# 实时数仓 Hologres #
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云端问道5期方案教学-基于 Hologres 轻量实时的高性能OLAP分析
本文介绍了基于Hologres的轻量实时高性能OLAP分析方案，涵盖OLAP典型应用场景及Hologres的核心能力。Hologres是阿里云的一站式实时数仓，支持多种数据源同步、多场景查询和丰富的生态工具。它解决了复杂OLAP场景中的技术栈复杂、需求响应慢、开发运维成本高、时效性差、生态兼容弱、业务间相互影响等难题。通过与ClickHouse对比，Hologres在性能、写入更新、主键支持等方面表现更优。文中还展示了小红书、乐元素等客户案例，验证了Hologres在实际应用中的优势，如免运维、查询快、成本节约等。
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。
云端问道5期实践教学-基于Hologres轻量实时的高性能OLAP分析
本文基于Hologres轻量实时的高性能OLAP分析实践，通过云起实验室进行实操。实验步骤包括创建VPC和交换机、开通Hologres实例、配置DataWorks、创建网关、设置数据源、创建实时同步任务等。最终实现MySQL数据实时同步到Hologres，并进行高效查询分析。实验手册详细指导每一步操作，确保顺利完成。
Hologres+Paimon构建一体化实时湖仓
Hologres 3.0全新升级，面向未来的一体化实时湖仓。它支持多种Table Format，提供湖仓存储、多模式计算、分析服务和Data+AI一体的能力。Hologres与Paimon结合，实现统一元数据管理、极速查询性能、增量消费及ETL功能。Dynamic Table支持流式、增量和全量三种刷新模式，满足不同业务需求，实现一份数据、一份SQL、一份计算的多模式刷新。该架构适用于高时效性要求的场景，也可用于成本敏感的数据共享场景。
MaxCompute近实时数仓能力升级
本文介绍了阿里云自研的离线实时一体化数仓，重点涵盖MaxCompute和Hologres两大产品。首先阐述了两者在ETL处理、AP分析及Serverless场景中的核心定位与互补关系。接着详细描述了MaxCompute在近实时能力上的升级，包括Delta Table形态、增量计算与查询支持、MCQ 2.0的优化等关键技术，并展示了其性能提升的效果。最后展望了未来在秒级数据导入、多引擎融合及更高效资源利用方面的改进方向。
湖仓融合：MaxComputee与Hologres基于OpenLake的湖上解决方案
本次主题探讨湖仓融合：MaxCompute与Hologres基于OpenLake的湖上解决方案。首先从数据湖和数据仓库的历史及业界解决方案出发，分析湖仓融合的两种思路；接着针对国内问题，介绍阿里云如何通过MaxCompute和Hologres解决湖仓融合中的挑战，特别是在非结构化数据处理方面的能力。最后，重点讲解Object Table为湖仓增添了SQL生态的非结构化数据处理能力，提升数据处理效率和安全性，使用户能够在云端灵活处理各类数据。
Paimon 1.0: Unified Lake Format for Data + AI
本文整理自阿里云智能开源湖存储负责人李劲松在Flink Forward Asia 2024上海站主论坛的演讲。Apache Paimon于今年3月成为顶级项目，计划发布1.0版本，目标是Unified Lake Format for Data + AI，解决数据处理与AI应用中的关键问题。Paimon结合Flink打造Streaming Lakehouse解决方案，已在阿里巴巴集团及多个行业中广泛应用。来自淘天、抖音和vivo的嘉宾分享了基于Paimon + Flink技术栈的数据湖实时处理与分析实践案例。内容涵盖大数据从业者面临的痛点、Paimon的发展历程及大厂的应用经验。
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