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Tablestore 物联网存储全面升级 -- 分析存储公测

物联网存储功能介绍随着物联网技术的快速发展，物联网已广泛应用于制造业、能源、建筑、医疗、交通、物流仓储等多个领域，物联网的应用能够有效节约资源、提高效率、保障安全以及降低成本，帮助各行业实现可持续发展目标。在物联网场景中根据数据特点进行分类，数据主要包括设备元数据、设备消息数据和设备时序数据三种类型，不同类型数据的存储需求不同。物联网场景中不同类型数据的存储核心需求如下：设备元数据：主要数据为设备

海量物联网设备元数据存储引擎选型和演进

# 前言 之前参加DataFun社区举办的线上活动（2022.3.26 DataFunSummit大数据存储架构峰会），作为讲师分享了一站式物联网存储产品的架构设计的主题，本文是当天的演讲稿整理，在ATA上面也记录一下。感谢DataFun社区和整理编辑李瑶。 # 演讲内容 ## 导读 本文将结合一个常见的物联网场景分享其存储引擎架构和设计。通过对团队在过去一段时间承接的一些设备元数据案例进行总

表格存储 Tablestore SQL 商业版介绍

表格存储（Tablestore）是阿里云自研的多模型结构化数据存储，提供海量结构化数据存储以及快速的查询和分析服务。表格存储的分布式存储和强大的索引引擎能够支持 PB 级存储、千万 TPS 以及毫秒级延迟的服务能力。使用表格存储你可以方便的存储和查询你的海量数据。 表格存储在 21 年 9 月正式公测了 SQL 功能，使得你在享受表格存储全托管，灵活的存储能力之外，可以让你的业务迁移更加平顺。经

表格存储 SQL 功能快速上手

# 功能介绍 表格存储（Tablestore）是阿里云自研的多模型结构化数据存储，提供海量结构化数据存储以及快速的查询和分析服务。表格存储的分布式存储和强大的索引引擎能够支持 PB 级存储、千万 TPS 以及毫秒级延迟的服务能力。使用表格存储你可以方便的存储和查询你的海量数据。​ 表格存储正式发布了 SQL 功能，满足用户业务平滑迁移到表格存储并可以继续通过 SQL 方式访问表格存储，表格存储

表格存储 SQL 操作实战

表格存储做为一款结构化存储系统，近期发布了新功能 SQL，大幅简化了查询的门槛，用户无需学习繁琐的 SDK，也不用区分表，索引等不同的接口，可以像访问传统的 MySQL 这类数据库一样，使用 SQL 的方式访问云原生的结构化大数据存储。下面我们就来具体实操下，看看查询用起来顺不顺手。

使用 Data Lake Formation(DLF) 进行 Tablestore 数据实时入湖

本文介绍使用 Data Lake Formation （DLF）服务，实时订阅 Tablestore（原 OTS） 的数据，并以 Delta Lake 的格式投递进入 OSS，构建实时数据湖。 ## 架构介绍 表格存储是一种全托管的云原生数据库，使用表格存储您无需担心软硬件预置、配置、故障、集群扩展、安全等问题。提供高服务可用性的同时极大地减少了管理成本。 表格存储支持多种数据库模型

基于 Tablestore 的大数据分析 Lambda 架构 - 云原生、弹性、流批一体

背景 Tablestore 启发自 Google 的 Bigtable 论文，从2009年开始，在阿里云的飞天团队内，开始萌发。经过10年的锤炼，如今在集团内，云上积累了各式各样的客户和场景。

基于 Tablestore 的大数据分析 Lambda 架构 - 云原生、弹性、流批一体

背景 Tablestore 启发自 Google 的 Bigtable 论文，从2009年开始，在阿里云的飞天团队内，开始萌发。经过10年的锤炼，如今在集团内，云上积累了各式各样的客户和场景。这篇文章我们就来介绍下 Tablestore 大数据场景下的架构和用户场景案例。看看自研的分布式存储平台如何通过贴身理解客户场景，带来大数据架构的简化和升级，并助力业务方最终快速

