# 实时数仓 Hologres #
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体验《基于hologres搭建轻量OLAP分析平台》解决方案并进行部署
《基于HoloGres搭建轻量OLAP分析平台》解决方案详尽介绍了HoloGres基础、OLAP原理及平台架构设计等内容。涵盖数据模型设计、加载流程、查询优化及安全性能考虑等多方面，适合有一定背景知识的读者深入理解和实践。然而，对于初学者而言，可能需要更多概念解释。方案在数据迁移、高级查询优化及安全配置等方面提供了指导，但仍需注意潜在的环境兼容性、配置错误及性能瓶颈等问题。通过参考官方文档和社区资源，用户可以解决常见问题并根据实际需求进行调整优化，以实现高效的数据分析。
评测报告：《基于Hologres搭建轻量OLAP分析平台》
这份评测报告包含了具体的使用体验、遇到的问题以及建设性的改进建议
手把手体验Hologres的OLAP数据分析
本方案基于阿里云实时数仓Hologres与DataWorks数据集成，实现数据库RDS到Hologres的实时同步，充分发挥Hologres强大的查询分析能力，提供一站式高性能OLAP数据分析。Hologres支持标准SQL，无缝对接主流BI工具，适用于多种场景。方案包括创建VPC、开通Hologres、开通DataWorks、创建公网NAT、建立Hologres表、实时同步数据、OLAP分析及资源清理等步骤，为轻量级OLAP分析平台搭建奠定基础。
如何创建2024云栖Openlake测试项目和配置环境
2024年云栖大会，MaxCompute 多项重磅产品新功能邀测发布，新特性包括 支持OpenLake的湖仓一体2.0、Object Table支持SQL或MaxFrame处理非结构化数据、Delta Table增量表格式、基于增量物化视图的增量计算、MCQA2.0 SQL引擎查询加速等。其相关特性将在中国区 公共云 北京、上海、杭州、深圳Region 上线开放试用。本文以最佳实践的方式，帮助您创建MaxCompute和周边产品 在Openlake解决方案demo中需要准备的实例、项目和开发环境，并完成配置。欢迎您玩转云栖邀测demo，体验新功能。
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。
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