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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。
塑云科技:性能突破,基于KafKa+OTS+MaxCompute 完成了一次物联网系统技术重构
塑云科技:性能突破,基于KafKa+OTS+MaxCompute 完成了一次物联网系统技术重构 背景:创业团队,专注于氢能燃料电池生态链的运营支撑,当前主要的业务组成为新能源车整车实时运营监控分析,加氢站实时运营监控分析,车辆安全运营支撑。
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Feed流系统设计-总纲
简介 差不多十年前,随着功能机的淘汰和智能机的普及,互联网开始进入移动互联网时代,最具代表性的产品就是微博、微信,以及后来的今日头条、快手等。这些移动化联网时代的新产品在过去几年间借着智能手机的风高速成长。
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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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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亿级消息系统的核心存储:Tablestore发布Timeline 2.0模型
互联网快速发展的今天,社交类应用、消息类功能大行其道,占据了大量网络流量。大至钉钉、微信、微博、知乎,小至各类App的推送通知,消息类功能几乎成为所有应用的标配。根据场景特点,我们可以将消息类场景归纳成三大类:IM(钉钉、微信)、Feed流(微博、知乎)以及常规消息队列。
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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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基于Tablestore管理海量快递轨迹数据架构实现
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。
从SQL到NoSQL—如何使用表格存储
NoSQL 是一个用于描述高扩展高性能的非关系数据库的术语。 NoSQL 数据库提供的 schemafree 数据模型能够让应用无需预先定义表结构,适应业务的多元化发展,而对超大数据规模和高并发的支持让 NoSQL 数据库得到了广泛的应用。
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