实时数仓 Hologres

一站式实时数仓Hologres整体能力介绍—2024实时数仓Hologres公开课 01

本次案例主要分享森马集团面对多年自建的多套数仓产品体系，通过阿里云MaxCompute+Hologres+DataWorks统一数仓平台，保障数据生产稳定性与数据质量，减少ETL链路及计算时间，每年数仓整体费用从300多万降到180万。

通过Hologres+Flink构建易用、统一的企业级实时数仓。

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。

本文主要介绍Hologres+Flink构建的企业级实时数仓，实现全链路的数据实时计算、实时写入、实时更新、实时查询。

曹操出行实时计算负责人-林震对于曹操出行基于Hologres+Flink的实时数仓建设进行演讲

本文介绍了通过阿里云Hologres、函数计算FC和通义千问Qwen3构建企业级数据分析Agent的解决方案。大模型在数据分析中潜力巨大，但面临实时数据接入与跨系统整合等挑战。MCP（模型上下文协议）提供标准化接口，实现AI模型与外部资源解耦。方案利用SSE模式连接，具备高实时性、良好解耦性和轻量级特性。Hologres作为高性能实时数仓，支持多源数据毫秒级接入与分析；函数计算FC以Serverless模式部署，弹性扩缩降低成本；Qwen3则具备强大的推理与多语言能力。用户可通过ModelScope的MCP Playground快速体验，结合TPC-H样例数据完成复杂查询任务。

本文由DataWorks PD王喆分享，介绍DataWorks数据集成同步至Hologres的能力。DataWorks提供低成本、高效率的全场景数据同步方案，支持离线与实时同步。通过Serverless资源组，实现灵活付费与动态扩缩容，提升隔离性和安全性。文章还详细演示了MySQL和ClickHouse整库同步至Hologres的过程。

本文由钟昌宏（大宏）分享，主题为Hologres 3.0新功能——Hologres查询队列（Query Queue）的使用场景、基本用法及入门实践。内容涵盖四个部分：查询队列的基本介绍、并发控制与排队能力、查询隔离与熔断，以及如何在管控台观察计算组或实例使用查询队列的情况。通过分类器管理、匹配规则等机制，实现对不同类型Query的灵活控制，并结合Serverless Computing提升系统稳定性与成功率。适用于数据写入与查询任务的优化场景。

本文由赵红梅（Hologres PD）撰写，分享如何利用诊断与调优工具提升SQL和数据库异常的全方位诊断能力，增强实例稳定性。内容涵盖五个部分：事前通过监控指标实时监控；事中通过活跃日志发现并处理问题；事后通过慢Query日志与Query洞察诊断性能瓶颈；成本治理借助表管理工具优化资源；以及利用诊断工具实现长期稳定性治理。具体包括CPU、内存、I/O等监控指标设置，慢Query优化，错Query治理，SQL诊断报告生成，表Meta问题修复及表索引诊断报告的应用，全面覆盖实例监控、问题定位、性能优化和成本控制等方面。

本文由骆撷冬（Hologres PD）撰写，围绕Hologres计算组实例与分时弹性的入门实践展开。内容分为三部分：第一部分介绍Hologres计算组实例的原理与架构，解决负载隔离、资源浪费、大任务和运维难题；第二部分演示计算组实例的入门实践，包括管理、授权、连接及监控等操作；第三部分讲解分时弹性的使用，涵盖配置方法、成本优化及监控告警。通过具体案例与操作步骤，帮助用户更好地理解和应用Hologres的弹性计算能力。

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。

本文探讨了LLM大模型在数据分析领域的挑战，并介绍了Hologres结合MCP协议和LLM搭建数据分析Agent的解决方案。传统LLM存在实时数据接入能力不足、上下文记忆短等问题，而Hologres通过高性能数据分析能力和湖仓一体支持，解决了这些痛点。MCP协议标准化了LLM与外部系统的连接，提升集成效率。文中详细描述了如何配置Hologres MCP Server与Claude Desktop集成，并通过TPC-H样例数据展示了分析流程和效果。最后总结指出，该方案显著提高了复杂分析任务的实时性和准确性，为智能决策提供支持。

