实时数仓 Hologres数据分析的相关内容

阿里云文档 2024-12-18

基于Flink+MongoDB+Hologres的用户行为数据分析

用户行为数据通常具有庞大的数据量，存储成本较高，且缺乏统一的格式，导致处理难度较大。常用的宽表模型虽查询效率高，但冗余度高、存储空间大、维护复杂，更新慢。本文基于Flink+MongoDB+Hologres更好地实现宽表的数据分析，以游戏行业的用户行为数据分析为示例，构建用户行为数据宽表进行数据分析的方案。

文章 2024-12-12 来自：开发者社区

方案实践测评 | DataWorks集成Hologres构建一站式高性能的OLAP数据分析

DataWorks基于阿里云ODPS/EMR/CDP等大数据引擎，为数据仓库/数据湖/湖仓一体等解决方案提供统一的全链路大数据开发治理平台。作为阿里巴巴数据中台的建设者，DataWorks从2009年起不断沉淀阿里巴巴大数据建设方法论，同时与数万名政务/金融/零售/互联网/能源/制造等客户携手，助力产业数字化升级。 Hologres是阿里云...

文章 2024-11-22 来自：开发者社区

场景实践 | 基于Flink+Hologres搭建GitHub实时数据分析

以GitHub公开事件数据为例，通过使用Flink、Hologres构建实时数仓，实现海量数据实时分析搭建实时数仓时，Flink可对待处理数据进行实时清洗，完成后Hologres可直接读取Flink中的数据，示例架构如图所示。一、实践步骤 1、创建专有网络VPC和交换机登录专有网络管理控制台，单击专有网络。...

文章 2024-09-14 来自：开发者社区

手把手体验Hologres的OLAP数据分析

Hologres是阿里云自研一站式实时数仓，统一数据平台架构，支持海量结构化/半结构化数据的实时写入、实时更新、实时加工、实时分析，支持标准SQL（兼容PostgreSQL协议），无缝对接主流BI工具，支持OLAP查询、即席分析、在线服务、向量计算多个场景，分析性能打破TPC-H世界记录，与MaxCompute、Flink、DataWorks深度融合，提供离在线一体化全栈数仓解决方案。 Data....

文章 2024-08-22 来自：开发者社区

实时数仓Hologres发展问题之提升数据分析效率如何解决

问题一：实时数仓的开发为何越来越倾向于敏捷化？实时数仓的开发为何越来越倾向于敏捷化？参考回答：实时数仓的开发越来越倾向于敏捷化，是为了适应分析场景的灵活多变。传统数仓开发方法虽带来语义层抽象和数据复用，但增加了调度依赖，降低了数据时效性和分析敏捷性。实时数仓需驱动业务决策实时化，提供更多上下文信息，因此敏捷化开发成为趋势。关于...

问答 2024-07-29 来自：开发者社区

Hologres支持哪些类型的数据分析？

问答 2024-07-24 来自：开发者社区

实时数仓的敏捷化开发方式如何提升数据分析效率？

文章 2024-07-02 来自：开发者社区

Hologres：高性能实时数据分析引擎

Hologres：高性能实时数据分析引擎随着数据量的爆发式增长和数据处理需求的不断提升，高性能实时数据分析引擎成为了现代数据架构中不可或缺的组成部分。Hologres作为一种新兴的云原生分布式SQL数据仓库，以其高性能、强大的实时数据处理能力和易用性而备受关注。本文将深入探讨Hologres的特点、优势以及如何在Java开发中利用其API进行数据处理和分析。 ...

文章 2024-07-01 来自：开发者社区

Hologres：高性能实时数据分析引擎

文章 2024-04-12 来自：开发者社区

Flink+Paimon+Hologres 构建实时湖仓数据分析

本次分享将为大家介绍 Flink + Paimon + Hologres 构建湖仓一体数据分析。Hologres 是阿里云自研一站式实时数仓产品，通过和 Paimon 的深度合作，提供分钟级/秒级时效性+秒级 OLAP 性能，实现流式湖仓的分层建模，降低开发运维成本，打破数据孤岛，实现业务洞察。 1. 数据分析架构的实时性演进 ...