数据开发及应用效率。同时,Hologres 的预付费实例年付折扣再降15%,仅需7折,不断帮助企业降低数据管理成本,赋能业务增长。
十大行业经典案例!Apache Flink 的 40 个最佳实践
如今,Apache Flink 行业应用几何?在降本增效的需求驱动下,企业如何实现数据与算力价值最大化?本文整理了 Flink 社区近一年的社区案例,并按照行业进行分类,供大家参考!
DataWorks产品使用合集之怎么选择Doris或StarRocks作为DataWorks的OLAP解决方案
DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台,提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案,帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述,涵盖数据处理的各个环节。
实时数仓Hologres V3.1版本发布,Serverless型实例从零开始构建OLAP系统
Hologres推出Serverless型实例,支持按需计费、无需独享资源,适合新业务探索分析。高性能查询内表及MaxCompute/OSS外表,弹性扩展至512CU,性能媲美主流开源产品。新增Dynamic Table升级、直读架构优化及ChatBI解决方案,助力高效数据分析。
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