实时数仓 Hologres

本篇将重点介绍Hologres在阿里巴巴AliExpress的最佳实践，并助力AliExpress实时数仓升级，节约成本近50%，提效300%。

本文将会首次对外公开介绍Hologres的存储引擎，深度剖析其实现原理和核心技术优势。

揭秘Hologres的核心技术优势

本篇将重点介绍Hologres在阿里巴巴淘宝营销活动分析场景的最佳实践，揭秘Flink+Hologres流批一体首次落地阿里双11营销分析大屏背后的技术考验。

本文重点介绍Hologres如何落地阿里巴巴飞猪实时数仓场景，并助力飞猪双11实时数据大屏3秒起跳，全程0故障。

介绍如何基于Hologres和MaxCompute产品组合，支撑高并发、快响应的数据服务化场景，替换HBase开发模式，实现数据资产服务化在线化能力。

本文将会为您介绍开源OLAP如ClickHouse/Druid/Presto等架构同Hologres的深度对比，并介绍如何如何平滑迁移到Hologres技术体系，实现更稳定，更可扩展，更多功能的HSAP架构。

本次内容将会介绍使用Flink和Hologres，实现可扩展的、高效的、云原生实时数仓。

本文将会为您介绍如何开通并使用Hologres，并为大家详细介绍在Hologres 中使用SQL开发以及性能调优

近年来，随着数据实时化的诉求加剧，催生了一系列的实时数仓架构，Lambda架构也应运而生，但是随着场景的复杂度和业务多维需求，Lambda架构的痛点也越来越明显。HSAP的理念则是服务分析一体化，在本文中，来自阿里巴巴的资深技术专家将会深度剖析HSAP技术实现Hologres的设计原理，解读其产品典型场景。

《实时数仓Hologres技术实战一本通2.0》从零开始，手把手教学学习实时数仓，融合实时数仓&报表、数据仓库、传统OLAP迁移等多个热门场景，助力实现服务和分析一体化实时数仓。

本篇将重点介绍Hologres在阿里巴巴网络监控部门成功替换Druid的最佳实践，并助力双11实时网络监控大盘毫秒级响应。

本文重点介绍Hologres如何帮助阿里巴巴客户体验部（CCO），构建集实时化、自助化、系统化于一体的用户体验实时数仓，完美助力双11场景，支持上千+服务大屏，削峰30%，节约成本近30%。

交互式分析（Hologres）2020年10月刊将会为您带来10月产品、技术最新动态。

数据的实时化是最近几年数据行业很重要的趋势，如何整合离线数据和实时数据，做到真正的实时离线统一一直是企业发展的痛点。本文将为您讲述58到家如何通过Hologres实现真正的实时离线统一数据服务

本文将会为您分享天猫国际如何通过Hologres实现计算、存储、服务统一的实时交互式分析。

本次分享客如云如何利用阿里云大数据产品来建设数据中台。

本次活动汇集2020年下半年开发者最关心的开源主题，搜罗了数据湖、数仓架构、实时计算等热门议题，8位行业资深专家，硬核输出，用实践说话。

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玩吧高速增长的数据上云实践

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。

交互式分析（Hologres）2020年9月刊将会为您带来9月产品、技术最新动态，欢迎订阅[Hologres开发者社区圈子]。

阿里巴巴搜索推荐作为淘系核心流量入口，数据量大，对接的业务场景繁多，且需求变化快，同时对数据的实时性和准确性要求都很高。本文旨在分享如何通过Hologres的性能优势实现数据输出的交互式、个性化、高扩展性和即席多维分析。

交互式分析（Hologres）2020年8月刊将会为您带来8月产品、技术最新动态。

自建实时数仓到底难在哪里？实时数仓应该怎么建？阿里巴巴搜索团队告诉您答案

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交互式分析（Hologres）2020年7月刊将会为您带来7月产品、技术最新动态。

菜鸟智能物流分析引擎是基于搜索架构建设的物流查询平台，日均处理包裹事件几十亿，随着业务量的增加，数据在原存储系统HBase中的导入时间也越来越长。本文将会为你分享菜鸟团队如何使用Hologres成功替换原HBase架构，打造新一代智能物流平台。

企业拥抱数字化转型已成为行业共识，越来越多的企业加快推进数字化转型和升级，数据价值的重要性越加显著。本次分享将由阿里云计算平台-交互式分析团队产品经理李姗姗为大家进行云原生HSAP系统Hologres产品价值解读。主要分享主流实时数仓架构以及其实践的痛点，与云原生HSAP系统创新的价值。

交互式分析（Hologres）2020年6月刊将会为您带来6月产品、技术最新动态，欢迎订阅Hologres开发者社区圈子。

随着互联网的发展，数据量出现了指数型的增长，单机的数据库已经不能满足业务的需求。特别是在分析领域，一个查询就可能需要处理很大一部分甚至全量数据，海量数据带来的压力变得尤为迫切。分析不再是传统的 OLAP 系统或者大数据系统特有的能力，一个很自然的问题是：**既然 HTAP 有了分析的能力，它是不是将取代大数据系统呢？大数据的下一站是什么？