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用友畅捷通基于阿里云 EMR StarRocks 搭建实时湖仓实战分享
本文从用友畅捷通公司介绍及业务背景；数据仓库技术选型、实际案例及未来规划等方面，分享了用友畅捷通基于阿里云 EMR StarRocks 搭建实时湖仓的实战经验。
Hologres V2.1版本发布，新增计算组实例构建高可用实时数仓
新增弹性计算组实例，解决实时数仓场景下分析性能、资源隔离、高可用、弹性扩缩容等核心问题，同时新增多种用户分析函数与实时湖仓Paimon格式支持，COUNT DISTINCT优化显著提升查询效率。
Hologres实时湖仓能力入门实践
本文由武润雪（栩染）撰写，介绍Hologres 3.0版本作为一体化实时湖仓平台的升级特性。其核心能力包括湖仓存储一体、多模式计算一体、分析服务一体及Data+AI一体，极大提升数据开发效率。文章详细解析了两种湖仓架构：MaxCompute + Hologres实现离线实时一体化，以及Hologres + DLF + OSS构建开放湖仓架构，并深入探讨元数据抽象、权限互通等重点功能，同时提供具体使用说明与Demo演示。
云上玩转Qwen3系列之三：PAI-LangStudio x Hologres构建ChatBI数据分析Agent应用
PAI-LangStudio 和 Qwen3 构建基于 MCP 协议的 Hologres ChatBI 智能 Agent 应用，通过将 Agent、MCP Server 等技术和阿里最新的推理模型 Qwen3 编排在一个应用流中，为大模型提供了 MCP+OLAP 的智能数据分析能力，使用自然语言即可实现 OLAP 数据分析的查询效果，减少了幻觉。开发者可以基于该模板进行灵活扩展和二次开发，以满足特定场景的需求。
腾讯看点基于 Flink 的实时数仓及多维实时数据分析实践
当业务发展到一定规模，实时数据仓库是一个必要的基础服务。从数据驱动方面考虑，多维实时数据分析系统的重要性也不言而喻。但是当数据量巨大的情况下，拿腾讯看点来说，一天上报的数据量达到万亿级的规模，要实现极低延迟的实时计算和亚秒级的多维实时查询是有技术挑战的。
Hologres X TapTap，毫秒级实时在线推荐
本文将会介绍TapTap基于Hologres在实时推荐场景的最佳实践。
Hologres RoaringBitmap实践，千亿级画像数据秒级分析
本文将会分享Hologres RoaringBitmap 方案在画像分析的应用实践，实现更快更准的画像分析。
python使用DBUtil连接池封装psycopg2/hologres
这段代码是一个Python类`PsycopgConn`，用于管理PostgreSQL数据库连接池。类使用了`dbutils.pooled_db.PooledDB`来创建连接池，支持多线程，并提供了获取连接、关闭连接池、执行查询（`SelectSql`）、插入（`InsertSql`）和更新（`UpdateSql`）SQL的方法。类实现单例模式以确保只有一个实例存在。连接配置包括主机、端口等
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