阿里实时数仓平台Hologres建设实践

1、在面对实时场景的核心需求，阿里提出了灵活多样的技术方案，通过Hologres这一实时数仓平台的建设实践，以应对业务在线化、运营精细化对实时化数据的需求。随着数字化转型的深入，数据决策从领导层到基层的转变催生了自助分析应用的兴起，以及实时推荐、实时风控等在线业务系统的发展。

2、实时数仓的建设需要满足业务发展的敏捷需求，支持数据的实时处理和在线化分析。提出分析服务一体化：通过一站式实时数仓Hologres，阿里实现了实时写入和离线分析的统一处理，简化了数据处理流程，提高了响应速度。

3、阿里一站式实时数仓建设经验分享大数据时代的实时性需求推动了实时数仓的发展，阿里巴巴资深技术专家姜伟华在DataFunTalk上的演讲，揭示了阿里基于Hologres构建实时数仓的实践经验。以下是关键点的提炼：实时数仓的挑战：传统的规模化向实时化转变中，业务对实时数据的需求催生了敏捷化开发和在线化使用。

4、DataFunTalk：阿里一站式实时数仓的经验分享大数据计算的实时化趋势日益显著，实时数仓的建设中遇到诸多挑战。阿里资深技术专家姜伟华在DataFunTalk中分享了阿里巴巴在构建一站式实时数仓Hologres过程中的经验与解决方案，旨在解决结构复杂、数据同步困难等问题。

DataFunTalk:阿里建设一站式实时数仓的经验分享

1、通过一站式实时数仓Hologres，阿里实现了实时写入和离线分析的统一处理，简化了数据处理流程，提高了响应速度。Hologres的多场景验证与兼容性：Hologres作为阿里自主研发的一站式实时数仓，经过多场景验证，如阿里双11的高写入和查询性能。

2、阿里一站式实时数仓建设经验分享大数据时代的实时性需求推动了实时数仓的发展，阿里巴巴资深技术专家姜伟华在DataFunTalk上的演讲，揭示了阿里基于Hologres构建实时数仓的实践经验。以下是关键点的提炼：实时数仓的挑战：传统的规模化向实时化转变中，业务对实时数据的需求催生了敏捷化开发和在线化使用。

3、DataFunTalk：阿里一站式实时数仓的经验分享大数据计算的实时化趋势日益显著，实时数仓的建设中遇到诸多挑战。阿里资深技术专家姜伟华在DataFunTalk中分享了阿里巴巴在构建一站式实时数仓Hologres过程中的经验与解决方案，旨在解决结构复杂、数据同步困难等问题。

如何基于flink+clickhouse构建实时数仓?

1、在开发层面，实时数仓采用 Flink SQL 和 Flink DataStream 方式进行开发，配合 UDF 进行业务逻辑的实现。离线数仓则主要使用 Hive SQL 进行开发，执行层面为 MapReduce 或 Spark Job，而实时数仓则是一个持续运行的 Flink Streaming 程序。为了构建实时数仓，我们需要遵循一套方案架构。

2、例如，在电商平台中，用户订单实时写入源数据库后，不同部门可能需要基于这部分数据进行不同处理，如简单聚合后保存到 Redis、暂存到 Elasticsearch 供报表展示、或导入到 ClickHouse 做实时数仓。而 CDC 技术则提供了一种灵活、高效的数据同步方案。

3、在评估选择数据库时，核心诉求是寻找一款基于MPP架构、高性能、实时的分析型数据库。快成物流在考察后，选择先采用ClickHouse，因其在千万级别的单表处理耗时往往在数秒内，基本满足业务需求。然而，随着业务深度使用，ClickHouse在查询性能方面表现较好，但痛点也开始显露。

4、火山引擎ByteHouse助力中国地震台网中心快速构建一站式实时数仓，主要通过以下几个方面实现：解决数据实时处理难题：实时写入去重：ByteHouse通过自研的HaUnique引擎，解决了开源ClickHouse在去重延迟方面的问题，提高了数据的准确性。

5、在热闹的OLAP赛道上，字节跳动加入了开源新行列，其开源项目ByConity以ClickHouse内核为基础，创新采用存储计算分离架构，为云原生数据仓库提供服务。ByConity在经过字节跳动多年的定制化改造后，于2021年8月对外发布，0.0版本的正式开源标志着其开源化进程的开启。

6、NineData构建了一个强大的生态系统，通过统一的IaaS接口层，对接各种数据源，提供数据备份、数据复制、数据对比和SQL开发等核心功能。这些功能与企业数据库、搜索、消息队列、数仓等数字系统紧密联动，帮助企业保护数据资产，灵活构建多云和混合云基础设施，统一安全管理，提升数据库开发效率。