# 实时数仓 Hologres #
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十大行业经典案例！Apache Flink 的 40 个最佳实践
如今，Apache Flink 行业应用几何？在降本增效的需求驱动下，企业如何实现数据与算力价值最大化？本文整理了 Flink 社区近一年的社区案例，并按照行业进行分类，供大家参考！
什么是实时数仓？实时数仓又有哪些应用场景？
实时数仓是一种能实现秒级数据更新和分析的系统，适用于电商、金融、物流等需要快速响应的场景。相比传统数仓，它具备更高的时效性和并发处理能力，能够帮助企业及时捕捉业务动态，提升决策效率。本文详细解析了其实现架构与核心特点，并结合实际案例说明其应用价值。
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从Lambda架构到Kappa架构再到？浅谈未来数仓架构设计~
Linked大佬Jay Kreps曾发表过一篇博客，简单阐述了他对数据仓库架构设计的一些想法。从Lambda架构的缺点到提出基于实时数据流的Kappa架构。本文将在Kappa架构基础上，进一步谈数仓架构设计。
现代实时数仓和重要性已经越来越高，离线数仓积累的历史数据又很难被抛弃。采用新型的数仓架构，融合实时数仓和离线数仓的优点是一个值得讨论的话题。本文结合ECS的设计模式，探讨了如何设计了一套全新的混合数仓架构。
基于实时深度学习的推荐系统架构设计和技术演进
整理自 5 月 29 日 阿里云开发者大会，秦江杰和刘童璇的分享，内容包括实时推荐系统的原理以及什么是实时推荐系统、整体系统的架构及如何在阿里云上面实现，以及关于深度学习的细节介绍
构建 Streaming Lakehouse：使用 Paimon 和 Hudi 的性能对比
Apache Paimon 和 Apache Hudi 作为数据湖存储格式，有着高吞吐的写入和低延迟的查询性能，是构建数据湖的常用组件。本文将在阿里云EMR 上，针对数据实时入湖场景，对 Paimon 和 Hudi 的性能进行比对，然后分别以 Paimon 和 Hudi 作为统一存储搭建准实时数仓。
基于阿里云PAI平台搭建知识库检索增强的大模型对话系统
基于原始的阿里云计算平台产技文档，搭建一套基于大模型检索增强答疑机器人。本方案已在阿里云线上多个场景落地，将覆盖阿里云官方答疑群聊、研发答疑机器人、钉钉技术服务助手等。线上工单拦截率提升10+%，答疑采纳率70+%，显著提升答疑效率。
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数据仓库、数据湖、流批一体，终于有大神讲清楚了！
数据仓库，数据湖，包括Flink社区提的流批一体，它们到底能解决什么问题？今天将由阿里云研究员从解决业务问题出发，将问题抽丝剥茧，从技术维度娓娓道来：为什么你需要数据湖或者数据仓库解决方案？它的核心难点与核心问题在哪？如果想稳定落地，系统设计该怎么做？
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。
【最佳实践】实时计算Flink在IoT行业的实时数仓建设实践
据 IDC 估计，到 2020 年物联网将在全球范围内产生 1.46 万亿美元的价值。据预测，届时中国的物联网市场规模将超过 1.8 万亿人民币。
基于DataWorks搭建新零售数据中台
文章作者：许日（欢伯），在2016年盒马早期的时候，转到盒马事业部作为在线数据平台的研发负责人，现任阿里云计算平台DataWorks建模引擎团队负责人。
文章简介：本篇文章向大家分享新零售企业如何基于DataWorks搭建数据中台，从商业模式及业务的设计，到数据中台的架构设计与产品选型，再到数据中台搭建的最佳实践，最后利用数据中台去反哺业务，辅助人工与智能的决策。
内容贡献：李启平（首义），盒马从初创至今的数据研发负责人，有非常资深的数仓及数据中台建设的经验，原阿里巴巴国际业务数仓负责人。
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