# 实时数仓 Hologres #
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从Lambda架构到Kappa架构再到？浅谈未来数仓架构设计~
Linked大佬Jay Kreps曾发表过一篇博客，简单阐述了他对数据仓库架构设计的一些想法。从Lambda架构的缺点到提出基于实时数据流的Kappa架构。本文将在Kappa架构基础上，进一步谈数仓架构设计。
现代实时数仓和重要性已经越来越高，离线数仓积累的历史数据又很难被抛弃。采用新型的数仓架构，融合实时数仓和离线数仓的优点是一个值得讨论的话题。本文结合ECS的设计模式，探讨了如何设计了一套全新的混合数仓架构。
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。
小红书推荐大数据在阿里云上的实践
本篇内容主要分三个部分，在第一部分讲一下实时计算在推荐业务中的使用场景。第二部分讲一下小红书是怎么使用Flink的一些新的功能。第三部分主要是讲一些OLAP的实时分析的场景，以及和阿里云MC-Hologres的合作。
大数据公共数据集上线，免费试用TB级数据分析
本教程基于大数据AI公共数据集（淘宝、飞猪、阿里音乐、Github、TPC等），通过DataWorks与MaxCompute快速完成大数据分析。
Paimon 1.0: Unified Lake Format for Data + AI
本文整理自阿里云智能开源湖存储负责人李劲松在Flink Forward Asia 2024上海站主论坛的演讲。Apache Paimon于今年3月成为顶级项目，计划发布1.0版本，目标是Unified Lake Format for Data + AI，解决数据处理与AI应用中的关键问题。Paimon结合Flink打造Streaming Lakehouse解决方案，已在阿里巴巴集团及多个行业中广泛应用。来自淘天、抖音和vivo的嘉宾分享了基于Paimon + Flink技术栈的数据湖实时处理与分析实践案例。内容涵盖大数据从业者面临的痛点、Paimon的发展历程及大厂的应用经验。
实时计算 Flink版操作报错合集之异常信息显示在Flink中找不到指定的ReplicationSlot如何解决
在使用实时计算Flink版过程中，可能会遇到各种错误，了解这些错误的原因及解决方法对于高效排错至关重要。针对具体问题，查看Flink的日志是关键，它们通常会提供更详细的错误信息和堆栈跟踪，有助于定位问题。此外，Flink社区文档和官方论坛也是寻求帮助的好去处。以下是一些常见的操作报错及其可能的原因与解决策略。
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