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通道服务

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通过EMR Spark Streaming实时读取Tablestore数据

本文将介绍如何在E-MapReduce中实时流式的处理Tablestore中的数据。 场景设计 随着互联网的发展,企业中积累的数据越来越多,数据的背后隐藏着巨大的价值,在双十一这样的节日中,电子商务企业都会在大屏幕上实时显示订单总量,由于订单总量巨大,不可能每隔一秒就到数据库中进行一次SQL统计,此时就需要用到流计算,而传统的方法都是需要借助Kafka消息队列来做流式计算,数据订单需要写入数据库与Kafka中,Spark Streaming 消费来自Kafka中的订单信息。

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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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