在探讨Hologres数据变化后，MaxCompute是否能实时读取到这一问题时，我们需要先了解Hologres和MaxCompute各自的特点以及它们之间的交互方式。
Hologres与MaxCompute的概述
Hologres：作为阿里云自研的一站式实时数仓，Hologres融合了实时服务和分析大数据的场景，全面兼容PostgreSQL协议，并与大数据生态无缝打通。它支持实时写入、实时查询以及实时离线联邦分析，为业务提供实时决策的能力。
MaxCompute（原名ODPS）：是一种快速、完全托管的EB级数据仓库解决方案，致力于批量结构化数据的存储和计算，提供海量数据仓库的解决方案及分析建模服务。
数据交互与实时性
直接读取的实时性：
在理想情况下，如果Hologres中的数据发生了变化，并且这些变化是实时或近实时的，那么MaxCompute通过特定的方式（如外部表或联邦查询）理论上可以“实时”或接近实时地读取到这些变化。然而，这里的“实时”需要根据实际场景和配置来定义，因为数据在不同系统间的同步和读取往往受到多种因素的影响，如网络延迟、系统负载、数据同步策略等。
实际实现方式：
外部表方式：Hologres支持通过创建外部表的方式，让MaxCompute能够直接访问Hologres中的数据。这种方式下，MaxCompute可以像访问自己的表一样访问Hologres中的表，但数据的实时性取决于外部表同步策略的设置。
联邦查询：在某些情况下，MaxCompute可能通过联邦查询的方式直接访问Hologres中的数据，但这种方式的实时性同样受到多种因素的影响。
技术限制与考虑：
数据同步延迟：即使Hologres中的数据发生了变化，MaxCompute也需要一定的时间来同步这些变化。这种同步可能是定期的，也可能是基于某种触发条件的，因此会导致一定的延迟。
系统负载和资源限制：在高负载或资源受限的情况下，数据同步和读取的性能可能会受到影响，从而影响数据的实时性。
网络延迟：网络延迟也是影响数据实时性的一个重要因素。如果Hologres和MaxCompute部署在不同的地理位置或网络环境中，网络延迟可能会进一步加剧数据同步和读取的延迟。
结论
综上所述，虽然Hologres支持通过外部表或联邦查询等方式让MaxCompute能够访问其数据，但数据的实时性取决于多种因素，包括数据同步策略、系统负载、资源限制和网络延迟等。因此，在实际应用中，需要根据具体场景和需求来评估和优化数据同步和读取的实时性。
需要注意的是，以上分析基于当前的技术和实践情况，未来随着技术的不断发展和优化，数据的实时性可能会得到进一步提升。