实时数仓 Hologres
本技术圈将为大家分析有关阿里云产品Hologres的最新产品动态、技术解读等,也欢迎大家加入钉钉群--实时数仓Hologres交流群32314975
一站式实时数仓Hologres整体能力介绍—2024实时数仓Hologres公开课 01
一站式实时数仓Hologres整体能力介绍—2024实时数仓Hologres公开课 01
森马基于MaxCompute+Hologres+DataWorks构建数据中台
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。

实时数仓Hologres V2.2发布,Serverless Computing降本20%
实时数仓Hologres V2.2发布,Serverless Computing降本20%
实时湖仓增强,Hologres + Flink构建企业级实时数仓
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。
Hologres+函数计算+Qwen3,对接MCP构建企业级数据分析 Agent
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。

Hologres实时数仓在B站游戏的建设与实践
本文介绍了B站游戏业务中实时数据仓库的构建与优化过程。为满足日益增长的数据实时性需求,采用了Hologres作为核心组件优化传统Lambda架构,实现了存储层面的流批一体化及离线-实时数据的无缝衔接。文章详细描述了架构选型、分层设计(ODS、DWD、DIM、ADS)及关键技术挑战的解决方法,如高QPS点查、数据乱序重写等。目前,该实时数仓已广泛应用于运营分析、广告投放等多个场景,并计划进一步完善实时指标体系、扩展明细层应用及研发数据实时解析能力。
DataWorks数据集成同步至Hologres能力介绍
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。
查询队列(Query Queue)快速入门
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。
Hologres诊断与优化快速入门
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。
Hologres计算组实例&分时弹性入门实践
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。
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。
MCP+Hologres+LLM搭建数据分析Agent
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。
Hologres Dynamic Table快速入门
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。
基于QwQ-32B+Hologres+PAI搭建 RAG 检索增强对话系统
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。
Hologres × PAI × DeepSeek 搭建 RAG 检索增强对话系统
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。

13个专题6万字详解,Hologres一体化实时湖仓实践手册
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+Al 一体,发布全新 Dynamic Table、External Database、分时弹性、Query Queue、NL2SQL 等能力,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。
Hologres 查询队列全面解析
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。
深入解析 Hologres Table Group 与 Shard Count
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。
Hologres 索引:概念与实用场景
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。
【云栖实录】Hologres3.0全新升级:一体化实时湖仓平台
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。