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Flink+Paimon+Hologres 构建实时湖仓数据分析
本文整理自阿里云高级专家喻良，在 Flink Forward Asia 2023 主会场的分享。
实时数仓 Hologres产品使用合集之报错：ORCA failed to produce a plan : PlStmt Translation: Group by key is type of imprecise not supported如何解决
实时数仓Hologres是阿里云推出的一款高性能、实时分析的数据库服务，专为大数据分析和复杂查询场景设计。使用Hologres，企业能够打破传统数据仓库的延迟瓶颈，实现数据到决策的无缝衔接，加速业务创新和响应速度。以下是Hologres产品的一些典型使用场景合集。
实时数仓 Hologres产品使用合集之如何转义字符串中的单引号
实时数仓Hologres的基本概念和特点：1.一站式实时数仓引擎：Hologres集成了数据仓库、在线分析处理(OLAP)和在线服务(Serving)能力于一体，适合实时数据分析和决策支持场景。2.兼容PostgreSQL协议：Hologres支持标准SQL（兼容PostgreSQL协议和语法），使得迁移和集成变得简单。3.海量数据处理能力：能够处理PB级数据的多维分析和即席查询，支持高并发低延迟查询。4.实时性：支持数据的实时写入、实时更新和实时分析，满足对数据新鲜度要求高的业务场景。5.与大数据生态集成：与MaxCompute、Flink、DataWorks等阿里云产品深度融合，提供离在线
DataWorks产品使用合集之实时同步任务的配置参数主要包括哪些
DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台，提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案，帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述，涵盖数据处理的各个环节。
OneSQL OLAP实践问题之实时数仓中数据的分层如何解决
OneSQL OLAP实践问题之实时数仓中数据的分层如何解决
Hologres 的高可用性与容灾解决方案
【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，数据仓库不仅要具备高性能的查询能力，还需要具备高可用性和灾难恢复的能力。Hologres 作为一款基于 PostgreSQL 的实时数仓服务，不仅提供了强大的在线分析处理（OLAP）功能，还内置了一系列高可用性和容灾机制。本文将详细介绍 Hologres 的高可用架构，并提供实现容灾备份的具体方案。
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
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。
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。
DataWorks
DataWorks是阿里巴巴推出的智能化大数据开发与治理平台，支持数据仓库、数据湖等架构，集成多种阿里云大数据计算服务，如MaxCompute、Hologres等，助力政府、金融、零售等行业实现数据全生命周期管理，推动数字化转型和数据资产增值。
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