本文由Hologres PD赵红梅分享，主题为Dynamic Table快速入门。内容分为三部分：一是介绍Dynamic Table，包括其在实时数仓中的应用场景及技术实现；二是讲解Dynamic Table的使用方法与实操，涵盖全量、增量及混合刷新模式的创建与操作；三是提供使用建议，如选择刷新模式、监控延迟、分区表应用及计算资源分配等。此外，还对比了Dynamic Table与其他产品（如DIS异步物化视图和Snowflake Dynamic Tables）的功能差异，并推荐下载Hologres 3.0实践手册以深入了解一体化实时湖仓平台的最新功能。

本文介绍如何使用PAI-EAS部署基于QwQ大模型的RAG服务，并关联Hologres引擎实例。Hologres与达摩院自研高性能向量计算软件库Proxima深度整合，支持高性能、低延时、简单易用的向量计算能力。通过PAI-EAS，用户可以一键部署集成大语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）技术的对话系统服务，显著缩短部署时间并提升问答质量。具体步骤包括准备Hologres向量检索库、部署RAG服务、通过WebUI页面进行模型推理验证及API调用验证。Hologres支持高性能向量计算，适用于复杂任务的动态决策，帮助克服大模型在领域知识局限、信息更新滞后和误导性输出等方面的挑战。

本文介绍如何使用PAI-EAS部署基于DeepSeek大模型的RAG（检索增强生成）服务，并关联Hologres引擎实例。Hologres与阿里云自研高性能向量计算软件库Proxima深度整合，支持高性能、低延时的向量计算能力。通过PAI-EAS，用户可以一键部署集成了大语言模型和RAG技术的对话系统服务，显著缩短部署时间，并提高问答质量。部署步骤包括准备Hologres向量检索库、部署基于DeepSeek的RAG服务、通过WebUI进行模型推理验证，以及通过API调用进行模型推理验证。Hologres还提供了特色功能支持，如高性能向量计算等。

Hologres V3.0引入查询队列功能，实现请求有序处理、负载均衡和资源管理，特别适用于高并发场景。该功能通过智能分类和调度，确保复杂查询不会垄断资源，保障系统稳定性和响应效率。在电商等实时业务中，查询队列优化了数据写入和查询处理，支持高效批量任务，并具备自动流控、隔离与熔断机制，确保核心业务不受干扰，提升整体性能。

Hologres 是一款强大的实时数仓，支持海量数据的高效存储与快速查询。Table Group 和 Shard Count 是其核心概念，前者管理数据分片，后者指定分片数量。合理配置二者可显著提升性能。Table Group 实现资源共享与协同管理，Shard Count 根据数据量和读写模式优化分片，确保高效处理。结合业务需求进行动态调整，可充分发挥 Hologres 的潜力，助力企业数字化转型。

本文介绍了 Hologres 索引的概念、类型及在实际场景中的应用。Hologres 是阿里云的一款强大数据库产品，其索引功能显著提升了数据查询性能。文章详细探讨了 B 树索引、哈希索引和位图索引的特点及应用场景，并介绍了索引的创建和维护方法。此外，还列举了 Hologres 中的重要参数设置及其使用限制，最后通过电商、金融、物流和社交媒体等领域的具体案例，展示了索引在不同场景下的实用价值。

2024年云栖大会，Hologres 3.0全新升级为一体化实时湖仓平台，通过统一数据平台实现湖仓存储一体、多模式计算一体、分析服务一体、Data+AI 一体，发布 Dynamic Table、External Database、分时弹性、Query Queue、NL2SQL 等众多新的产品能力，实现一份数据、一份计算、一份服务，极大提高数据开发及应用效率。同时，Hologres 的预付费实例年付折扣再降15%，仅需7折，不断帮助企业降低数据管理成本，赋能业务增长。

一文带你详细了解基于hologres搭建轻量OLAP分析平台解决方案的优与劣