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表格存储Tablestore权威指南（持续更新）
作者: 潭潭
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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。
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。
海量结构化数据存储技术揭秘:Tablestore存储和索引引擎详解
作者: 亦征
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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》。
IoT+Tablestore快速构建智能售货机应用
作者: butingbutingbuting
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### 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。
使用DTS同步MySQL增量数据到Tablestore
作者: 平苼
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摘要 从MySQL到Tablestore的全量数据导出可以参考同系列文章《数据同步-从MySQL到Tablestore》，本文主要介绍将MySQL的增量数据同步到Tablestore的一种方式——使用阿里集团的数据传输服务DTS的数据订阅功能做增量数据的读取以及改写。
Lambda plus: 云上大数据解决方案
作者: Dendi
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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...
详解TableStore模糊查询——以订单场景为例
作者: 异雀
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# 背景 订单系统在各行各业中广泛应用，为消费者、商家后台、促销系统等第三方提供用户、产品、订单等多维度的管理和查询服务。为了挖掘出海量订单数据的潜能，丰富高效的查询必不可少。然而很多时候并不能给出完整准确的查询关键字，例如，只知道收货人姓氏，或是产品名称部分关键字，或是根据收货人手机尾号找到订单，我们将这类查询归为“模糊查询”。
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。
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。
基于Tablestore的Wifi设备监管系统架构实现
作者: 潭潭
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Wifi设备监管 某知名跨国公司，在全球范围内拥有大量园区，园区内会有不同部门的同事在一起办公。每个园区内都要配备大量的Wifi设备从而为园区同事提供方便的上网服务。因此，集团需要一套完善的监管系统维护所有的Wifi设备。
数据同步-从MySQL到Tablestore
作者: butingbutingbuting
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数据同步-从MySQL到Tablestore DataX是阿里集团广泛使用的离线数据导出工具， 本文将详细介绍如何从MySQL导出全量数据到Tablestore（OTS）中。 一、导出步骤 DataX工具目前已经在github上开源，可以从github上拉到源代码进行本地编译，也可以直接下载编译好的压缩包进行解压直接使用，这里选择本地编译方式。
基于Tablestore管理海量快递轨迹数据架构实现
作者: 潭潭
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对于一个快递公司，在全国范围内有着大量的快递点、快递员、运输车辆以及仓储中心。而快递自产生后，就会在这些地点、人物之间流转。因而，一套完善的快递管理追踪系统是快递公司的重要管理工具； 用户通过平台客户端下单后，产生唯一的快递单号作为唯一身份标识。
Tablestore Timestream：为海量时序数据存储设计的全新数据模型
作者: lyan094
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引言 随着近几年物联网的发展，时序数据迎来了一个不小的爆发。为了存储这些时序数据，各大企业纷纷推出自己的时序数据库。Tablestore作为阿里云自研的NoSQL多模型数据库，能够提供海量结构化数据存储以及快速的查询和分析服务，其在存储模型、数据规模以及写入和查询能力上，都能很好的满足时序数据的场景，另外已经支持很多时序类业务，例如监控类的云监控，事件类的阿里健康药品追踪以及快递包裹轨迹等。
表格存储TableStore全新升级，打造统一的在线数据存储平台！
作者: 木洛
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表格存储TableStore是阿里云自研的面向海量结构化和半结构化数据存储的Serverless NoSQL多模型数据库，被广泛用于社交、物联网、人工智能、元数据和大数据等业务场景。表格存储TableStore采用与Google Bigtable类似的宽表模型，天然的分布式架构，能支撑高吞吐的数据写入以及PB级数据存储。
表格存储TableStore2.0重磅发布，提供更强大数据管理能力
作者: 木洛
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表格存储TableStore通过同时提供具象和抽象的数据模型，来满足不同核心数据场景的要求，更贴近业务抽象；提供多元化索引（全局二级索引和多元索引）来满足不同类型场景条件查询需求；提供全新的实时数据通道，来扩充实时计算的能力以及可自定义的实时数据处理。
大数据同步利器: 表格存储全增量一体消费通道
作者: Dendi
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本文会给大家详细介绍表格存储重磅推出的一项新功能--全增量一体数据通道。文章会为大家阐述数据通道的主要使用场景，表格存储数据通道的功能优势，并带大家快速入门如何使用数据通道来消费数据。本文会给大家详细介绍表格存储重磅推出的一项新功能--全增量一体数据通道。
TableStore多元索路由探微
作者: 异雀
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多元索引会分布式地将数据打散存储在不同机器上。通过指定路由，您可以有的放矢地定向搜索，在指定的一个数据分区上执行查询，而不是所有数据分区，有效提升了查询吞吐量，减少长尾对延迟的影响。本文抽丝剥茧，介绍分布式模型中路由的原理，如何使用路由来加速查询。
