阿里云：2025年Hologres一体化实时湖仓实践手册.pdf

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目录页

01-Hologres3.0：一体化实时湖仓平台4

02-HologresOLAP场景核心能力介绍25

03-Hologres+Flink企业级实时数仓核心能力介绍48

04-Hologres实时湖仓能力入门实践70

05-HologresTPC-H及点查性能开箱测试87

06-DataWorks数据集成同至Hologres能力介绍107

07-HologresDynamicTable快速入门1182

08-Hologres诊断与优化快速入门132

09-Hologres计算组实例分时弹性入门实践144

10-降价46%，HologresServerlessComputing快速入门162

11-查询队列（QueryQueue）快速入门183

12-分析性能提升40%，阿里云Hologres流量场景最佳实践196

13-基于DeepSeek+Hologres+PAI搭建RAG检索增强对话系统221

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01-Hologres3.0：一体化实时湖仓平台

01-Hologres3.0：一体化实时湖仓平台

作者：丁烨HologresPD

传统的大数据实时数仓架构，数据从Kafka进来之后会被分成多条链路，消费之后写到

数仓中来。对于离线数据通常会写入MaxCompute、Hive这种离线数仓，然后进行数

仓分层，以供上游去进行消费。对于实时数据，通常会用Flink进行消费，然后跟HBase

或者Cassandra这些KV数据库里面的维表进行维表Join之后进行高度汇总，再写回

Hbase、Cassandra这些KV数据库，最后进行检查，用于提供线上服务。对于OLAP

层的数据会写入Clickhouse、Druid等产品进行分析。我们通常需要同时分析离线和实

时的数据，中间会使用Drill或者Presto