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

本文涉及的产品
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
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



关于本问题的更多回答可点击进行查看:


https://developer.aliyun.com/ask/577745


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



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/577744



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



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/577743



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。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/577104



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



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/577103

相关实践学习
基于Hologres轻松玩转一站式实时仓库
本场景介绍如何利用阿里云MaxCompute、实时计算Flink和交互式分析服务Hologres开发离线、实时数据融合分析的数据大屏应用。
相关文章
|
3月前
|
存储 运维 搜索推荐
实时数仓Hologres发展问题之Hologres在无人车送货场景中的应用如何解决
实时数仓Hologres发展问题之Hologres在无人车送货场景中的应用如何解决
44 2
|
1月前
|
机器学习/深度学习 监控 搜索推荐
从零开始构建:使用Hologres打造个性化推荐系统的完整指南
【10月更文挑战第9天】随着互联网技术的发展,个性化推荐系统已经成为许多在线服务不可或缺的一部分。一个好的推荐系统可以显著提高用户体验,增加用户粘性,并最终提升业务的转化率。本指南将详细介绍如何使用阿里云的Hologres数据库来构建一个高效的个性化推荐系统。我们将涵盖从数据准备、模型训练到实时推荐的整个流程。
181 0
|
3月前
|
SQL NoSQL 关系型数据库
实时数仓Hologres发展问题之实时数仓的类数据库化与HTAP数据库的差异如何解决
实时数仓Hologres发展问题之实时数仓的类数据库化与HTAP数据库的差异如何解决
54 2
|
3月前
|
数据采集 运维 双11
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
67 2
|
3月前
|
存储 边缘计算 运维
实时数仓Hologres发展问题之实时数仓对Lambda架构的问题如何解决
实时数仓Hologres发展问题之实时数仓对Lambda架构的问题如何解决
63 2
|
1月前
|
SQL 分布式计算 数据挖掘
加速数据分析:阿里云Hologres在实时数仓中的应用实践
【10月更文挑战第9天】随着大数据技术的发展,企业对于数据处理和分析的需求日益增长。特别是在面对海量数据时,如何快速、准确地进行数据查询和分析成为了关键问题。阿里云Hologres作为一个高性能的实时交互式分析服务,为解决这些问题提供了强大的支持。本文将深入探讨Hologres的特点及其在实时数仓中的应用,并通过具体的代码示例来展示其实际应用。
154 0
|
3月前
|
存储 分布式计算 数据挖掘
实时数仓 Hologres 问题之适用于业务场景的实时数仓如何搭建
实时数仓 Hologres 问题之适用于业务场景的实时数仓如何搭建
|
3月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
实时数仓 Hologres操作报错合集之Flink CTAS Source(Mysql) 表字段从可空改为非空的原因是什么
实时数仓Hologres是阿里云推出的一款高性能、实时分析的数据库服务,专为大数据分析和复杂查询场景设计。使用Hologres,企业能够打破传统数据仓库的延迟瓶颈,实现数据到决策的无缝衔接,加速业务创新和响应速度。以下是Hologres产品的一些典型使用场景合集。
|
3月前
|
Java 数据库连接 数据库
实时数仓 Hologres产品使用合集之怎么查询版本
实时数仓Hologres是阿里云推出的一款高性能、实时分析的数据库服务,专为大数据分析和复杂查询场景设计。使用Hologres,企业能够打破传统数据仓库的延迟瓶颈,实现数据到决策的无缝衔接,加速业务创新和响应速度。以下是Hologres产品的一些典型使用场景合集。
|
3月前
|
存储 分布式计算 DataWorks
DataWorks产品使用合集之在本地客户端一直无法连接ADB MySQL,是什么原因
DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台,提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案,帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述,涵盖数据处理的各个环节。

热门文章

最新文章

相关产品

  • 实时数仓 Hologres