# 实时数仓 Hologres #
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实时数仓Hologres发展问题之Hologres提升实时数仓的生产级高可用性如何解决
实时数仓Hologres发展问题之Hologres提升实时数仓的生产级高可用性如何解决
深度解析Hologres计算资源配置：如何根据业务场景选择合适的计算类型？
【8月更文挑战第22天】Hologres是一款由阿里云提供的分布式分析型数据库，支持高效的大数据处理与分析。本文通过电商优化商品推荐策略的案例，介绍了Hologres中的计算组型与通用型配置。计算组型提供弹性扩展资源，适合大规模数据及高并发查询；通用型则适用于多数数据分析场景，具备良好计算性能。通过实例创建、数据加载、计算任务建立及结果查询的步骤展示，读者可理解两种配置的差异并根据业务需求灵活选择。
OneSQL OLAP实践问题之实时数仓中数据的分层如何解决
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OneSQL OLAP实践问题之Flink SQL Gateway的功能如何解决
OneSQL OLAP实践问题之Flink SQL Gateway的功能如何解决
实时数仓Hologres构建效率问题之瘦身如何解决
提升构建效率的原则首重准确性，在确保无误的基础上优化流程。应用瘦身通过精简依赖减轻构建负担。分层构建利用底层共享减少重复工作。构建缓存存储以往结果，避免重复工序，显著提速。这些策略共同作用，有效提高构建效率与质量。
实时数仓Hologres构建环境问题之Dockerfile描述如何解决
在制品构建时明确依赖版本可避免因版本变动引起的构建差异，确保一致性与可预测性。通过Dockerfile指定确切版本的依赖与环境，能够跨平台重现相同的构建环境。为保证构建脚本一致性，应采用与业务代码解耦的构建脚本，并严格控制环境变量。构建准确性和速度都很重要，但通常准确性优先，确保制品质量稳定可靠。
实时数仓Hologres容器镜像问题之优化私有化部署如何解决
容器镜像常遇问题包括：将过多组件打包至单一容器、使用systemd导致状态不一致、私有部署中传输未优化的镜像包及基础镜像频繁下发致网络拥堵。应采用轻量化基础镜像，明确镜像版本，并利用镜像层复用来优化。[了解更多](https://developer.aliyun.com/ask/666077)。
避免容器臃肿的方法是选用精简基础镜像，固定镜像版本，并通过镜像层复用来减少重复内容，实现高效部署。[查看详情](https://developer.aliyun.com/ask/666078)。
实时数仓Hologres容器技术问题之应用底层技术如何解决
容器技术如Docker基于Linux的namespace与cgroup技术，提供进程隔离与资源限制。这些技术早已有之，但未广泛普及。Docker创新性地提供了可分发的容器镜像格式，简化部署流程，从而促进了容器技术的大规模采用。
实时数仓Hologres交付问题之标准化如何解决
Hologres在阿里巴巴内部经受了多年双11高负载、高吞吐的生产考验，展现高性能与高可用性。它为企业数字化转型提供大规模实时数据仓库解决方案，助力企业实现高效数据分析与应用。更多信息可见[此处](https://developer.aliyun.com/ask/666064)及[此处](https://developer.aliyun.com/ask/666065)。
实时数仓Hologres集群问题之瓶颈如何解决
Kubernetes的kubelet每10秒向kube-apiserver上报一次心跳，可能对apiserver及ETCD带来写压力，尤其在大规模集群（如5000节点）中更为显著。
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