基于Tablestore打造亿量级订单管理解决方案
一、方案背景
订单系统存在于各行各业，如电商订单、银行流水、运营商话费账单等，是一个非常广泛、通用的系统。对于这类系统，在过去十几年发展中已经形成了经典的做法。但是随着互联网的发展，以及各企业对数据的重视，需要存储和持久化的订单量越来越大。
如何在运行pyspark时加载本地jar包？
某内网项目需要测试spark和mongodb联调，因为不能连接外网，所以下载好了相应的jar包扔进去了。
官网给出的事例代码如下：
./bin/pyspark --conf "spark.mongodb.
云数据库Redis版主从热备高可用方案
高可用（High Available）是线上生产环境所必不可少的重要条件，阿里云数据库Redis版作为一款成熟稳定的数据库产品，针对Redis的特性也支持高可用，本文将介绍云Redis是如何实现这一方案。
目前云Redis有主从版和集群版两种架构，本次主要针对主从版。
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。