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北京Workshop准备条件：《云数据·大计算：快速搭建互联网在线运营分析平台》
作者: 祎休
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本手册为云栖大会Workshop之《云计算·大数据：海量日志数据分析与应用》场的前提准备条件所需。主要为保障各位学员在workshop当天能够顺畅进行动手实操，那么本场需要各位学员再参加之前确保自己云账号已免费开通表格存储TableStore、大数据计算服务MaxCompute、DataWorks和Quick BI。
3月19日JindoFS系列直播【关于 JindoFS 最新的 OTS 方案】
作者: 开源大数据EMR
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本次直播主要介绍JindoFS的元数据的后端演化。包括JindoFS的架构以及使用场景、JindoFS 元数据的不同的后端支持，以及JindoFS 在云上环境如何支持 OTS 作为元数据后端。
3月5日JindoFS系列直播【Hadoop Job committer 的演化和发展】
作者: 开源大数据EMR
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本次直播主要介绍JindoFS的元数据的后端演化。包括JindoFS的架构以及使用场景、JindoFS 元数据的不同的后端支持，以及JindoFS 在云上环境如何支持 OTS 作为元数据后端。
数据湖分析服务Data Lake Analytics发布支持OSS多版本优化、控制台等多项优化及改进
作者: 数据湖分析DLA
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数据湖分析服务 Data Lake Analytics SQL引擎是兼容MySQL协议的，具备高性能的Serverless化的联邦分析引擎，支持OSS、MySQL、PG、SQLServer、Redis、MongoDB、HBase、OTS等数据源。
如何在阿里云上使用Data Lake Analytics分析Table Store数据
作者: 我是萌豆
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数据湖（Data Lake）是时下大数据行业热门的概念：https://en.wikipedia.org/wiki/Data_lake。基于数据湖做分析，可以不用做任何ETL、数据搬迁等前置过程，实现跨各种异构数据源进行大数据关联分析，从而极大的节省成本和提升用户体验。
工业控制器的云端显示实验
作者: 轶迅
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工业物联网对制造企业的改变 “工业4.0”所构建出的“高效生产”、“高柔性定制”的美好愿景，吸引了众多制造企业的目光，同时也对制造企业的信息化系统提出了更高的要求和挑战。目前，一般制造企业的信息化架构还存在很大的不足：1）收集的信息类型很单一，比如，在设备端，可编程逻辑控制器、SCADA系统(Supervisory control and data acquisition)仍然主导着数据的收集、处理和控制过程。
表格存储触发C# runtime的函数计算处理示例教程
作者: txd123
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前言 函数计算（Function Compute）是一个事件驱动的服务，通过函数计算，用户无需管理服务器等运行情况，只需编写代码并上传。函数计算准备计算资源，并以弹性伸缩的方式运行用户代码，而用户只需根据实际代码运行所消耗的资源进行付费。
Tablestore结合Blink公共云使用手册
作者: 毛玉昆
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前言 本文将介绍在Blink实时计算平台建立以Tablestore作为流计算的源表以及结果表作业的流程。 表格存储通道服务 表格存储通道服务是基于表格存储(Tablestore)数据接口之上的全增量一体化服务，它通过一组Tunnel Service API和SDK为用户提供了增量、全量和增量加全量三种类型的分布式数据实时消费通道。
Tablestore入门手册--局部事务
作者: hydrogen666
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局部事务介绍 表格存储提供的局部事务也可以称为是分区键事务：可以指定某个分区键下的操作是原子的，要么全部成功要么全部失败，并且所提供的隔离级别为串行化。也就是说表格存储的局部事务可以防止以下问题 脏读：事务之外的操作读到了尚未提交的写入 脏写：事务之外的写入覆盖了本事务尚未提交的写入 不可重复...
Tablestore入门手册-数据管理-GetRow
作者: 伯箫
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GetRow接口概述 GetRow接口用于读取一行数据，是Tablestore最基础的API之一。官方提供了Java、Go、Node.js、Python、PHP、C#、C++ SDK。本文以Java代码为例，对GetRow接口进行详细说明。
五分钟入门阿里云Terraform OSS Backend
作者: 箫竹Aaron
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生态工具Terraform的资源编排能力在持续提升企业上云效率，降低运维成本方面越来越专业和完善。对于一个企业和团队来讲，如何保证State的安全性和如何实现对同一份资源的协同管理也是必须要关心的问题。本文将详细介绍如何在阿里云上解耦对资源模板与State管理，消除团队协作的障碍。
现代IM系统中的消息系统架构 - 模型篇
作者: 木洛
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前言 在架构篇中我们介绍了现代IM消息系统的架构，介绍了Timeline的抽象模型以及基于Timeline模型构建的一个支持『消息漫游』、『多端同步』和『消息检索』多种高级功能的消息系统的典型架构。
TableStore实战：DLA+SQL实时分析TableStore
作者: 潭潭
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一、实战背景 什么是DLA（DataLake Analytics数据湖）？他是无服务器化（Serverless）的云上交互式查询分析服务。
Timestream开发最佳实践
作者: lyan094
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# 背景[](https://help.aliyun.com/document_detail/114307.html?spm=a2c4g.11186623.6.598.41531ec5yZzywf) [Tablestore Timestream](https://help.
海量监控日志基于EMR Spark Streaming SQL进行实时聚合
作者: 伯箫
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从EMR-3.21.0 版本开始将提供Spark Streaming SQL的预览版功能，支持使用SQL来开发流式分析作业。结果数据可以实时写入Tablestore。 本文以LogHub为数据源，收集ECS上的日志数据，通过Spark Streaming SQL进行聚合后，将流计算结果数据实时写入Tablestore，展示一个简单的日志监控场景。
现代IM系统中的消息系统架构 - 架构篇
作者: 木洛
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前言 IM全称是『Instant Messaging』，中文名是即时通讯。在这个高度信息化的移动互联网时代，生活中IM类产品已经成为必备品，比较有名的如钉钉、微信、QQ等以IM为核心功能的产品。当然目前微信已经成长为一个生态型产品，但其核心功能还是IM。
基于Tablestore的共享汽车管理平台
作者: lyan094
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前言 目前出行市场主要分为传统和新兴两个阵营：私家车、公共交通、出租车和长租车为传统出行提供服务，共享单车、网约车以及分时租赁共享汽车则是最近几年兴起的出行方式。_图1 出行方式分析_出行者往往是在成本和出行便捷之间权衡选择出行方式。
基于Tablestore实现海量运动轨迹数据存储
作者: 伯箫
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前言 现在越来越多的人都开始关心自己的运动数据，比如每日的计步、跑步里程、骑行里程等。运动APP与运动类的穿戴设备借助传感器、地图、GPS定位等技术，收集好运动数据以后，通过与互联网社交功能结合，产生了一种新的运动模式。
使用DataX同步MaxCompute数据到TableStore（原OTS）优化指南
作者: 晋恒
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现在越来越多的技术架构下会组合使用MaxCompute和TableStore，用MaxCompute作大数据分析，计算的结果会导出到TableStore提供在线访问。MaxCompute提供海量数据计算的能力，而TableStore提供海量数据高并发低延迟读写的能力。
