MaxCompute与Hologres在底层无缝打通，您可以在MaxCompute中，将Hologres的表定义为MaxCompute的外部表直接进行访问。通过MaxCompute的JDBC驱动方式查询Hologres数据源的数据，该方式无数据冗余，无需数据导入导出。
使用限制
在MaxCompute中创建Hologres外部表的使用限制如下：
- MaxCompute不支持对创建的Hologres外部表进行更新（Update）、删除（Delete）操作。
- Hologres的分区表和MaxCompute的分区表没有对应关系。MaxCompute的外部表不支持分区。
- 在运行时，MaxCompute会通过JDBC接口，批量拉取Hologres对应表的所有数据到MaxCompute的查询作业中，会占用较多连接和计算资源，应避免在高并发场景使用外表查询。
- MaxCompute的Hologres外部表对Array类型的支持尚不完善，会因为底层序列化问题导致数据无法插入到Hologres外部表。一般报错：
Can't infer the SQL type to use for an instance of java.util.ArrayList.
应用场景
在MaxCompute中创建Hologres外部表的应用场景如下：
- Hologres作为加工结果表：在MaxCompute中进行数据加工ETL，将加工后的数据直接写入Hologres外部表，再通过Hologres对外提供分析查询、在线服务，减少数据集成的调度和配置工作，开发效率更高。
- Hologres作为加工维度表：Hologres具备实时更新的能力，因此适合作为维度表的统一存储，提供实时动态更新能力，供MaxCompute、Flink等数据处理系统访问。只需要一份维度数据存储，无冗余，保证了维度数据的一致性。事实表保存在MaxCompute中，维度表保存在Hologres中，MaxCompute在ETL加工过程中关联维度表数据进行关联分析。
以上场景的具体使用操作请参见MaxCompute文档Hologres外部表。