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表格存储Tablestore权威指南(持续更新)

表格存储本着提升用户体验的思路,打造《表格存储Tablestore权威指南》。为用户提供可借鉴的开发指导、经典案例。经典案例按照场景应用类型划分,目前提供五类场景:元数据、消息数据、轨迹溯源、科学大数据以及物联网;每个类型下都会提供多种经典场景。

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Tablestore + Blink实战:交易数据的实时统计

交易数据的实时统计是电商网站一个核心功能,可以帮助用户实时统计网站的整体销售情况,快速验证“新销售策略”的效果。我们今天介绍一个基于表格存储(Tablestore)实现交易数据的实时计算,给大家提供一个新使用方式。

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深入对比 HBase 与阿里云的表格存储服务

谷歌的 Bigtable 于 2016 年推出了兼容 HBase 的接口,而作为国内最早推出分布式 NoSQL 数据存储服务的阿里云表格存储也在最近正式发布了HBase Client,能够帮助用户将业务轻松从 HBase 迁移至表格存储。

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海量监控日志基于EMR Spark Streaming SQL进行实时聚合

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。

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海量监控日志基于EMR Spark Streaming SQL进行实时聚合

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。

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海量监控日志基于EMR Spark Streaming SQL进行实时聚合

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。

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blink+tablestore实现无限扩展性,高实时汇总计算及排行榜

#问题背景 最近开始了一个全新的ugc项目,要求对用户的点赞,评论,转发等等的数据进行统计按权重进行积分,并进行排序。要求排行榜的实时性在5分钟内,最好能进行全实时的计算,要求高度的准确性。 实际工作中这样的场景是非常多的,主要是各种数据的实时汇总,比如用户购买总量,用户点赞总量, 商品销售总量,不是要历史的数据而是要现在最新的总量数据,这个数据可能是1天的汇总,也可能是数年的汇总。另一方面

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海量结构化数据存储技术揭秘:Tablestore表设计最佳实践

前言 表格存储Tablestore是阿里云自研的面向海量结构化数据存储的Serverless NoSQL多模型数据库。在处理海量数据时,方案设计非常重要,合理的设计才能够发挥出数据库的性能水平。本文主要介绍Tablestore在表设计方面的一些实践经验,供大家参考。

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现代IM系统中的消息系统架构 - 架构篇

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。

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海量结构化数据存储技术揭秘:Tablestore存储和索引引擎详解 | 7月24号云栖夜读

今天的首篇文章,讲述了:表格存储Tablestore是阿里云自研的面向海量结构化数据存储的Serverless NoSQL多模型数据库。Tablestore在阿里云官网上有各种文档介绍,也发布了很多场景案例文章,这些文章收录在这个合集中《表格存储Tablestore权威指南》。

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海量结构化数据存储技术揭秘:Tablestore存储和索引引擎详解

前言 表格存储Tablestore是阿里云自研的面向海量结构化数据存储的Serverless NoSQL多模型数据库。Tablestore在阿里云官网上有各种文档介绍,也发布了很多场景案例文章,这些文章收录在这个合集中《表格存储Tablestore权威指南》。

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现代IM系统中的消息系统架构 - 实现篇

序 消息类场景是表格存储(Tablestore)主推的方向之一,因其数据存储结构在消息类数据存储上具有天然优势。为了方便用户基于Tablestore为消息类场景建模,Tablestore封装Timeline模型,旨在让用户更快捷的实现消息类场景需求。

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IoT+Tablestore快速构建智能售货机应用

### 一、 背景介绍         近年来,物联网(IoT)技术发生了巨大的变化。NB-IoT、LoRa等技术的产生解决了网络覆盖、设备功耗成本问题;尤其是最近5G技术的商用,意味着支持海量设备连接进行高质量数据通讯即将有坚实的基础设施支持。

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阿里云发布敏感数据保护产品SDDP,数据贴身防护实现“外防内控”

7月10日,阿里云针对云上企业正式发布一款敏感数据保护产品SDDP(Sensitive Data Detection and Protection),该产品参考Gartner提出的DCAP框架(Data-Centric Audit and Protection,以数据为中心的审计与保护),结合了阿里云多年大数据处理技术、人工智能分析技术和数据安全运营实践,帮助客户精准识别敏感数据存储位置、多种算法组合脱敏确保数据安全可用、智能检测数据访问异常行为,实现了“外部攻击守源端、内部窃取能发现”的双重防护能力,帮助企业有效防止来自外部攻击和内部窃取导致的数据泄露。

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大数据架构如何做到流批一体?

大数据与现有的科技手段结合,对大多数产业而言都能产生巨大的经济及社会价值。

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阿里云物联网平台数据转发到表格存储(Table Store)示例参考

使用物联网平台规则引擎的数据流转功能,可将Topic中的数据消息转发至其他Topic或其他阿里云产品进行存储或处理。本文主要结合物模型的结构体类型属性数据,演示payLoad的设置及规则引擎的配置。

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基于Tablestore Tunnel的数据复制实战

### 前言 数据复制主要指通过互联的网络在多台机器上保存相同数据的副本,通过数据复制方案,人们通常希望达到以下目的:1)使数据在地理位置上更接近用户,进而降低访问延迟;2)当部分组件出现故障时,系统依旧可以继续工作,提高可用性;3)扩展至多台机器以同时提供数据访问服务,从而提升读吞吐量。

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Lambda plus: 云上大数据解决方案

本文会简述大数据分析场景需要解决的技术挑战,讨论目前主流大数据架构模式及其发展。最后我们将介绍如何结合云上存储、计算组件,实现更优的通用大数据架构模式,以及该模式可以涵盖的典型数据处理场景。 ### 大数据处理的挑战 现在已经有越来越多的行业和技术领域需求大数据分析系统,例如金融行业需要...

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