5分钟迅速搭建云上Lambda大数据分析架构

背景Spark 中国社区联合阿里云 EMR 技术交流群，Tablestore 技术交流群举办了一场联合技术直播。直播的话题是“海量结构化数据的实时计算和处理”，主要介绍基于 Tablestore 的数据变更实时捕获订阅能力，实现云上Lambda 架构的轻量化实现。

结构化大数据分析平台设计

前言  任何线上系统都离不开数据，有些数据是业务系统自身需要的，例如系统的账号，密码，页面展示的内容等。有些数据是业务系统或者用户实时产生的，例如业务系统的日志，用户浏览访问的记录，系统的购买订单，支付信息，会员的个人资料等。

结构化大数据分析平台设计

## 前言  任何线上系统都离不开数据，有些数据是业务系统自身需要的，例如系统的账号，密码，页面展示的内容等。有些数据是业务系统或者用户实时产生的，例如业务系统的日志，用户浏览访问的记录，系统的购买订单，支付信息，会员的个人资料等。

TableStore: 海量结构化数据分层存储方案

### 前言 表格存储是阿里云自研分布式存储系统，可以用来存储海量结构化、半结构化的数据。表格存储支持高性能和容量型两种实例类型。高性能使用SSD的存储介质，针对读多写多的场景都有较好的访问延时。容量型使用的是SSD和SATA混合的存储介质。

9.20 杭州云栖CloudLab：环境准备

CloudLab场景介绍 随着信息化的发展，企业每天会产生各式各样的结构化，半结构化的数据。如何高效低成本的存储和处理这些数据，如何充分发挥数据的价值是企业普遍面临的挑战。今天的CloudLab，会带大家手把手部署一个建议的消息系统，让大家体验一下，基于表格存储(TableStore)的Timeline模型可以快速开发一款企业内部的消息系统。

Lucene 查询原理

# 前言 Lucene 是一个基于 Java 的全文信息检索工具包，目前主流的搜索系统Elasticsearch和solr都是基于lucene的索引和搜索能力进行。想要理解搜索系统的实现原理，就需要深入lucene这一层，看看lucene是如何存储需要检索的数据，以及如何完成高效的数据检索。

基于TableStore构建简易海量Topic消息队列

前言 消息队列，通常有两种场景，一种是发布者订阅模式，一种是生产者消费者模式。发布者订阅模式，即发布者生产消息放入队列，多个监听的消费者都会收到同一份消息，也就是每个消费者收到的消息是一样的。生产者消费者模式，生产者生产消息放入队列，多个消费者同时监听队列，谁先抢到消息就会从队列中取走消息，最终每个消息只会有一个消费者拥有。

百亿级全网舆情分析系统存储设计

表格存储(TableStore)新功能Stream应用场景介绍

上面一篇我们介绍了表格存储新功能Stream, 下面我们展开说一些场景，看看有了Stream后，哪些我们常见的应用场景可以更高效的设计和实现。 直播用户行为分析和存储 场景描述 现在视频直播非常火热，假如我们使用TableStore记录用户的每一次进入房间和离开房间，房间内的操作记录等，并希望根据用户的最近的观看记录，更新直播推荐列表。

表格存储(TableStore)新功能Stream初探

阿里云自研PB级nosql数据库TableStore近期发布了新功能Stream，也就是增量通道，可以让用户实时的获取数据库中的增删改操作。很多使用TableStore的用户会定期把数据导入各类计算平台做数据的离线分析，以前的做法是使用DATAX或者使用TableStore的SDK定期拉取数据。

5.22成都workshop：环境准备

在开始workshop实验前，可以参考文章的步骤准备实验环境

5.22成都workshop：海量用户数据管理及分析

海量用户数据管理及分析 场景描述 X游戏公司有多款手游，页游在线上运营。近期也有一批新款游戏设计出炉准备开发，公司希望根据游戏热度决定未来资源投入的方向。与此同时，近期频发的盗号现象，也让公司倍感苦恼。