MongoDB+Hologres用户行为分析
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。
OpenLake实践：集成Flink、Paimon与Hologres实现一体化实时湖仓分析-实时数仓 Hologres-阿里云
本文将为您介绍使用Flink、Paimon和Hologres搭建实时湖仓分析系统，并对GitHub公开事件行为数据进行实时分析。本系统利用Flink处理GitHub公开行为事件数据，并将数据以Paimon格式写入数据湖。 系统同时使用Hologres SQL进行实时数据探查，并通过Hologres Dynamic Table将湖上数据实时同步至数据仓库，最终在数据仓库中进行聚合分析和漏斗分析。
基于 Flink+Paimon+Hologres 搭建淘天集团湖仓一体数据链路
摘要：本文整理自淘天集团高级数据开发工程师朱奥老师在 Flink Forward Asia 2024 流式湖仓论坛的分享。内容主要为以下五部分： 1、项目背景 2、核心策略 3、解决方案 4、项目价值 5、未来计划 01、项目背景 1.1 当前实时数仓架构 当前的淘天实时架构是从日志服务器和业务数据库采集数据，实时数据采集到 TT （消息队列中间件，对标 Kafka）中，离线数据采...
Flink CDC + Hologres高性能数据同步优化实践
摘要：本文整理自阿里云高级技术专家胡一博老师在 Flink Forward Asia 2024 数据集成（二）专场中的分享。内容主要为以下四部分： Hologres 介绍 写入优化 消费优化 未来展望 一、Hologres 简介 首先，介绍一下 Hologres，它是一个实时数据仓库，能够提供一体化的分析和服务。分析即 OLAP，写入延迟基本可以达到毫秒级别，数据写入...
Flink+Paimon+Hologres，面向未来的一体化实时湖仓平台架构设计
摘要：本文整理自阿里云实时数仓 Hologres 负责人姜伟华老师在 Flink Forward Asia 2024 行业解决方案（二）专场中的分享。主要分为以下三个方面： 实时数仓的发展历程 从实时数仓到实时湖仓 总结 01 实时数仓的发展历程 以一个典型客户案例来回顾实时数仓的发展历程。...
Flink+Paimon+Hologres，面向未来的一体化实时湖仓平台架构设计
摘要：本文整理自阿里云实时数仓 Hologres 负责人姜伟华老师在 Flink Forward Asia 2024 行业解决方案（二）专场中的分享。主要分为以下三个方面： 实时数仓的发展历程 从实时数仓到实时湖仓 总结 01 某客户实时数仓架构的三代发展历程 以一个典型客户案例来回顾实时数仓的发展历程。 （1）第一代实时数仓：Lambda架构，离线实时分别计算 自大数据...
用友畅捷通在Flink上构建实时数仓、挑战与最佳实践
摘要：本文整理自用友畅捷通数据架构师王龙强在 FFA2024 分论坛-生产实践专场关于用友畅捷通在 Flink 上构建实时数仓、挑战与最佳实践的分享。内容主要为以下五部分： 一、业务背景 二、数仓建设 三、当前挑战 四、最佳实践 五、未来展望 用友旗下的畅捷通信息技术股份有限公司自 2010 年成立以来，经历了从传统软件服务向 SaaS 转型的历程，并逐步构建了自己的云服务平台。在...
Hologres+Flink企业级实时数仓核心能力介绍-2024实时数仓Hologres线上公开课03
Hologres+Flink企业级实时数仓核心能力介绍-2024实时数仓Hologres线上公开课03 内容介绍： 一、Hologres+Flink企业级实时数仓核心能力 二、解决实时数仓分层问题 三、Hologres+Flink企业级实时数仓核心能力基于 四、Flink Ctalog 的Streaming Warehouse 五、实践典...
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。...
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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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