# 实时数仓 Hologres #
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饿了么基于Flink+Paimon+StarRocks的实时湖仓探索
饿了么的实时数仓经历了多个阶段的演进。初期通过实时ETL、报表应用、联动及监控构建基础架构，随后形成了涵盖数据采集、加工和服务的整体数据架构。1.0版本通过日志和Binlog采集数据，但在研发效率和数据一致性方面存在问题。2.0版本通过Dataphin构建流批一体化系统，提升了数据一致性和研发效率，但仍面临新业务适应性等问题。最终，饿了么选择Paimon和StarRocks作为实时湖仓方案，显著降低了存储成本并提高了系统稳定性。未来，将进一步优化带宽瓶颈、小文件问题及权限控制，实现更多场景的应用。
方案内容的技术细节评估
该方案通过明确的文档指导、可用的代码示例及数据分析需求评估，提升用户体验。文档需详列操作步骤与资源要求，并提供异常处理指南；代码示例应保持更新，附带错误处理与必要注释；方案需评估数据处理规模、复杂分析功能及实时性需求，以确定是否需额外优化或补充策略。总体而言，方案在基础架构描述上表现良好，但需在技术细节等方面进一步完善。
基于 Hologres 搭建轻量 OLAP 分析平台评测报告
【9月更文第6天】开作为互联网手游公司的产品经理和项目经理，数据分析对于我们的业务至关重要。我们一直在寻找高效、可靠的数据分析解决方案，以更好地了解玩家行为、优化游戏体验和提升运营效率。近期，我们体验并部署了《基于 Hologres 搭建轻量 OLAP 分析平台》解决方案，以下是我们对该方案的评测报告。
大数据&AI产品月刊【2024年8月】
大数据& AI 产品技术月刊【2024年8月】，涵盖本月技术速递、产品和功能发布、市场和客户应用实践等内容，帮助您快速了解阿里云大数据& AI 方面最新动态。
阿里云Hologres：一站式轻量级OLAP分析平台的全面评测
在数据驱动决策的今天，企业对高效、灵活的数据分析平台的需求日益增长。阿里云的Hologres，作为一站式实时数仓引擎，提供了强大的OLAP（在线分析处理）分析能力。本文将对Hologres进行深入评测，探讨其在多源集成、性能、易用性以及成本效益方面的表现。
阿里云 Hologres OLAP 解决方案评测
随着大数据时代的到来，企业面临着海量数据的挑战，如何高效地进行数据分析和决策变得尤为重要。阿里云推出的 Hologres OLAP（在线分析处理）解决方案，旨在为用户提供快速、高效的数据分析能力。本文将深入探讨 Hologres OLAP 的特点、优势以及应用场景，并针对方案的技术细节、部署指导、代码示例和数据分析需求进行评测。
基于阿里云Hologres和DataWorks数据集成的方案
基于阿里云Hologres和DataWorks数据集成的方案
评测报告：《基于Hologres搭建轻量OLAP分析平台》
评测报告：《基于Hologres搭建轻量OLAP分析平台》
Hologres 在大数据实时处理中的应用
【9月更文第1天】随着大数据技术的发展，实时数据处理成为企业获取竞争优势的关键。传统的批处理框架虽然在处理大量历史数据时表现出色，但在应对实时数据流时却显得力不从心。阿里云的 Hologres 是一款全托管、实时的交互式分析服务，它不仅支持 SQL 查询，还能够与 Kafka、MaxCompute 等多种数据源无缝对接，非常适合于实时数据处理和分析。
Hologres 在 BI 场景中的应用
【9月更文第1天】随着企业对实时数据分析的需求不断增加，传统的批处理方式已经无法满足现代业务决策的速度要求。Hologres，作为一款专为在线分析处理（OLAP）设计的实时数仓解决方案，提供了高性能的查询能力，能够支持大规模数据集的实时分析需求。本文将探讨 Hologres 在商业智能（BI）场景中的应用，包括如何集成 BI 工具以提供实时数据洞察，并加速决策过程。
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