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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》

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。

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表格存储数据模型和查询操作

本篇文章主要会详细聊一下表格存储的查询操作,以及如何根据业务的需求来设计表结构以支持特定条件的查询。        在理解查询操作之前,会简单描述一下表格存储的数据模型,以加深对查询操作的理解。

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时间序列数据的存储和计算 - 概述

什么是时间序列数据   什么是时间序列(Time Series,以下简称时序)数据?从定义上来说,就是一串按时间维度索引的数据。用描述性的语言来解释什么是时序数据,简单的说,就是这类数据描述了某个被测量的主体在一个时间范围内的每个时间点上的测量值。

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以物流案例看基于表格存储实时数据流的serverless计算

许多业务有实时数据处理的需求。相较于传统的数据库+流计算+应用服务器方案,使用基于表格存储实时数据流的Serverless计算方案有自动弹性伸缩及开发简单、部署简单等优点。本文通过一个想象的物流案例来说明如何实施“基于表格存储实时数据流的Serverless计算方案”。

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DataV 配置 OTS 数据源

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使用HBase Client访问阿里云NoSQL数据库表格存储

如何使用HBase Client访问阿里云分布式NoSQL数据库表格存储

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如何高效存储海量GPS数据

GPS数据使用越来越广,但如何高性能存储海量GPS数据仍然具有挑战,本文会介绍一种非常适合存储GPS数据的存储系统:阿里云NoSQL数据库TableStore,同时会介绍多个不同场景的技术方案。

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时间序列数据的存储和计算 - 开源时序数据库解析(三)

InfluxDB在DB-Engines的时序数据库类别里排名第一,实至名归,从它的功能丰富性、易用性以及底层实现来看,都有很多的亮点,值得大篇幅来分析。

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时间序列数据的存储和计算 - 开源时序数据库解析(一)

开源时序数据库   如图是17年6月在db-engines上时序数据库的排名,我会挑选开源的、分布式的时序数据库做详细的解析。前十的排名中,RRD是一个老牌的单机存储引擎,Graphite底层是Whisper,可以认为是一个优化的更强大的RRD数据库。

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时间序列数据的存储和计算 - 开源时序数据库解析(二)

KairosDB   KairosDB最初是从OpenTSDB 1.x版本fork出来的一个分支,目的是在OpenTSDB的代码基础上进行二次开发来满足新的功能需求。其改造之一就是支持可插拔式的存储引擎,例如支持H2可以方便本地开发和测试,而不是像OpenTSDB一样与HBase强耦合。

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使用MaxCompute访问TableStore(OTS) 简明手册

大数据计算服务 MaxCompute 能够提供强大的分析能力,而分布式 NoSQL 数据库表格存储在行级别上的实时更新和可覆盖性写入等特性,相对于 MaxCompute 内置表 append-only 批量操作,提供了一个很好的补充。

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MaxCompute访问TableStore(OTS) 数据(20170601更新)

MaxCompute作为阿里云大数据平台的核心计算组件,承担了集团内外大部分的分布式计算需求。

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使用DataX同步MaxCompute数据到TableStore(原OTS)优化指南

概述 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。

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TableStore: 使用Datax将实例A的数据迁移到实例B中

现在我们需要将数据从一个老的实例A迁移到实例B上面,做一下备份,我们打算使用Datax作为我们的数据传输工具,其中用到了otsreader和otswriter。

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2016美国QCon看法:新思潮,NoSQL与DPDK、RDMA等技术会擦出什么样的火花?

NoSQL正在与容器、NVME、用户态TCP/IP协议栈、C++14这些新技术相融合,融合的结果不仅仅是推出了一些新产品,也给大家廓清了NoSQL未来的发展走向,本文将整体介绍

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使用Datax将MySQL中的数据导入到TableStore中

背景 由于我们的数据在MySQL中的数据已经快接近亿级别,在访问MySQL并发读写的时候遇到了很大的瓶颈,严重的Block了我们的业务发展,主要从白天十点到晚上十点之前,并发访问的用户比较多,我们在写的前面加上了队列,系统后台自动同步。但是读上没有很好的办法解决,所以我们急需一个有较高吞吐量的实时

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