实时数仓 Hologres产品使用合集之要将CTAS映射到其他工具或系统中,该怎么操作

简介: 实时数仓Hologres的基本概念和特点:1.一站式实时数仓引擎:Hologres集成了数据仓库、在线分析处理(OLAP)和在线服务(Serving)能力于一体,适合实时数据分析和决策支持场景。2.兼容PostgreSQL协议:Hologres支持标准SQL(兼容PostgreSQL协议和语法),使得迁移和集成变得简单。3.海量数据处理能力:能够处理PB级数据的多维分析和即席查询,支持高并发低延迟查询。4.实时性:支持数据的实时写入、实时更新和实时分析,满足对数据新鲜度要求高的业务场景。5.与大数据生态集成:与MaxCompute、Flink、DataWorks等阿里云产品深度融合,提供离在线

问题一:Hologres ctas怎么映射呢?

Hologres ctas怎么映射呢?



参考答案:

元数据管理,mysql表的结构详情



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问题二:Hologres这个字段是怎么来的,上游的字段还是新增的计算列?

Hologres这个字段是怎么来的,上游的字段还是新增的计算列?



参考答案:

mysql的元数据列



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问题三:Hologres r1.3.30版本升级到2.0有什么风险点没? 有指导的SOP文档没?

Hologres r1.3.30版本升级到2.0有什么风险点没? 有指导的SOP文档没?



参考答案:

https://help.aliyun.com/zh/hologres/user-guide/instance-upgrades/?spm=a2c4g.11186623.0.0.423f6862ygJNVt



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问题四:Hologres的mc 离线数据 和 Flink 的实时数据合并有好的方案吗?

Hologres的mc 离线数据 和 Flink 的实时数据合并有好的方案吗, 还有 mc 同步 holo 有增量方案吗?



参考答案:

Hologres与Flink可以深度集成,实现实时数据合并。首先,Flink将数据源写入Hologres,形成ODS层。然后,Flink订阅ODS层的Binlog进行加工,形成DWD层再次写入Hologres。接着,Flink订阅DWD层的Binlog,通过计算形成DWS层,再次写入Hologres。这种方式的优势在于它解决了传统实时数仓解决方案的中间层数据不易查、不易更新、不易修正的问题,并且每一层数据都可单独对外提供服务,数据的高效复用,真正实现了数仓分层复用的目标。此外,无论是实时数据还是离线数据接入Hologres之后,都能使用Hologres对数据进行分析。

对于Hologres mc的同步增量方案,你可以选择全量同步或增量同步。如果你需要进行一次性全量或周期性全量同步,你需要勾选全量同步。如果你需要进行一次性增量或周期性增量同步,你需要勾选增量同步。此外,还支持先进行全量数据迁移,然后再实时同步增量数据至目标端,以及单独进行实时增量数据同步。在同步过程中,需要注意MaxCompute的分区与Hologres无强映射关系,MaxCompute的分区字段映射至Hologres为普通字段。



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问题五:Hologres这个文档是有问题的吗?

Hologres这个文档是有问题的吗?



参考答案:

holo字段要timestamptz类型



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本教程基于GitHub Archive公开数据集,通过DataWorks将GitHub中的项⽬、行为等20多种事件类型数据实时采集至Hologres进行分析,同时使用DataV内置模板,快速搭建实时可视化数据大屏,从开发者、项⽬、编程语⾔等多个维度了解GitHub实时数据变化情况。
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