# 实时数仓 Hologres #
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Hologres揭秘：高性能原生加速MaxCompute核心原理
Hologres技术揭秘系列持续更新中，本期我们将带来Hologres高性能原生加速查询MaxCompute的技术原理解析。
Hologres+MaxCompute数据仓库服务化详解
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。
使用Hologres加速OSS数据湖数据
本教程以ORC格式数据为例，上传数据至OSS，通过DLF获取元数据，使用Hologres进行外表加速查询和内表查询。基于大规模、周期性数仓的湖仓一体能力请参考MaxCompute湖仓一体
数仓架构“瘦身”，Hologres 5000CU时免费试用
Hologres基于创新的HSAP架构，可以将您原先数仓架构中的OLAP系统（Greenplum、Presto、Impala、ClickHouse）、KV数据库/Serving系统（HBase、Redis）统一在一个大数据计算引擎中，并提供快速的离线实时一体化分析能力。
实时数仓Hologres OLAP场景核心能力介绍
Hologres提供统一、实时、弹性、易用的一站式实时数仓引擎，解决复杂OLAP难题。
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。
【行业应用】阿里云实时计算 Flink 版金融行业解决方案
基于实时计算 Flink 版的解决方案可帮助金融机构从容应对上述挑战，通过 Flink 构建实时数仓、实时反欺诈系统，助力金融机构快速构建实时风控体系。
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。
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。
数据仓库介绍与实时数仓案例
1.数据仓库简介
数据仓库是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。
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