在实时数仓Hologres中，JSON数据是可以进行GROUP BY操作的，但操作的具体方式和限制需要注意。
首先，Hologres作为阿里云自研的云原生一站式实时数仓，支持PB级数据的多维分析（OLAP）以及高并发低延迟的在线数据服务（Serving）。对于半结构化数据分析场景，Hologres不断优化技术能力，包括支持JSON数据类型，并通过多种技术手段提升JSON数据的查询性能。
当需要对JSON数据进行GROUP BY操作时，由于GROUP BY通常要求基于具体的字段或值进行分组，因此不能直接将整个JSON对象作为分组依据。相反，你需要使用JSON相关的函数来提取JSON对象中的特定字段，然后基于这些字段进行分组。
例如，你可以使用jsonb_extract_path_text、->>等JSON函数来提取JSON对象中的字段值，并在GROUP BY子句中引用这些提取出的字段值。这样，Hologres就能够根据这些字段值对记录进行分组，并计算每个组的聚合结果。
需要注意的是，JSON数据的处理可能会比传统关系型数据库中的结构化数据类型更加复杂和耗时。因此，在设计数据库和查询时，应该尽量避免不必要的JSON数据操作，或者通过预处理将JSON数据转换为更易于查询的结构化数据格式。
此外，Hologres还提供了其他多种优化技术来提升JSON数据的查询性能，如支持JSONB列存、GIN索引等。这些技术可以在不牺牲使用灵活性的前提下，显著提高JSON数据的查询效率。
综上所述，Hologres支持对JSON数据进行GROUP BY操作，但需要在查询中先提取出具体的字段值，并基于这些字段值进行分组。同时，需要注意JSON数据处理的复杂性和性能影响，并合理利用Hologres提供的优化技术来提升查询性能。