阿里云文档 2025-06-17

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 2025-05-15 来自:开发者社区

云上玩转Qwen3系列之三:PAI-LangStudio x Hologres构建ChatBI数据分析Agent应用

本文详细介绍了如何使用 PAI-LangStudio 和 Qwen3 构建基于 MCP 协议的 Hologres ChatBI 智能 Agent 应用。该应用通过将 Agent、MCP Server 等技术和阿里最新的推理模型 Qwen3 编排在一个应用流中,为大模型提供了 MCP+OLAP 的智能数据分析能力,使用自然语言即可实现 OLAP 数据分析的查询效果,减少了幻觉。开发者可以基于该模板....

云上玩转Qwen3系列之三:PAI-LangStudio x Hologres构建ChatBI数据分析Agent应用
文章 2025-04-29 来自:开发者社区

Hologres+函数计算+Qwen3,对接MCP构建企业级数据分析 Agent

大模型(LLM)在数据分析领域潜力巨大,但在实际落地中,企业面临实时数据接入、动态调用工具链、上下文记忆短和跨系统数据整合等挑战。MCP(模型上下文协议)提供了很好的解决思路。通过标准化接口架构,将 AI 模型的决策逻辑与外部资源解耦,形成 "智能大脑 + 外接四肢" 的协同模式,旨在解决大模型与外部工具、数据源的集成难题。LLM通过MCP接入各种数据分析工具或者数据仓库能力时,即可构建跨数据源....

Hologres+函数计算+Qwen3,对接MCP构建企业级数据分析 Agent
阿里云文档 2025-04-23

使用Hologres MCP Server搭建数据分析Agent

Hologres对接MCP协议,通过与众多支持MCP的平台联动,可以构建跨数据源、多步骤分解的数据分析Agent。同时,由于Hologres具备高性能数据分析、湖仓一体数据分析的能力,可以快速输出数据结果,并与湖仓的历史数据进行联合分析,极大简化分析人员的分析流程,提高分析效率。

文章 2025-03-21 来自:开发者社区

MCP+Hologres+LLM搭建数据分析Agent

LLM大模型在数据分析领域的挑战 在数据分析领域,大模型(LLM)具备强大语言理解能力,NL2SQL等各类智能化工具也极大提升了数据分析人员的分析效率,但仍旧面临不少挑战: 传统 LLM 缺乏实时数据接入能力,无法动态调用专业工具链,上下文记忆链路短,数据分析经过多步骤分解后逐渐出现幻觉 数据分布在不同系统,例如在线数据平台、本地CSV/Excel等文件,跨...

MCP+Hologres+LLM搭建数据分析Agent
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...

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

场景实践 | 基于Flink+Hologres搭建GitHub实时数据分析
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....

手把手体验Hologres的OLAP数据分析
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?

Hologres支持哪些类型的数据分析?

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实时数仓Hologres

Hologres是一站式实时数据仓库引擎,支持海量数据实时写入、实时更新、实时分析,支持标准SQL(兼容PostgreSQL协议),支持PB级数据多维分析(OLAP)与即席分析(Ad Hoc),支持高并发低延迟的在线数据服务(Serving),与MaxCompute、Flink、DataWorks深度融合,提供离在线一体化全栈数仓解决方案。欢迎加入钉群:实时数仓Hologres交流群32314975

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