TableStore：用户画像数据的存储和查询利器
TableStore是阿里云自研的在线数据平台，提供高可靠的存储，实时和丰富的查询功能，适用于结构化、半结构化的海量数据存储以及各种查询、分析。
用户画像数据是一种数据规模较大、数据结构复杂、查询种类多的数据，是公司差异化运营的基础，是打造“千人千面”、智能化的核心数据，帮产品找到最佳目标客户，对各种产品而言是一种很有价值的数据。
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。